Shard-Reward
Glint-Research · 工具包
给一个提示词的回复打一个分数,方便你按提示词给候选回答排序。这是 49.4M 的奖励模型,用 282,062 条偏好对比训练,适合筛选或比较模型输出的人。
写代码、审代码用的提示词、编程智能体任务说明和工具包,花更少的 Token。
Glint-Research · 工具包
给一个提示词的回复打一个分数,方便你按提示词给候选回答排序。这是 49.4M 的奖励模型,用 282,062 条偏好对比训练,适合筛选或比较模型输出的人。
ggml-org · 工具包
按与查询的相关度给段落排序,是 Qwen3 0.6B 重排序模型的 8-bit GGUF 副本,用 llama.cpp 制作。适合想要小型本地重排序模型来做搜索的开发者。
ggml-org · 工具包
一个 4.21 亿参数的小型决策模型,GGUF 格式,在本地提供服务,通过 systemone API 调用。适合使用 llama.cpp 工具、想要紧凑分类器的开发者。
ggml-org · 工具包
通过 llama 服务的 /v1/systemone API 做决策,来自一个 4.2B 模型的 GGUF 副本。适合想要小型本地决策模型的开发者。
ggml-org · 工具包
Google gemma-4-E4B-it 的 GGUF 格式副本,可以用 Llama 应用或 llama serve 命令在你自己的电脑上运行,适合想在本地运行 Gemma 的人。
ggml-org · 工具包
通过 Llama 应用或 llama 命令,在你自己的电脑上运行 Google 的 gemma-4-12B-it,文件是 ggml-org 自动转换的 GGUF。适合在本地运行模型的人。
ggml-org · 工具包
DeepSeek 的 748B 模型 V4.1 Flash 1017 的 GGUF 文件,由 ggml-org 转换并附带处理图片的视觉文件,适合有大内存机器、通过 llama.cpp 工具运行模型的人。
flowercomputers · 工具包
用静态嵌入模型把文本变成 1024 维向量,词表精简到 25 种语言。不用 Transformer,就能快速做句子相似度和检索,可用 Python 或 Rust。
FINAL-Bench · 工具包
用 llama.cpp 从 GGUF 文件在你自己的电脑上运行针对韩语调优的 35B 模型,有纯 CPU 路径,不需要 GPU。适合想在本地使用语言模型的人。
fastino · 工具包
用一个多语言模型从文本中提取实体、标签、结构化记录和关系。这是 fastino 的 287M 参数提取器,可在 CPU、CUDA 或 MPS 上本地运行,适合构建文本流水线的开发者。
fal · 工具包
用基于 GAN 的超分辨率模型把生成的图片放大四倍。由 fal 制作,适合想把生成图片放大的人。
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。
ErtasAI · 工具包
在 vLLM 和 NVIDIA Blackwell GPU 上运行面向医疗领域的语言模型,它是压缩后的 Gemma 4 31B。适合需要在考题、编码和答案核查任务上又快又省的医疗 AI 产品。
erayyapagci · 工具包
在普通 CPU 上把摩洛哥达里贝语语音转成阿拉伯文字,并给出每个词的时间戳。这是面向研究者和开发者的实验性预览,采用非商业许可。
Egzakta · 工具包
用多种大小的 GGUF 文件运行 27B 的 KVARK Sparkle 1.1 模型,可选图像输入和推测解码。适合用 llama.cpp、Ollama 或 LM Studio 在本地跑模型的人。
Egzakta · 工具包
一个专门做文档工作的 27B 模型:它会搜索文档库,根据找到的内容回答,找不到答案时会明说,适合做文档和搜索智能体的开发者。
Egzakta · 工具包
KVARK Sparkle 1.0 这个 27B 视觉语言模型的 GGUF 文件,适用于 llama.cpp、Ollama 和 LM Studio,保留了推测解码头。适合在本地运行大模型的人。
dslim · 工具包
在英语文本中找出并标注人名、机构名、地名和其他名称。这是用于命名实体识别的微调 BERT 模型,通过 Transformers 流水线使用。
doubixz · 工具包
一个 1B 的绘画模型,根据中文提示词预测可编辑的矩形、椭圆等图元,而不是像素。这是给 Windows 原生 Primitive Painter 应用用的权重,不适用于 Transformers。
Divij · 工具包
把反编译器的输出改写成可读的 C 源码,带有有意义的名称和正确的类型。这是在未优化二进制上训练的 Qwen3.5-4B 微调模型,适合安全研究者和逆向工程师。