ModernBERT-large
answerdotai · 工具包
预测英文文本或代码中被隐藏的词,微调之后可作为更大的长上下文编码器,用于搜索、分类和检索。适合想要更大号 ModernBERT 的开发者和研究者。
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。
answerdotai · 工具包
预测英文文本或代码中被隐藏的词,微调之后可作为更大的长上下文编码器,用于搜索、分类和检索。适合想要更大号 ModernBERT 的开发者和研究者。
answerdotai · 工具包
预测英文文本或代码中被隐藏的词,微调之后可作为长上下文编码器,用于搜索、分类和检索。适合需要快速 BERT 风格编码器的开发者和研究者。
allenai · 工具包
用运行成本较小的混合专家模型续写英文文本,激活参数 1B,总参数 7B。代码、数据和检查点全部开放,适合使用 transformers 的研究人员和开发者。
allenai · 工具包
回答前先用英语一步步推理,对数学和代码问题有帮助。这是 allenai 的 32B 开放模型,公开了代码、检查点和训练细节,通过 transformers 运行。
HuggingFaceTB · 工具包
用一个 3.62 亿参数、训练了 4 万亿词元、轻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。适合想用小型基础模型做测试或微调的开发者。
ai-sage · 工具包
用于俄语和英语的对话、代码、推理和工具调用文本生成。这是一个 432B 的混合专家模型,激活参数 28B,适合能自行部署大模型的团队。
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。
ZelligeAI · 工具包
用一个会以压缩的中英文速记思考的 27B 模型运行编码智能体循环,每轮花更少的思考词元。适合自己托管大模型的开发者。
zabibutechnika · 工具包
用一个 4B 模型以斯瓦希里语和英语作答,设计为在你自己的设备上离线私密运行。适合需要非洲语境(如肯尼亚数据)的本地助手。
vpakarinen · 工具包
MiniMax H3 视频模型的 LoRA 附加件,目标是在文生视频和图生视频里得到自然的面部动作和清晰的英语语音。适合制作人物说话短视频的人。
tarun7r · 工具包
读取语音转文字的转写文本,判断说话人是否已说完这一轮,支持英语、Hinglish 和七种印度语言。面向语音智能体和呼叫中心开发者。
taobao-mnn · 工具包
约 300M 参数的预训练基础语言模型,支持中文和英文,与 MNN 推理引擎一起设计,面向设备端使用,可作为继续训练或微调的起点。
sahilmahendrakar · 工具包
一个很小的英文文字转语音模型,有四种声音,用一个 8.5 MB 的 ONNX 文件就能在 CPU 上运行。适合想在应用里加语音又没有 GPU 的开发者。
OpenMOSS-Team · 工具包
根据文字提示生成音效,比如自然环境、城市场景、动物和人的动作,最长 30 秒、48 kHz。适合用英文或中文描述声音的创作者和开发者。
mohammedaly22 · 工具包
支持阿拉伯语和英语混说的埃及阿拉伯语文字转语音,含 19 种内置声音、声音克隆和长文本流式输出。适合开发者和创作者,只能使用你有权使用的声音。
mesmertech · 工具包
判断英文文本是人写的、AI 写的还是 AI 编辑过的,并给每个句子打标签。适合想获得提示而非证据的编辑、教师和研究人员。
maylore-ai · 工具包
42 亿参数的 Rust 编程模型,基于 Qwen3.5-4B,能回答俄语和英语请求。适合想用小型模型处理函数、trait、泛型和线程的 Rust 开发者。
llm-jp · 工具包
LLM-jp 项目推出的 33.2B 参数英日双语文本生成模型。经过 SFT 和 DPO 后训练,上下文 65,536 词元,权重采用 Apache 2.0,可通过 transformers 加载。
Linkup-Platform · 工具包
Linkup 推出的 188M 参数英文稀疏检索模型,把查询和文档变成带权重的词表用于搜索。它在 BEIR 上得 56.4 分,是 1.5 亿参数以下公开结果中最好的。
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。
gradium · 工具包
通过 Arm 的 Compute Flow 朗读英语文本,由 31M 的文字转语音模型打包而成,适用于标准的 pocket-tts 模块。适合使用 Compute Flow、想要小型语音的开发者。
gradium · 工具包
在 CPU 上用 31M 的文字转语音模型朗读英语文本,提供 GGUF 格式,供 audio.cpp 运行时使用。适合想要小型本地语音模型的开发者。
dslim · 工具包
在英语文本中找出并标注人名、机构名、地名和其他名称。这是用于命名实体识别的微调 BERT 模型,通过 Transformers 流水线使用。
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。
