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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。

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Ming 3.0 TTS 0.5B GGUF

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。

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OvisOCR2

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。

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evo2_7b

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。

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Apodex-1.1-mini-GGUF

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。

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AE3-TL

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。

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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。

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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。

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Pocket TTS Indonesian

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。

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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。

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AMALIA-9B-0626-DPO

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。

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OLMoE-1B-7B-0924

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。

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Olmo-3.1-32B-Think

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。

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Surya 2.5 GGUF

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。

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G4-MeroMero-v2-31B

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。

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Qwen-Video-Edit

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。

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Qwen3.5-35B-A3B-GGUF

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。

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DSpine

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。

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Hy-MT2-7B-GGUF

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。

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Hy-MT2-1.8B-GGUF

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。

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Qwen2.5-0.5B-Instruct

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。

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MiMo-V2.6-Flash-RL-NVFP4

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。

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Orukeet

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。

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MinerU2.5-Pro

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。

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Chroma1-HD

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。

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K2-Horizon-3.7B

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。

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SmolLM2-360M

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。

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VQGAN + CLIP

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。

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CADGenBench Leaderboard

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。

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Brindille

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。

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DialFork Leaderboard

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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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