OpenDDE
aurekaresearch · 工具包
预测蛋白质等生物分子的原子级三维结构,服务于早期药物研究。可在命令行用 GPU、CPU 或 Docker 运行。目前是预览版本。
aurekaresearch · 工具包
预测蛋白质等生物分子的原子级三维结构,服务于早期药物研究。可在命令行用 GPU、CPU 或 Docker 运行。目前是预览版本。
audio-cpp · 工具包
为 audio.cpp 运行时打包的 Ming 3.0 TTS 0.5B GGUF:文字转语音、声音克隆和声音设计,支持七种语言,输出单声道 44.1 kHz,不需要 Python 运行环境。适合开发者。
ATH-MaaS · 工具包
文档解析模型:读取一页图像,按阅读顺序输出 Markdown,涵盖文字、公式和表格。约 0.8B 参数,通过 vLLM 运行。适合做文档数字化的开发者。
arcinstitute · 工具包
一个 7B 的 DNA 语言模型,可读取最长 100 万长度的序列,来自 Arc Institute 的 Evo 2 系列。适合处理基因组数据、想要中等大小检查点的研究者。
apodex · 工具包
面向长篇研究任务的推理模型,能处理文件、数据、代码和工具,以 GGUF 文件提供,可以自己托管。适合自己运行模型的研究者和开发者。
APEXE3HQ · 工具包
找出数字版 PDF 页面上的每个表格,并逐个单元格重建,保留合并单元格、表头、标题和脚注。适合从报告、申报文件和论文中提取表格的团队。
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。
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。
anak10thn · 工具包
朗读印尼语文本,还能从一小段录音克隆声音,用 6 层模型在 CPU 上就能运行。适合需要印尼语语音、并有权使用该声音的开发者和创作者。
amd · 工具包
把 Qwen3.8-27B 运行为用 AMD Quark 和 AWQ 做出的更小的 MXFP4 量化版本,通过 vLLM 提供服务。适合想要压缩版 27B 视觉语言模型、并看重公开 GSM8K 分数的开发者。
amalia-llm · 工具包
用欧洲葡萄牙语写作和回答,是葡萄牙高校推出的开源 9B 聊天模型,经监督微调和 DPO 调优。适合需要欧洲葡萄牙语语言模型的开发者和研究者。
allenai · 工具包
用运行成本较小的混合专家模型续写英文文本,激活参数 1B,总参数 7B。代码、数据和检查点全部开放,适合使用 transformers 的研究人员和开发者。
allenai · 工具包
回答前先用英语一步步推理,对数学和代码问题有帮助。这是 allenai 的 32B 开放模型,公开了代码、检查点和训练细节,通过 transformers 运行。
datalab-to · 工具包
从文档图像里读取文字、表格和版面,并以文字返回。这是 Surya 2.5 OCR 模型面向 llama.cpp 的 GGUF 版本,适合想在自己电脑上运行文档 OCR 的人。
zerofata · 工具包
zerofata 基于 Gemma 4 31B 指令模型做的 31.3B 模型,适合想试用这个调优版本或和原模型对比的人。模型卡文字对用途说得很少。
yunpeng1998 · 工具包
通过在视频潜变量上复用图像编辑模型,根据文字指令编辑视频,只加了轻量的可训练投影。适合想做指令式编辑的视频创作者和研究人员。
unsloth · 工具包
在你自己的机器上读取文字和图片、编写代码并调用工具,使用 Unsloth 刷新后的 Qwen3.5 35B-A3B 视觉语言模型 GGUF 文件。适合运行本地智能体的开发者。
tencent · 工具包
为 Qwen3-8B 的推测解码一次起草多个词元,让模型服务器一次检查它们。适合推理工程师和推测解码研究人员。
tencent · 工具包
在 33 种语言之间翻译文本并遵循翻译指令,是腾讯 7B 模型面向 llama.cpp 的 GGUF 版本。适合在本地运行翻译的开发者。
tencent · 工具包
在 33 种语言之间翻译文本并遵循翻译指令,是适用于 llama.cpp 的 1.8B GGUF 格式模型。适合想要一个小型本地翻译器的开发者。
Qwen · 工具包
作为最小的指令微调 Qwen2.5 模型回答对话提示,约 0.5B 参数。适合想要轻量本地模型来做对话、结构化输出和测试的开发者。
primitive-ai · 工具包
为 Blackwell GPU 提供小米 MiMo-V2.6-Flash-RL 的 NVFP4 版本,专家权重值与官方发布完全一致,在两块 96 GB 显卡上吞吐更高。适合自托管大模型的人。
oruk · 工具包
转写 25 种语言的语音,是 NVIDIA Parakeet TDT 模型的改造版,在作者的测试中词错误率更低。适合批量或实时转写录音的团队。
opendatalab · 工具包
读取文档页面图像并返回文字,是一个 1.2B 参数、为中英文文档解析打造的模型。适合把扫描页变成可用文字的团队。
lodestones · 工具包
用基于 FLUX.1-schnell 的 8.9B 开放基础模型把文字提示词变成图片,是为想微调自己图像模型的艺术家和开发者准备的起点。
