Qwen3.5-4B-SFT-decompiler-O0-full
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。
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。
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。
deep-principle · 工具包
Hydrogen-1.0 的 4-bit NVFP4 版本,这是 Deep Principle 的 381B 科学与研究助手模型,基于 GLM-5.3。需要多 GPU 的 NVIDIA Blackwell 服务器,上下文为 1M 词元。
allenai · 工具包
回答关于图片、视频和多张图片的问题,还能指出它找到的内容。这是 Ai2 的开源视觉语言模型,适合自己运行模型的开发者和研究者。
RobotLearningLab · 工具包
把 Dream-VLA-7B 适配到 robosuite 中八类模拟 Panda 机械臂任务的机器人控制策略,使用 Flow Matching 动作头。适合有 CUDA GPU 的机器人研究者。
typhoon-ai · 工具包
把泰语文本切分成语素,也就是仍有意义的最小单位,使用只有 4 MB、能在 CPU 上运行的模型,适合泰语语言研究者和开发者。
sensenova · 工具包
统一的多模态模型,用于生成和编辑图像,中英文文字清晰,支持原生 4K 输出,可通过框选和参考图控制。适合有大显存 GPU 的设计师和研究者。
ruchangyao · 工具包
一步扩散模型,把低质量视频变成更高分辨率的清晰视频,有速度更快的 Turbo 版和画质更好的 Base 版。适合有高性能 GPU 的视频剪辑者和视觉研究者。
Qwen · 工具包
这是一个只做过预训练的视觉语言基础模型,用于微调和上下文学习实验,不用于直接聊天。适合想用小型 Qwen3.5 作起点并用 LoRA 适配的开发者。
osunlp · 工具包
把文本接着往下写,是带注意力残差的小型预训练循环 Transformer。这是基础模型,适合想在其上继续做中期训练或后训练的研究人员。
openai-community · 工具包
从一个起始短语出发续写英文文本,是 OpenAI GPT-2 的 1.5B 参数版本。适合想用经典开源文本生成模型的研究人员和开发者。
NaiveAI · 工具包
开放权重的混合专家模型,总参数 309B,激活 15.5B,原生 100 万 token 上下文,为编程和 AI 研究而构建。适合在自己服务器上运行大型编程模型的团队。
microsoft · 工具包
Microsoft 推出的小型视觉模型,通过更换文字提示词来做图像描述、目标检测和分割。适合需要用一个模型完成多种图像任务的开发者和研究者。
meituan-longcat · 工具包
用一个 13.6B 的模型,根据文字提示、一张静态图片,或接着已有片段往下写来生成视频。目标是 720p、每秒 30 帧的长片段,适合有 GPU 的开发者和研究人员。
lerobot · 工具包
一个机器人控制模型,读取摄像头图像、机器人状态和可选的指令,输出连续动作。它是基础检查点,适合用自己的机器人数据做微调的研究者。
kyutai · 工具包
Kyutai 推出的神经音频编解码器,把语音压缩成紧凑的音频令牌,再解码还原。适合构建语音语言模型或文字转语音系统的研究者和开发者。
dmis-lab · 工具包
预测英文文本中被遮盖的词,并提供一个上下文长度 32K 的预训练编码器,可微调用于分类或检索。这是 dmis-lab 的填空模型,适合机器学习工程师和研究人员。
BlinkDL · 工具包
纯 RNN 的文本生成基础模型,用于聊天、推理和工具调用,可作为后训练和微调的起点。支持八种语言,适合开发者和研究人员。
apple · 工具包
在标准 GPU 上不到一秒就能把一张照片变成 3D 高斯场景,可对邻近视角实时渲染。适合研究人员和图形开发者。
AfriSpeech · 工具包
用 92 种非洲语言和英语朗读文字,在 CPU 上比实时更快,还能用一小段音频克隆声音。适合需要非洲语言语音的开发者和研究人员。
Wan-AI · 工具包
把一张静态图像变成 480P 或 720P 的视频,采用 Wan-AI 的专家混合设计。适合用图片生成视频的创作者和研究人员。