Granite-4.2-3B (GGUF)
ibm-granite · 工具包
把 IBM 的 Granite 4.2 3B 文本模型打包成 GGUF 文件,供本地使用。4 位权重估计约 1.8 GB,适合想要采用 Apache 2.0 许可的小型模型的人。
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把 IBM 的 Granite 4.2 3B 文本模型打包成 GGUF 文件,供本地使用。4 位权重估计约 1.8 GB,适合想要采用 Apache 2.0 许可的小型模型的人。
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。
IAHispano · 工具包
带浏览器界面的语音转换工具,注重易用和音质,支持插件。适合只转换自己有权使用的音频的艺术家、开发者和研究人员。
humain-ai · 工具包
用阿拉伯语和英语回答问题、遵循指令。这是沙特数据与人工智能管理局(SDAIA)下属国家人工智能中心从零训练的 7B 模型,适合构建阿拉伯语工具的开发者和研究人员。
HuggingFaceTB · 工具包
同时回答关于视频、图像和文字的问题,用一个 2.2B 模型,视频推理约需 5.2 GB GPU 显存。适合构建设备端视觉助手的开发者。
HuggingFaceH4 · 工具包
作为乐于助人的助手进行对话,由 Mistral-7B 经直接偏好优化调教而成。适合想自己运行小型开源聊天模型的开发者和爱好者。
Hooshaai · 工具包
用 AdaSplash 稀疏注意力的 RoBERTa Base 模型对英文文本分类,比如 SST-2 情感,用部分精度换取更低的延迟和显存占用。
Hooshaai · 工具包
用 Fisher 加权 SVD 以 rank 32 把 RoBERTa Base 压缩到约 82M 参数,对英文文本分类,用部分精度换取更低的延迟和显存占用。
Hooshaai · 工具包
一个 RoBERTa Base 情感分类器,把注意力换成稀疏的 AdaSplash 版本,让 40% 的注意力权重变成零,以降低耗时和内存。适合测试高效注意力的开发者。
Hooshaai · 工具包
在 GLUE SST-2 上微调的 DistilBERT 文本分类器,换用压缩的随机投影注意力,把打分计算量减半。适合研究更快注意力的实验模型。
hindsight-ai · 工具包
给每份文档回答查询的程度打分,支持八种语言,输入最长 8,192 个 token,让搜索或记忆系统把最匹配的结果排在前面。适合构建检索功能的开发者。
HiDream-ai · 工具包
用一个 170 亿参数的开源模型从文字提示词生成图像,在模型卡的提示词遵循表格中名列前茅。适合有高性能 GPU 的设计师、营销人员和开发者。
hf-audio · 工具包
一次处理就能转写多说话人的长录音,并加上时间戳和匿名说话人标签,支持 50 多种语言。适合把会议、电话、播客和讲座变成易读文字稿的团队。
hesamation · 工具包
以四种量化大小的 GGUF 文件在你自己的机器上运行推理微调的 Qwen3.6-35B-A3B,训练数据是 Claude Opus 4.6 风格的推理数据。适合想在本地获得逐步推理回答的人。
HeartMuLa · 工具包
根据参考曲目、歌词和风格提示词,或根据旋律与和弦 MIDI,生成翻唱歌曲和音乐混音,输出 WAV 文件。适合在 CUDA 机器上做非商业音乐项目。
harshatheg · 工具包
在 Apple Silicon 上用 MLX 提取结构化字段、路由决策和给文本分类,一次给所有模式字段打分。在 M4 Max 上延迟降低 5.6 到 7.0 倍,JSON 始终有效。
HA-SA-ki · 工具包
提供英文和中文之间同声语音到语音翻译的模型文件,基于 OmniTalker。适合想运行或研究 EMNLP 2026 论文系统的研究者和开发者。
h2oai · 工具包
回答关于文档、工单、政策或对话及其配图的类型化决策问题,并给每个选项一个概率。适合想用小模型来判断记录的团队。
gradium · 工具包
在命令行或本地服务器上把英语文字转成语音,是 Phonon 31M 模型面向 llama.cpp 的 GGUF 版本。适合已经在用带 Phonon 支持的 llama.cpp 的开发者。
gordonhu · 工具包
一个 320B 的混合专家智能体模型,只用一个 bash 工具完成较长的终端任务。用 1,170 个环境做强化学习训练,面向研究者,采用非商业许可。