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。

Spark-X2.6-1.7B-Base

XHToken · 工具包

一个紧凑的 1.7B 语言模型，面向设备端使用，支持英文和中文，在编程、智能体任务和长上下文上有提升，并有三档可调的思考级别。适合在本地运行模型的开发者。

Spark-X2.5-4B

XHToken · 工具包

一个紧凑的 4.1B 通用语言模型，原生支持 1M token 上下文和 200 多种语言，采用混合注意力设计，针对编码和智能体使用调校。适合想要小型开放模型的开发者。

SmolLM3-3B-GGUF

unsloth · 工具包

用 SmolLM3 聊天和推理，这是个完全开放的 3B 模型，可以一步步思考，也可以直接回答，提供 Unsloth 制作的 GGUF 文件，带聊天模板修复。能处理长文本和六种语言。

AuK

tencent · 工具包

腾讯的 1.5B 语音模型，可以根据文本生成语音、编辑录音，还能做音频增强和声源分离，全部通过自然语言指令完成。

Qwen3-TTS GGUF

Serveurperso · 工具包

这个模型通过 C++ 运行时 qwentts.cpp，在 CPU、CUDA、Metal 或 Vulkan 上用多种语言朗读文本，有命名说话人和普通话方言，还能用一段短录音克隆声音。适合想在本地做文字转语音的开发者。

Sarvam-30B

sarvamai · 工具包

Sarvam AI 的混合专家语言模型，总参数 322 亿，每个词元激活 24 亿，面向英语和多种印度语言的实际使用。模型卡的示例代码需要 NVIDIA 显卡。

Sarvam-105B GGUF

sarvamai · 工具包

Sarvam-105B 的 GGUF 版本，一个重视印度语言的大型混合专家模型，按 4 位拆成 9 个分片，供 llama.cpp 使用。适合内存充足、想用大型开源模型的人。

Qwen3.8-27B-mixed-3.5bpw-MLX

rapid-mlx · 工具包

一个压缩到每个权重 3.5 位的 27B 视觉语言模型，适用于 24 GB 内存的 Apple Silicon Mac，通过 Rapid-MLX 在本地提供服务。适合想要本地模型和智能体后端的 Mac 用户和开发者。

Qwen3.5-122B-A10B

Qwen · 工具包

这个模型同时读图像和文字并用文字回答，是总参数 122B、激活参数 10B 的混合专家模型。适合有大型 GPU 服务器、想用开源视觉语言模型做推理、编程和智能体的团队。

Qwen3-8B-MLX-bf16

Qwen · 工具包

通过 mlx 库运行 Qwen3 8B 语言模型，用于聊天、推理、翻译和智能体任务。适合想在本地使用可切换思考模式的文本模型的开发者。

Qwen2.5-Coder-7B

Qwen · 工具包

作为 7.6B 的基础语言模型来补全和生成代码，开发者可以运行它、微调它，或用于代码中间填充任务。适合制作编程工具的人。

Qwen2.5-0.5B

Qwen · 工具包

Qwen2.5 里最小的基础模型，约 4.94 亿参数，上下文 32,768 个词元，用来在你自己的数据上继续训练。适合想在微型语言模型上搭建的开发者。

deberta-v3-base-prompt-injection-v2

protectai · 工具包

识别企图劫持语言模型的英文文本，把每条输入标为正常或提示词注入。适合在 LLM 应用里筛查用户输入的开发者。

IndiCodec

prakharkhatri · 工具包

把语音变成两路紧凑的词元，再还原成 24 kHz 音频，码率 1.09 kbps，重点支持英语和十种印度语言。适合语音研究人员和文字转语音的开发者。

MOSS-TTS-v1.5

OpenMOSS-Team · 工具包

用 31 种语言朗读文字，并能用一小段参考音频克隆声音，支持语言标签和明确的停顿标记。适合给产品加入语音的配音人员、配音团队和开发者。

MOSS-TTS

OpenMOSS-Team · 工具包

用八种语言朗读文字，支持零样本声音克隆、长篇语音，并可控制发音和时长。适合音频制作人和开发语音功能的开发者。

Confucius4-TTS

netease-youdao · 工具包

用 14 种语言朗读你的文字，还能在不同语言之间复制参考声音，无需额外训练。这是网易有道的语音合成系统，适合开发者和创作者。只能使用你有权使用的声音。

KLM 1.5

MinimaLabs · 工具包

一个 99M 参数的基础语言模型，从零开始在 100B token 上训练，采用混合注意力设计。适合想运行、研究或微调一个极小开放模型的研究人员和爱好者。

Phi-4

microsoft · 工具包

Microsoft Research 推出的 14B 开放语言模型，针对计算资源有限时的英语推理和对话做了调整。适合给应用添加文本功能，或研究中等规模模型的开发者。