Qwen2.5-VL-7B-Instruct
Qwen · 工具包
一个视觉语言模型,能把图片、文档和视频与文字问题一起理解并用文字回答。适合围绕图表、扫描件、屏幕和视频片段开发应用的开发者。
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。
Qwen · 工具包
一个视觉语言模型,能把图片、文档和视频与文字问题一起理解并用文字回答。适合围绕图表、扫描件、屏幕和视频片段开发应用的开发者。
prithivMLmods · 工具包
提供 Xiaomi-OCR-0 的 GGUF 文件,这是一个用来读取文档和图片文字的 0.8B 紧凑视觉语言模型,大小从约 466 MB 到 1.52 GB。适合配合 llama.cpp 做本地 OCR。
prism-ml · 工具包
用一个每个权重只占 1 比特、约 0.24 GB 的 1.7B 语言模型生成文本,适用于 CUDA、Metal 和 CPU 上的 llama.cpp。适合需要微型本地模型的开发者。
Poindexter-Labs · 工具包
根据自然语言背景给出结构化决策:从选项中选一个、判断一个是非命题,或按评分标准给一项内容打分。适合构建智能体路由和分类的开发者。
OpenMOSS-Team · 工具包
用一个只有 0.1B 参数、可以在 CPU 上运行的小模型把文字转成语音,支持声音克隆,覆盖 20 种语言。适合给本地或网页应用加上语音的开发者。
openbmb · 工具包
通过 llama.cpp 运行 1B 视觉语言模型,回答关于图片的文字提示词。提供多种量化大小的 GGUF 文件,适合想要小型本地模型的开发者和爱好者。
mlx-community · 工具包
Qwen3.6-35B-A3B 的 8 位 MLX 转换版,能读文字和图像并用文字回答,用 mlx-vlm 工具运行。适合想在本地运行大型视觉语言模型的开发者。
mistralai · 工具包
Mistral 推出的开放权重文本转语音模型,提供九种语言的 20 个预设声音,支持流式输出,延迟低。适合构建语音智能体、且能接受非商业许可的开发者。
kyutai · 工具包
Kyutai 的 100M 参数文字转语音模型,在 CPU 上运行,支持六种语言,流式输出音频,首个音频块约 200 毫秒,可用 Python 或命令行。
intfloat · 工具包
把约 100 种语言的文本变成 1024 个数字的向量,用于搜索、匹配和检索。这是 intfloat 基于 xlm-roberta-large 的 5.6 亿参数嵌入模型。
IFM · 工具包
给 IFM 的 K2-Horizon-7B 语言模型加上扩散通路的 LoRA 适配器,用于研究更快的文本生成。它只包含适配器,不含基础权重。
HuggingFaceTB · 工具包
用一个 1.35 亿参数、小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。适合想用微型模型做测试或微调的开发者。
hindsight-ai · 工具包
把文本变成紧凑的向量,用于八种语言的搜索和匹配,输入最长 8,192 个 token。这是为 Hindsight 打造的 112M 小型嵌入模型,可在 CPU 或 GPU 上运行。
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。
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。
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。
distilbert · 工具包
从 BERT base 蒸馏出来的小而快的英文语言模型,有 67M 参数。能填补被遮住的词,主要用来针对分类、标注和问答进行微调。
DavidAU · 工具包
指导你为本地语言模型调节采样器和参数,并给出在 LM Studio、SillyTavern、Ollama 和 Koboldcpp 里设置系统提示词、推理模型和专家数量的步骤。