开发者 AI 技能与智能体

mmBERT-base

jhu-clsp · 工具包

能读取并编码 1,800 多种语言的文本，用于分类、嵌入、检索和完形填空任务。适合要微调多语言编码器的开发者和研究者。

Yalda Embedding

Yaldat · 工具包

把波斯语文本转成 1,024 维的嵌入向量，用于语义搜索和检索。适合需要把波斯语问题匹配到正确段落的开发者。

bge-small-en-v1.5-GGUF

unsloth · 工具包

把英文文本变成嵌入向量，用于搜索和检索，是一个 33.2M 参数的小型 GGUF 文件。适合在普通硬件上构建搜索或检索应用的开发者。

spkrec-ecapa-voxceleb

speechbrain · 工具包

用 SpeechBrain 里的 ECAPA-TDNN 模型判断两段录音是否来自同一个说话人，也可以输出说话人嵌入。适合开发者和语音研究人员。

nomic-embed-text-v1.5-GGUF

nomic-ai · 工具包

通过 llama.cpp 在你自己的机器上把句子变成向量，使用紧凑的 GGUF 文件，适合搜索和 RAG 提问。适合想要本地文本嵌入的开发者。

BERTimbau Base

neuralmind · 工具包

一个用巴西葡萄牙语预训练的 BERT 模型，能补全被遮住的词，也能生成文本嵌入。适合处理葡萄牙语文本的 NLP 开发者和研究人员。

harrier-oss-v1-27b

microsoft · 工具包

把多种语言的文本转成嵌入向量，用于搜索、聚类、相似度、分类和重排序。适合做语义搜索或检索、并且能部署 27B 模型的开发者。

embeddinggemma-2 GGUF

ggml-org · 工具包

用 llama 命令或 Llama 应用运行 Google embeddinggemma-2 的 GGUF 副本，这是一个 271M 的特征提取模型。适合想在本地使用小型文本嵌入模型的开发者。

UIBK-Embedding-v1

DataScience-UIBK · 工具包

用一个同时结合词元级匹配和整段文本匹配的模型，找出与查询最匹配的段落。这是因斯布鲁克大学发布的英语检索模型，适合构建搜索的人。

t5-v1_1-xxl-encoder-gguf

city96 · 工具包

Google T5 v1.1 XXL 文本编码器的 GGUF 转换版，用于在 llama.cpp 里生成文本嵌入，或通过 ComfyUI-GGUF 为图像生成模型提供输入。适合开发者和图像生成用户。

bge-small-en-v1.5

BAAI · 工具包

BAAI 的小型英文文本嵌入模型，把句子变成向量，用于搜索和检索。约 33M 参数，属于 FlagEmbedding 项目。

bge-base-en-v1.5

BAAI · 工具包

把英文文本转成用于搜索和检索的数字向量。这是 BAAI 的 109M 参数嵌入模型，适合通过 sentence-transformers 构建语义搜索或 LLM 检索的开发者。

VieGem-ASR

5CD-AI · 工具包

转写越南语以及越南语和英语混合的语音，可离线处理，也可按 0.48 秒的块流式处理，使用基于 Google EmbeddingGemma 2 音频编码器的 359M 参数模型。仅限非商业使用。

Qwen3-Embedding-0.6B-GGUF

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。

multilingual-e5-large

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。

hs-embed-1

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。

bekko-static-v1-slim-100k

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。

V-JEPA 2

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。

bge-small-zh-v1.5

BAAI · 工具包

把中文文本变成稠密向量，用于搜索、分类、聚类和语义匹配。这是 BAAI 的 24M 参数 BGE 嵌入模型，MIT 许可证，F32 下约 96 MB。

wespeaker-voxceleb-resnet34-LM

pyannote · 工具包

用 pyannote.audio 对 WeSpeaker ResNet34 模型的封装，把一段语音转成说话人嵌入向量，用来比较两个说话人有多像。适合语音和音频开发者。

