开发者 AI 技能与智能体

bert-base-chinese

google-bert · 工具包

预测中文文本中被遮住的词，是 Google 针对中文预训练的 BERT base 模型。适合构建中文语言工具或为中文任务微调模型的开发者和研究人员。

FireRedVAD

FireRedTeam · 工具包

检测音频中的语音、歌声和音乐，提供流式和文件式语音活动检测以及音频事件检测。适合在转写前对音频做分段或清理的语音开发者。

GLiNER2 base

fastino · 工具包

用一个能在 CPU 上运行的小模型，从普通文本里提取实体、给文本分类、抽取结构化数据并找出关系。适合想做信息抽取、又不想用 GPU 或外部 API 的开发者。

Wav2Vec2-Base-960h

facebook · 工具包

把采样率为 16 kHz 的英语语音音频转成文字。这是在 960 小时 Librispeech 上微调过的 wav2vec 2.0 基础模型，适合需要转写基线的开发者和研究者。

Kvark-Sparkle-1.0-27B

Egzakta · 工具包

能处理图像和文字，推理时用的思考 token 比基座 Qwen3.8-27B 更少，据模型卡称，在相近的准确率下回答时间约减半。另有 FP8 和 GGUF 版本。

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。

GPT-X3-150M

AxiomicLabs · 工具包

Axiomic Labs 的 149M 参数基础文本模型，会接着你给的文本往下写。模型卡报告它的 Intelligence Index 为 33.05，高于 SmolLM2-135M 的 27.13。F32 下约 598 MB。

ModernBERT-base

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。

G4-MeroMero-v2-31B

zerofata · 工具包

zerofata 基于 Gemma 4 31B 指令模型做的 31.3B 模型，适合想试用这个调优版本或和原模型对比的人。模型卡文字对用途说得很少。

Qwen-Video-Edit

yunpeng1998 · 工具包

通过在视频潜变量上复用图像编辑模型，根据文字指令编辑视频，只加了轻量的可训练投影。适合想做指令式编辑的视频创作者和研究人员。

Chroma1-HD

lodestones · 工具包

用基于 FLUX.1-schnell 的 8.9B 开放基础模型把文字提示词变成图片，是为想微调自己图像模型的艺术家和开发者准备的起点。

SmolLM2-360M

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。

Wan2.2-Fun-5B-Control

alibaba-pai · 工具包

用 Canny、Depth、Pose 或 MLSD 等控制条件，或用轨迹，来引导生成的视频。适合在 videox_fun 库里使用 5B Wan2.2 基础模型的视频创作者和研究者。

Occamy-1.0

Accio-Lab · 工具包

Accio-Lab 推出的开放 35B 图文模型，基于 Qwen3.6-35B-A3B，提供 BF16、GGUF、FP8、NVFP4 和 MLX 格式。适合部署大模型的团队。

MNN-Pocket-0.3B-Base

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。

MageTrail

RicemanT · 工具包

这个模型根据 booru 风格的标签提示词生成插画，是 MageFlow 4B 图像模型的 2.8B 参数微调版。适合使用 ComfyUI、想用标签生成插画的爱好者和研究人员。

Qwen3-1.7B-Base

Qwen · 工具包

作为 1.7B 的基础语言模型来续写文本和代码，预训练覆盖 119 种语言。适合想用小模型做微调或测试的开发者。

LongCat-2.5-W4A4

meituan-longcat · 工具包

面向长链条智能体任务的多模态混合专家模型，用于代码库开发、完整项目构建和创意设计，此为压缩的 W4A4 版本。适合拥有大型 GPU 算力的团队。

Seb-9B-v2

ironbcc · 工具包

基于 Qwen3.5-9B 的 9B 决策模型。你给它一个情境、一个问题和若干选项，它一次计算就返回每个选项的可能性，不生成任何文字。

K2-Horizon-7B-Uno

IFM · 工具包

给 IFM 的 K2-Horizon-7B 语言模型加上扩散通路的 LoRA 适配器，用于研究更快的文本生成。它只包含适配器，不含基础权重。