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。
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。
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。
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。
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。
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
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。
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。
allenai · 工具包
回答关于图片、视频以及多张图片的问题,还能指出它找到的东西。适合想要开源 8B 视觉语言模型来做视频问答、计数和描述的开发者。
vladers · 工具包
把语音转成文字,支持七种语言,是 IBM Granite Speech 5.0 TurboCTC 470M 的量化 GGUF 版本,为 transcribe.cpp 制作。适合想加入本地听写或转录功能的开发者。
unsloth · 工具包
在 llama.cpp 里运行小型的 Qwen3.5 0.8B 视觉语言模型,借助多 token 预测加快生成,使用 Unsloth 的 GGUF 文件。适合测试推测解码的开发者。
THUSI-Lab · 工具包
基于 Qwen3.5-0.8B 的小型视觉语言模型,来自一个面向多种虚拟游戏世界中具身智能体的持续预训练研究项目。适合研究游戏智能体的研究者。
tarun7r · 工具包
读取语音转文字的转写文本,判断说话人是否已说完这一轮,支持英语、Hinglish 和七种印度语言。面向语音智能体和呼叫中心开发者。
taobao-mnn · 工具包
约 300M 参数的预训练基础语言模型,支持中文和英文,与 MNN 推理引擎一起设计,面向设备端使用,可作为继续训练或微调的起点。
speakleash · 工具包
作为草稿模型与 Bielik-11B-v3.1-Instruct 配对,在 SGLang 或 vLLM 中做推测解码。它不是独立的语言模型。
speakleash · 工具包
作为 DFlash 草稿模型,与 Bielik-11B-v3.1-Instruct 配对,在 SGLang 或 vLLM 里做推测解码。它不是独立的语言模型。适合自己部署 Bielik 的人。
RadixArk · 工具包
通过起草一块 token 让主模型一次验证,来加快 Kimi-K3.1-Pro 的推理服务。这是给 SGLang 用户的草稿模型,与目标模型配合使用,不是独立的语言模型。
Qwen · 工具包
这个模型在语言模型还在写字的时候逐个 token 检查文本的安全性,把每一部分判为安全、有争议或不安全,覆盖 119 种语言和方言。适合要给聊天或生成应用加上实时内容审核的开发者。
Qwen · 工具包
一个小型安全审核模型,把提示或模型回复标为安全、有争议或不安全,并指出风险类别,支持 119 种语言。适合筛查聊天输入和输出的开发者。
Qwen · 工具包
这个 0.6B 的 GGUF 格式模型把文本变成数字向量,用于 100 多种语言的搜索、检索和聚类。适合要在自己机器上做搜索或相似度功能的开发者。
Qwen · 工具包
作为 1.7B 的基础语言模型来续写文本和代码,预训练覆盖 119 种语言。适合想用小模型做微调或测试的开发者。