EmbeddingGemma 2 Typed Decisions

mrm8488 · 工具包

一个 272M 的模型，由 EmbeddingGemma 2 微调而来，读取工作流的状态和一份问题模式，并为每个问题返回带有校准置信度的类型化答案。

voyage-4-nano

MongoDB · 工具包

来自 Voyage 4 系列、3.46 亿参数的多语言文本嵌入模型，用于语义搜索和检索，向量大小可调。适合构建搜索和 RAG 系统的开发者。

nomic-embed-text-v1.5

nomic-ai · 工具包

把英文文本转成嵌入向量，用于搜索、聚类和分类，向量还可以截短。适合做检索应用的开发者。

Qwen3-Embedding-4B

Qwen · 工具包

把 100 多种语言的文字和代码变成向量，用于搜索、检索、分类和聚类，向量大小可调，还支持任务指令，适合构建搜索和 RAG 系统的开发者。

harrier-oss-v1-0.6b

microsoft · 工具包

把多种语言的文字变成数字向量，用于搜索、聚类和相似度匹配，是微软的 0.6B 嵌入模型，适合构建检索和排序工具的开发者。

embeddinggemma-2-740m-litert-lm

litert-community · 工具包

为 LiteRT-LM 设备端运行打包的 740M 多模态 EmbeddingGemma 2。它把文字、代码、图片、视频和音频映射到同一个 768 维向量空间。

mine-embed-v1

MineAITechnology · 工具包

用一个从零训练的 57.8M 小型嵌入模型，给两段简短英文在含义上的接近程度打分，是一项早期实验，适合研究或对比嵌入训练的人，不适合用于生产搜索。

CLAP2-L

laion · 工具包

LAION 的 340M 参数音频文本模型，把声音和英文文本放进同一个嵌入空间，用于零样本音频分类、音频文本检索和通用音频嵌入。

embeddinggemma-2-GGUF

unsloth · 工具包

把文字变成 768 维向量，用于设备端的搜索、检索和聚类。基础模型还支持图像、视频和音频。由 Unsloth 打包成 GGUF。

Qwen3-Embedding-8B

Qwen · 工具包

把文本变成向量，用于搜索、代码检索、分类和聚类，支持 100 多种语言。这是 Qwen 嵌入系列里的 8B 模型，向量大小可调，还支持任务指令。

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。

Needle 3

Cactus-Compute · 工具包

Cactus Compute 的小型设备端模型，用于工具调用、结构化提取和文本嵌入，通过 cactus Python 包使用。适合构建本地智能体的开发者。

Qwen3-Embedding-0.6B

Qwen · 工具包

把文字转成数字向量，用于搜索、检索、分类和聚类，支持 100 多种语言，包括编程语言。是 Qwen3 Embedding 系列里最小的 0.6B 参数文本嵌入模型。

Whistle

Cactus-Compute · 工具包

转写七种语言的语音，给出单词时间戳和语音嵌入，模型只有 16.9 MB。一段简短的 Python 脚本就能运行，适合给应用加入语音功能的开发者。

embeddinggemma-2

google · 工具包

Google DeepMind 的开源嵌入模型，把文字、代码、图片、视频和音频放进同一个 768 维向量空间，可在笔记本和手机上运行。适合构建搜索和检索的开发者。

Semantic Galaxy

webml-community · 工具包

一个浏览器页面，用 ONNX 版的 EmbeddingGemma 模型，把文本嵌入画在 3D 视图里。适合想看嵌入之间关系的开发者和学习者。

EmbeddingGemma 2 in the Browser

Caspivs · 工具包

在浏览器里为文档排序、跨语言比较句子，并用文字搜索你自己的图片，你输入或上传的内容不会离开你的设备。适合探索嵌入的人。

一个 n8n 工作流，监视 Notion 数据库里的新页面。它读取每个页面，把文字切成片段，用 OpenAI 嵌入模型变成向量，再存进 Supabase 表。

一个 n8n 工作流，监视 Notion 数据库里的新页面。它读取每个页面，把文字切成片段，用 Gemini 嵌入模型变成向量，再存进 Pinecone 索引。

一个 n8n 工作流，回答关于 GitHub REST API 的问题。它下载 GitHub 的 OpenAPI 描述，以 OpenAI 嵌入向量的形式存进 Pinecone，并让 AI Agent 在聊天窗口里搜索它。

一个 n8n 工作流，在聊天窗口里推荐电影。它用 OpenAI 嵌入向量把你的电影 CSV 载入 Qdrant，再由一个 AI Agent 要来三部接近你喜欢的、远离你不喜欢的电影。

一个 n8n 工作流：读取一份 Google 文档，用 OpenAI 把文字变成向量，存进 Pinecone 索引，之后就能按含义搜索这份文档。点一下就开始运行。

bitnet.cpp 1 比特推理框架

microsoft · 工具包

微软官方的 1 比特大模型推理框架，基于 llama.cpp。它能在 x86 和 ARM CPU 上运行 BitNet b1.58 这类三值模型，也有 GPU 内核。这份说明涵盖 Windows、Linux、GPU 内核和嵌入模型的安装步骤。