cua-s1-forms
cua-ai · 工具包
为 GUI 表单的每个元素给出可能动作的评分,例如填写、勾选、点击或跳过,并返回每个选项的概率。这是一个很小的模型,适合开发表单填写智能体的开发者。
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。
cua-ai · 工具包
为 GUI 表单的每个元素给出可能动作的评分,例如填写、勾选、点击或跳过,并返回每个选项的概率。这是一个很小的模型,适合开发表单填写智能体的开发者。
pipecat-ai · 工具包
在语音机器人说话时听用户,区分一句简短的 "mm-hmm" 和真正的打断,让机器人继续说或停下。这是一个给语音智能体开发者用的微型流式音频模型。
HuggingFaceTB · 工具包
用一个 1.35 亿参数、小到能在设备上运行的指令微调模型回答聊天式问题,也能做改写和摘要。适合需要在 Python 或 JavaScript 中使用微型聊天模型的开发者。
8BitStudio · 工具包
一个 95.6M 参数的英文聊天模型,在单块 RTX 5060 Ti 上从零训练,小到可以在 CPU 上运行。适合想试玩小型本地语言模型的人。
Qwen · 工具包
提供 Qwen3-0.6B-Base,这是 Qwen3 系列里小型的预训练基础模型,用 119 种语言训练,上下文 32k。适合要微调或研究微型语言模型的开发者。
BlueRoseLabs · 工具包
把英文文本转成 24 kHz 语音,支持情绪和声音标签,还能从一小段参考音频复制音色。这是基于 Kyutai 的 Pocket TTS 微调的小型文本转语音模型。
TinyLlama · 工具包
以小型 1.1B 语言模型的身份用纯文本聊天,运行时占用内存很少。适合想要基于 Llama 风格基础模型的紧凑聊天模型的开发者和研究人员。
sahilmahendrakar · 工具包
只有 7.88M 参数的微型文字转语音模型,有英语、印地语、法语和西班牙语的八种声音,蒸馏自 Kokoro-82M,适合需要在 CPU 上快速出声的开发者。
AuroraAI-Research · 工具包
用一个在单块显卡上从零训练的 100M 参数小模型,根据文字生成 256x256 的图片。适合想运行或研究小型文生图模型的人。
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。
inclusionAI · 工具包
用 7.9B 的混合推理模型生成文本,每个词元只激活 1.3B 参数,适合本地和低资源环境。适合不想用数据中心 GPU 却要推理和智能体能力的开发者。
datalab-to · 工具包
能在 CPU 上运行的小型 OCR 模型,把 PDF 和图片转成 markdown、文本,或带框的 JSON。能读手写和 80 多种语言。适合开发者和数据团队。
MinimaLabs · 工具包
用 MinimaLabs 的 99M 小型基础语言模型续写英文文字。适合想研究、测试或微调极小模型的研究者和爱好者。
webml-community · 工具包
在一个网页里运行 Andrej Karpathy 的小型 microgpt.py 脚本的 JavaScript 版本。适合想在浏览器里阅读或试用小型 GPT 的开发者和学习者。
Osstral · 工具包
Osstral 做的小型 Gradio 演示,提供 Qwen2.5-0.5B-Instruct 模型,适合想在浏览器或自己电脑上试用一个很小的指令微调模型的人。
CoolDip00 · 工具包
接着你输入的故事开头往下写,用的是一个从零训练、在 TinyStories 上训练的 30M 参数语言模型,由项目自己的推理服务器提供。这是一个在免费 CPU 上演示路由的学习性演示。
bull220202 · 工具包
在浏览器里运行一个叫 Factorial_IT_ULTIME_TinyLM 的小型语言模型的聊天演示,运行在 ZeroGPU 硬件上,并附带可以在自己电脑上运行副本的代码。
Agents-MCP-Hackathon · 工具包
通过编写 Python、运行它并修复自己错误来解决任务的智能体,基于 TinyAgent 和 Qwen 模型构建,也可作为 MCP 服务器。适合智能体构建者和开发者。
abin788207 · 工具包
一个小型静态网页,README 称它是微调过的 GPT-OSS 助手,但它列出的模型是 Xenova/detr-resnet-50。适合想读一个小页面的开发者和好奇的访客。
cfahlgren1 · 工具包
给你一个会朗读你所输入文字的像素角色,用的是只有 1.4M 参数的小型语音模型,完全在浏览器里运行,不需要服务器,也不需要 GPU。