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anaksor-ocr

Sokheng · 工具包

这个模型从文档、收据和路牌照片里读取高棉语和英语文字,用一个检测器找文本行,再用识别器读每一行。适合需要在 Python 里做高棉语 OCR 的开发者。

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VibeVoice-1.5B

microsoft · 工具包

把书面对话变成最多四位说话人、约 90 分钟的语音,是微软开放的文字转语音模型,适合研究英语和中文的播客式对话。

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officialmobai_Rostam-S1-4B-GGUF

bartowski · 工具包

Rostam-S1-4B 的 GGUF 量化版本,这是一个 4B 推理模型,擅长数学、物理、软件工作和波斯语与英语文本。适合在本地运行小模型、想自己挑文件大小的人。

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GLiNER2.5 Base

fastino · 工具包

用同一个模式从英文文本中抽取实体、关系和结构化记录,并给文本分类,在本地的 CPU、CUDA 或 MPS 上运行。适合构建文本抽取流程的开发者。

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Mega-ASR

zhifeixie · 工具包

转写来自嘈杂、有回声、削波或重叠的录音里的英文和中文语音,并把干净的音频交给基础模型。适合处理困难音频的团队。

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send-gate-307m

yamura4 · 工具包

检查荷兰语、佛兰芒语和英语的青少年聊天消息,返回拦截或放行,能发现有害用语以及分享的地址、IP 和链接。适合构建儿童安全聊天应用的人。

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Spark-X2.6-4B-FP8

XHToken · 工具包

面向设备端运行的 4.1B 参数紧凑文本模型,FP8 版本,有 none、low、high 三档思考等级,支持中英文。适合在小型硬件上做编程和智能体任务。

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Spark-X2.6-1.7B-Base

XHToken · 工具包

一个紧凑的 1.7B 语言模型,面向设备端使用,支持英文和中文,在编程、智能体任务和长上下文上有提升,并有三档可调的思考级别。适合在本地运行模型的开发者。

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t5-base-grammar-correction

vennify · 工具包

用在 JFLEG 数据集上训练的 T5 模型改写英文文本,减少语法错误。由 vennify 制作,适合想在 Python 里加入语法修正步骤的写作者、学生和开发者。

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bge-small-en-v1.5-GGUF

unsloth · 工具包

把英文文本变成嵌入向量,用于搜索和检索,是一个 33.2M 参数的小型 GGUF 文件。适合在普通硬件上构建搜索或检索应用的开发者。

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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。

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Qwen3.8-27B-Longbook27-v2

summerAIO · 工具包

用经过微调、采用 Gated DeltaNet 层的 27B 模型,对整本书长度的文字做摘要、问答和续写,支持英语和日语。适合处理长文档的人。

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Spark-TTS-0.5B

SparkAudio · 工具包

用基于 Qwen2.5 的模型把文字念成中文和英文语音,支持零样本声音克隆,也能按性别、音高和语速创建虚拟声音。适合做语音的开发者和研究人员。

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Sarvam-30B

sarvamai · 工具包

Sarvam AI 的混合专家语言模型,总参数 322 亿,每个词元激活 24 亿,面向英语和多种印度语言的实际使用。模型卡的示例代码需要 NVIDIA 显卡。

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Paradee-8M v1.0

sahilmahendrakar · 工具包

这个 8M 参数的模型从 Kokoro-82M 蒸馏而来,用单一声音朗读英文文本。int8 的 ONNX 文件约 9 MB,在 CPU 上就能运行。适合需要小而快、不用 GPU 的语音输出的开发者。

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Chatterbox-Nano

ResembleAI · 工具包

这个 110M 参数的模型在普通 CPU 上朗读英文文本,并能通过文本里的标签加入笑声和咳嗽声。适合需要快速设备端语音、内存和延迟预算都很紧的开发者。

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Chatterbox-Flash

ResembleAI · 工具包

一个零样本英语文字转语音模型,能从简短参考片段复制声音,并按块低延迟流式输出音频。适合开发语音助手和旁白工具的开发者。

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Qwen-Image-2512

Qwen · 工具包

根据英文或中文提示词生成图片,在人物真实感、自然细节和图中文字上比八月的 Qwen-Image 更好。适合使用 diffusers 的开发者和设计师。

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AstrLink Guard

QuantumNous · 工具包

在 ONNX 中本地识别中文、英文和混合文本、代码、日志以及 AI 编程助手请求里的个人信息和凭据。适合在敏感数据离开机器前对它做遮盖的开发者。

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识别企图劫持语言模型的英文文本,把每条输入标为正常或提示词注入。适合在 LLM 应用里筛查用户输入的开发者。

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