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mmBERT-base

jhu-clsp · 工具包

能读取并编码 1,800 多种语言的文本，用于分类、嵌入、检索和完形填空任务。适合要微调多语言编码器的开发者和研究者。

T5 Small

google-t5 · 工具包

用一个小型的 60M 参数 T5 模型，把一段文字转成另一段文字，翻译、摘要、问答和分类都当作文字到文字的任务来做。适合想要一个小型起点模型的开发者和学生。

Torchcast Decision 4B

torchcast-ai · 工具包

基于 Qwen3.5-4B 的 4B 决策模型，一次推理就返回是非概率、选项分布和分数分布，不生成文本。适合英文分类、路由和评分标准检查。

System One Model

stephenlb · 工具包

基于 Gemma 4 12B 加一个小型决策头，针对一段文字回答是非题、选择题和评分题，并给出每个答案的概率。适合给应用加入快速分类的开发者。

harrier-oss-v1-27b

microsoft · 工具包

把多种语言的文本转成嵌入向量，用于搜索、聚类、相似度、分类和重排序。适合做语义搜索或检索、并且能部署 27B 模型的开发者。

Granite-4.0-H-350M

ibm-granite · 工具包

用 IBM 推出的 340M 参数指令模型处理摘要、分类、抽取、问答、RAG、代码任务和工具调用，支持 12 种语言。适合需要紧凑设备端模型的开发者。

T5 Base

google-t5 · 工具包

一个 2.2 亿参数的文本到文本模型，能做英语、法语、罗马尼亚语和德语之间的翻译，也能做摘要、问答和分类。适合开发者和 NLP 学习者。

BERT multilingual base model (cased)

google-bert · 工具包

在 104 种语言中补全被遮蔽的词并提取文本特征。这是区分大小写的 BERT 基础模型，用于微调后做分类、标注和问答。

THX-01

doofz · 工具包

一次快速处理，就能回答关于工单、邮件或文档的类型化问题，给出校准的概率、提取的数字、摘录和引用。这是一个 322M 的多语言模型，用于分类和信息提取。

ModernBERT-large

answerdotai · 工具包

预测英文文本或代码中被隐藏的词，微调之后可作为更大的长上下文编码器，用于搜索、分类和检索。适合想要更大号 ModernBERT 的开发者和研究者。

ModernBERT-base

answerdotai · 工具包

预测英文文本或代码中被隐藏的词，微调之后可作为长上下文编码器，用于搜索、分类和检索。适合需要快速 BERT 风格编码器的开发者和研究者。

Julia 1

SupersonicLabs · 工具包

这个模型接收一段文本、一个问题和一组可能的答案，选出最好的一个，用于分类、路由、有序评分和是非判断。是一个 144M 模型，适合在 PyTorch 里测试路由的开发者。

Copernicus (31B)

Poindexter-Labs · 工具包

根据自然语言背景给出结构化决策：从选项中选一个、判断一个是非命题，或按评分标准给一项内容打分。适合构建智能体路由和分类的开发者。

V-JEPA 2

facebook · 工具包

把视频和图片转成嵌入向量，用于视频分类、检索，或作为视觉语言模型的视频编码器。由 Meta 的 FAIR 打造，适合处理视频的开发者和研究人员。

DistilBERT base uncased

distilbert · 工具包

从 BERT base 蒸馏出来的小而快的英文语言模型，有 67M 参数。能填补被遮住的词，主要用来针对分类、标注和问答进行微调。

bge-small-zh-v1.5

BAAI · 工具包

把中文文本变成稠密向量，用于搜索、分类、聚类和语义匹配。这是 BAAI 的 24M 参数 BGE 嵌入模型，MIT 许可证，F32 下约 96 MB。

UltraBERT-380M

dmis-lab · 工具包

预测英文文本中被遮盖的词，并提供一个上下文长度 32K 的预训练编码器，可微调用于分类或检索。这是 dmis-lab 的填空模型，适合机器学习工程师和研究人员。

BERT base model (uncased)

google-bert · 工具包

补全被遮蔽的英语词并提取文本特征。这是 Google 的不区分大小写的 BERT 基础模型，用于微调后做分类、标注和问答。

nomic-embed-text-v1.5

nomic-ai · 工具包

把英文文本转成嵌入向量，用于搜索、聚类和分类，向量还可以截短。适合做检索应用的开发者。

Uniformer_video_demo

Sense-X · 工具包

一个 Gradio 演示，用 Sense-X 的 UniFormer 视频模型处理视频片段并给出类别，附带三个示例视频。适合想在浏览器里体验视频分类的学生和开发者。