CobuildX-AI · 工具包
在印度语言和印度英语文本中找出姓名、电话号码、Aadhaar 和 PAN 等个人信息,并返回每个值的位置。这是一个 16.7M 参数、能在 CPU 上运行的模型。
Wan-AI · 工具包
用 Wan2.1 的 VACE 模型根据提示词、静态图片或已有片段制作和编辑视频,视频里还能出现中英文文字。适合有消费级 GPU 的视频创作者和开发者。
unsloth · 工具包
用 9.4B 的 GLM-4-9B-0414 模型的 GGUF 文件生成中文和英文文本,适合想在自己电脑上运行 GLM 模型的人。
third-intelligence · 工具包
把语音压缩成固定数量、长度可变的事件及其时长,并在流式解码时还原。这是面向搭建英语、日语和中文流式文字转语音的神经语音编解码器。
taobao-mnn · 工具包
通过 MNN 运行时在手机和边缘设备上运行 0.3B 的中英文对话模型,是约 173 MB 的 4 比特版本。适合给移动应用加入设备端助手的开发者。
SicariusSicariiStuff · 工具包
这是一个基于 Qwen3-32B 的 32.8B 参数英语模型,有 8B、32B 和 70B 三个版本。这里的模型卡文字只有页面样式,所以没有写明具体用途。适合已经在关注这个模型系列的人。
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。
ResembleAI · 工具包
这个 350M 参数的模型为低延迟语音智能体打造,朗读英文文本,并能通过文本里的标签加入笑声和咳嗽声。适合想要快速、有表现力、显存占用更少的语音的开发者。
Qwen · 工具包
把文字提示词变成图像,并能在图中渲染清晰的英文和中文文字。适合使用 diffusers 库的设计师、艺术家和开发者。
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。
onnx-community · 工具包
用 Kokoro 把英文文本转成语音,这是一个 8200 万参数、打包成 ONNX 文件的文字转语音模型,可在 JavaScript 和 Python 中使用。适合想在应用里加一个小型本地语音的开发者。
lightonai · 工具包
LightOn 推出的英语稀疏检索模型,把查询和文档变成稀疏向量,用于倒排索引搜索。适合做英文文本检索的搜索工程师和开发者。
HuggingFaceTB · 工具包
聊天、改写和总结文本,还能调用函数,是一个小到可以在设备上运行的 1.7B 紧凑模型。这是 HuggingFaceTB 经过指令微调的 SmolLM2,适合想要小型英文模型的开发者。
hexgrad · 工具包
用一个 82M 参数的文字转语音模型朗读英文和中文文本。这是在 Kokoro 上做的一次短期训练,加入了 100 位中文说话人,适合想要小型本地声音的开发者。
gnani · 工具包
用英语和十种印度语言聊天、答题和推理,上下文长度 128K。这是 Gnani.ai 的 30B 混合专家模型,适合用印度语言构建助手、RAG 和智能体的团队。
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。
CobuildX-AI · 工具包
在印度语言和印度英语文本中找出姓名、电话号码、Aadhaar 和 PAN 等个人信息,并返回每个值的位置。这是三种规格中最准确的一个,有 57.6M 参数。
bartowski · 工具包
支持中英文的小型聊天模型,GGUF 文件从完整 bf16 到约 2.4 GB,供 llama.cpp 使用,有低或高两档思考设置。适合想要紧凑本地助手的开发者。
Aleph-Alpha · 工具包
用德语和英语推理并调用工具,上下文窗口超过一百万 token。这是 Aleph Alpha 推出的开放 78B 混合专家模型,每个 token 只激活 3.46B 参数。
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。
XHToken · 工具包
一个 4.1B 的语言模型,面向设备端使用,针对编码、智能体任务、长上下文和推理做了调优,支持英文和中文,并有三档思考级别。适合本地运行模型的开发者。
QuantStack · 工具包
一个 5B 参数的文字生成视频模型,转换成 GGUF 供 ComfyUI 使用,4 比特下估计约 2.5 GB,支持英文和中文提示词。适合想在自己电脑上生成视频的 ComfyUI 用户。
google-bert · 工具包
补全被遮蔽的英语词并提取文本特征。这是 Google 的不区分大小写的 BERT 基础模型,用于微调后做分类、标注和问答。
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。
openbmb · 工具包
提供 MiniCPM5-2B 的 GGUF 文件,这是一个支持中英文的小型稠密文本模型,适合在设备上和本地使用。适合想在普通硬件上用紧凑模型做编程、数学和工具调用的人。
inclusionAI · 工具包
接收音频和文字指令,返回文字,或带合成语音的文字。涵盖中英文的语音识别、语音问答和音频推理。适合拥有大型 GPU 的开发者。