IFM · 工具包
作为一个上下文窗口达 512K token 的小型开源模型,处理编程、推理和智能体类任务。由 IFM 制作,适合想要公开的训练数据、代码和训练中途检查点的人。
HuggingFaceTB · 工具包
用一个 3.62 亿参数、训练了 4 万亿词元、轻到能在设备上运行的基础语言模型,根据提示续写英文文本。适合想用小型基础模型做测试或微调的开发者。
multimodalart · 工具包
把一句文字变成图像,你能看着图像从噪点里逐步成形,并把整个过程存成视频。适合艺术家、学生,以及对经典文生图方法好奇的开发者。
HuggingAI4Engineering · 工具包
给把文字或图片描述变成有效 3D CAD 模型的 AI 系统排名,并为上传的 STEP 或 BREP 文件打分。适合 CAD 生成的研究者和工程师。
edbrdi · 工具包
用一个只有 94K 参数的小模型在浏览器里朗读法语文字,完全在你自己的设备上运行,声音是 Estelle。适合想要不用服务器、不用安装的法语语音的人。
DialFork · 工具包
在一个静态页面上列出各种方法在 DialFork 上的得分,DialFork 是衡量对话式 AI 智能体流程性幻觉的基准。适合要比较智能体方法或想提交自己方法的研究者。
一个 n8n 工作流,让 AI 模型为文章建议标签,创建 WordPress 站点缺的那些并返回它们的 ID,附一个在 RSS 订阅源上的演示。
n8n 工作流
一个 n8n 工作流,读取一个 WordPress 站点所有已发布的文章,让 AI 模型根据标题为每篇选一个分类,并存到文章上。
一个 n8n 工作流,盯着一个 YouTube 频道,下载每个新视频的英文字幕,让 OpenAI 写三条要点,并把它们连同标题和链接发到 Discord。
n8n 工作流
一个 n8n 工作流,每 20 分钟向 Live Tennis API 查一次正在进行的比赛,并为每场比赛只往 Discord 频道发一行提醒。
一个对 Pipedrive 新组织做出反应的 n8n 工作流:读取公司网站,让 AI 模型写出简短摘要,保存为 Pipedrive 里的备注,并发到 Slack。
一个监视 Slack 频道里工单表情回应的 n8n 工作流:由 AI 模型写出标题、摘要、建议和优先级,并为每条消息在 Linear 里创建一次工单。
一个回答 Slack 斜杠命令的 n8n 工作流:跑在 Google Gemini 模型上的智能体写出回复,记住和这个人最近的对话,并把它发到频道里。
n8n 工作流
一个 n8n 工作流:检查 RSS 订阅源,让模型挑出符合你主题的文章,把每篇的简短摘要发到 Slack,并把每篇文章记在一张 Google 表格里。
n8n 工作流
一个 n8n 工作流:在 WhatsApp 商业号码上回复新的潜客,用 OpenAI 模型给他们评分,并给出可预约的时段。投诉会转给 Slack 里的团队,安静下来的聊天每小时会收到一次跟进。
一个 n8n 工作流:用同一套节点回复 WhatsApp、Instagram 和 Facebook Messenger 的消息。Fiwano 触发器接收每条消息,Fiwano 节点负责回复:文字回一句原话,其他的回一句感谢。
n8n 工作流
一个 n8n 工作流:回答发到 WhatsApp 商务号码的消息。Gemini 模型把语音、照片或视频变成文字,带短期记忆和维基百科工具的 AI 智能体写出回复。
一个 n8n 工作流:发票逾期 7、14、30 天时,各发一条希伯来语 WhatsApp 提醒。它每天早上从 Google 表格读出未付款的发票,消息发出后给对应的行做标记。
n8n 工作流
一个每 30 分钟检查你的 YouTube 频道、请 OpenAI 为这段时间内发布的视频写一条短帖子,并把帖子发布到你的 X 账号上的 n8n 工作流。
一个随机挑选两个话题标签之一、请 OpenAI 写一条关于它的短推文,并把话题标签和推文作为一行新记录加进 Airtable 的 n8n 工作流。它不会往 X 上发任何东西。
n8n 工作流
一个通过第三方搜索服务 Xquik 在 X 上搜索一个短语,并把匹配的帖子整理成带编号的纯文字摘要的 n8n 工作流。它什么也不发送,也不保存任何东西。
一个把粘贴的文章或文字稿变成带编号的 X 串文和一篇 LinkedIn 帖子的 n8n 工作流。AI 智能体只能使用你文字里的事实,文字太少时它会请人来处理。
一个把录音变成 Notion 笔记的 n8n 工作流。它盯着一个 Google Drive 文件夹,每个新录音交给 OpenAI 转成文字,再由第二个 OpenAI 步骤写出结构化摘要,标题和摘要进入一个新的 Notion 页面。
一个去掉 CSV 文件里个人信息列的 n8n 工作流。它盯着一个 Google Drive 文件夹,由 OpenAI 模型指出哪些列含有个人信息,再由 Code 节点删掉它们,清理后的文件放进第二个 Drive 文件夹。
n8n 工作流
一个生成测试数据的 n8n 工作流。它向 OpenAI 模型要三份各十个虚构用户的名单,每份存成一个 CSV 文件,文件名形如 funny_names_1.csv。