开发者 AI 技能与智能体

Haruka-Tagger

KaraKaraWitch · 工具包

一次为动漫风格插画打上多达 98,782 个 Danbooru 标签，涵盖画师、角色、版权、通用特征、年份和分级。适合整理或检索图片集合的人。

DeepSeek-V4.1-Flash-1017-Basalt

jesdga · 工具包

把 DeepSeek V4.1 Flash 打包成单个模型文件供 Basalt 引擎使用，它在一张 NVIDIA Blackwell GPU 上运行，放不下的专家由系统内存承担。支持图片，上下文最长 1,048,576 个词元。

NCM checkpoints

hazyresearch · 工具包

Hazy Research 为 Next-Concept Modeling 发布的研究检查点，这是一种由粗到细的文本生成方法，含用于摘要、翻译、数独和语言建模的分词器与生成器配对。

Phonon voices

gradium · 工具包

为 Phonon S 文字转语音模型提供 102 个现成的声音，涵盖英语、法语、德语、西班牙语和葡萄牙语，每个都是可直接加载的小型嵌入文件，不需要克隆。

whisper.cpp

ggerganov · 工具包

OpenAI 的 Whisper 语音识别模型，转换成 ggml 文件供 whisper.cpp 使用，从 tiny 到 large-v3-turbo 多种尺寸，另有更小的量化版本。

Qwen3.8-35B-A3B-Distill-GGUF

empero-ai · 工具包

用十种尺寸的 GGUF 文件运行一个 35B 混合专家模型，每个 token 约 3B 参数在工作，另附视觉投影文件。适合 llama.cpp、Ollama、LM Studio、Jan 和 KoboldCpp 用户。

REAX 1.3

decisionmodels · 工具包

让两个模型在同一张 GPU 上并行运行并取平均，为决策请求的各个选项返回概率。适合想要通过兼容 Jev 的接口使用开放决策模型的团队。

elephant-1

baselabs · 工具包

一次性回答关于某个情境的一组问题，并为每个选项给出校准过的概率。这是 Baseten 的 Base Labs 发布的 9B 决策模型，由 Qwen3.5-9B 调整而来。

Qwen3.5-4B-GGUF

unsloth · 工具包

Unsloth 制作的 Qwen3.5-4B GGUF 量化版本，一个能读图片和文字并用文字回答的小模型，适合在本地运行模型的人。

GLM-5.3-Flash-GGUF

unsloth · 工具包

在你自己的硬件上运行 Unsloth 的 GLM-5.3-Flash 文本模型 GGUF 版本，作者把这个大型开源模型定位于编码和智能体工作。适合内存充足的人。

Qwen3-0.6B

Qwen · 工具包

最小的 Qwen3 对话模型，基于 Qwen3-0.6B-Base 构建。它能在思考模式和更快的普通模式之间切换，支持 100 多种语言和 32,768 token 的上下文，在普通硬件上也能运行。

GPT-2

openai-community · 工具包

用最小的 GPT-2 模型根据提示词生成英文文本，它经过预训练，学习预测下一个词。适合想运行或微调小型基础模型的学习者、研究人员和开发者。

TRELLIS.2-4B

microsoft · 工具包

微软的 4B 图片转 3D 模型，把一张图片变成带 PBR 材质的有纹理 3D 网格，分辨率最高到 1536，适合有大显存 NVIDIA GPU 的人。

LightOnOCR-3-4B

lightonai · 工具包

读取文档页面图片，返回 markdown 文本，或带边界框的标注块、图片描述和图表数据。适合构建 OCR 和文档理解流程的开发者。

LightOnOCR-3-0.8B

lightonai · 工具包

LightOn 的 0.8B 小型 OCR 模型，把页面图片读成 markdown，在 grounding 模式下还会给每个区块标上边界框。是 LightOnOCR-3 系列中快速、轻量的尺寸。

Raon-1 nano (LiteRT-LM)

KRAFTON · 工具包

把 Raon-1 nano 打包成 4-bit 的 LiteRT-LM 包，上下文 4,096 个 token，用于在设备上运行韩英双语聊天模型。回复不带思考步骤。

gemma-4-E4B-it

google · 工具包

接收文字、图像和音频输入并输出文字，上下文 128K token，支持 140 多种语言。这是 Google DeepMind 的小型指令微调 Gemma 4 模型，为在笔记本和手机上运行而设计。

DeepSeek-R1

deepseek-ai · 工具包

用 684B 的推理模型生成文本，该模型主要通过强化学习训练，面向数学、代码和逻辑。适合自己托管大型开源模型的研究人员和团队。

DeepHat-V1-7B

DeepHat · 工具包

面向网络安全和 DevOps 工作的 7B 编程模型，由 Qwen2.5-Coder-7B 微调而来。适合想要本地小模型的安全和运维工程师，须遵守附加的使用限制。

Apex-35B-V1.0

Apexintelligence-AI · 工具包

用于编程、工具使用、问答、搜索和研究任务的文本模型，基于 Qwen3.6-35B-A3B，每个词元约用 3B 参数。适合开发者和研究者。