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。
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。
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。
Qwen · 工具包
Qwen 的 1.5B 小型对话模型,能遵循指令、写代码和数学、输出 JSON 等结构化内容,支持超过 29 种语言。适合需要轻量模型的开发者。
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。
MemTensor · 工具包
自带固定大小记忆状态的语言模型,基于 Qwen3.6-35B-A3B,无需重读就能保留过去的上下文。适合研究模型和智能体记忆的研究人员和开发者。
bartowski · 工具包
bartowski 制作的 Qwen3.8-27B 的一组 GGUF 量化版本,从 Q8_0 到 3-bit,用重要性矩阵生成。适合在本地用 llama.cpp 运行 27B 视觉语言模型的人。
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。
Supertone · 工具包
把文字转成 31 种语言的语音,通过 ONNX Runtime 在你自己的设备上运行,无需调用云端。适合想要本地快速语音输出并使用预设声音的开发者。
Qwen · 工具包
为每个段落回答查询的程度打分,把最好的段落排在搜索和检索系统的前面。这是覆盖 100 多种语言的 0.6B 文本重排模型,适合搭建搜索的开发者。
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。
Oomni · 工具包
用 10 种声音朗读 11 种印度语言(含英语)的文本,模型只有 199 MB,可在 GPU 或普通 CPU 上运行。适合需要小型免费语音合成的开发者。
mlx-community · 工具包
Qwen3.8-27B 的 4 位 MLX 转换版,能读文字和图像并用文字回答,用 mlx-vlm 工具运行。适合想在本地运行视觉语言模型的开发者。
ibm-granite · 工具包
逐步推理、写代码、调用工具,并用多种语言聊天,上下文最长 128K token,可扩展到 512K。这是 IBM 的稠密 8B 模型,适合构建智能体和助手的开发者。
ErtasAI · 工具包
压缩到 22 GB 的开放权重医学语言模型,最擅长临床计算和从长病历中提取事实。适合在 NVIDIA Blackwell GPU 上构建医疗 AI 产品的团队。
unsloth · 工具包
Unsloth 制作的 Qwen2.5-VL-7B-Instruct 的 GGUF 文件,这个视觉语言模型能读图像、图表、文档和长视频,还能输出坐标和结构化数据。适合在本地运行它的人。
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。
NousResearch · 工具包
这是一个推理型对话模型,可以一步步思考,也可以快速作答,还能返回符合你所给模式的 JSON。适合自己部署语言模型的人。
klein-ml · 工具包
用 13.1M 参数的模型把文字变成四种语言的 24 kHz 语音,有 17 种声音,在 CPU 上比实时还快。适合需要小而快的语音模型的开发者。
BAAI · 工具包
判断一段文字对查询的回答程度,用来给搜索结果重新排序,支持多种语言。输入问题和文档,返回一个相关性分数。适合构建搜索和检索流程的人。
XHToken · 工具包
以 4-bit GGUF 文件运行 XHToken 的 1.7B 小型端侧语言模型,可做中英文的聊天、编码和智能体任务,思考强度可调。适合在本地运行模型的人。
ACE-Step · 工具包
根据文字描述生成完整歌曲,由规划歌词和结构的语言模型,加上渲染音频的扩散 Transformer 组成。设计上可在消费级硬件上运行。
unsloth · 工具包
Unsloth 制作的 Qwen3.8 27B 视觉语言模型的 4-bit NVFP4 副本,用 vLLM 提供服务。适合想要能读图像和视频、能在智能体工具里工作的稠密模型的开发者。
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。
hindsight-ai · 工具包
针对文本状态上的有类型问题,一次给出每个选项的概率,不生成文字,支持八种语言。这是 Hindsight 工具用的 0.8B 决策模型,可用 vLLM 或 Transformers 提供服务。
Qwen · 工具包
Qwen 的 8.2B 开放语言模型,可在处理难题的思考模式和日常聊天的普通模式之间切换,支持工具调用和 100 多种语言。
nvidia · 工具包
转写 25 种欧洲语言的语音,自动识别语言,并加上标点、大小写和词级时间戳。这是 NVIDIA 的 600M 参数语音转文字模型,面向开发者和转写服务。
hazyresearch · 工具包
Hazy Research 为 Next-Concept Modeling 发布的研究检查点,这是一种由粗到细的文本生成方法,含用于摘要、翻译、数独和语言建模的分词器与生成器配对。
Qwen · 工具包
最小的 Qwen3 对话模型,基于 Qwen3-0.6B-Base 构建。它能在思考模式和更快的普通模式之间切换,支持 100 多种语言和 32,768 token 的上下文,在普通硬件上也能运行。
google · 工具包
接收文字、图像和音频输入并输出文字,上下文 128K token,支持 140 多种语言。这是 Google DeepMind 的小型指令微调 Gemma 4 模型,为在笔记本和手机上运行而设计。
zai-org · 工具包
读取文档图像中的文字、公式和表格,并从中提取结构化信息,支持八种语言。这是 zai-org 的小型 OCR 模型,面向开发者和文档处理流水线。
maya-research · 工具包
用 24 kHz 音频朗读 11 种印度语言和英语的文字,边生成边流式输出,带 20 个内置声音和跨语言声音克隆。这是一个可以自己托管的开放 2.5B 文字转语音模型。
google · 工具包
接收文字、图像和音频输入并输出文字,上下文 128K token,支持 140 多种语言。这是 Google DeepMind 最小的指令微调 Gemma 4 模型,为手机和笔记本而设计。
deepseek-ai · 工具包
DeepSeek 的预览版混合专家语言模型,总参数 284B,每个词元用 13B,上下文一百万词元。是 DeepSeek-V4-Pro 的较小兄弟。适合实验室和重度自托管。
169Pi · 工具包
通过三种位深的 GGUF 文件,在你自己的机器上运行 169Pi AI 的图文模型 Alpie Seed 9B。适合想在本地做视觉语言对话的开发者。
openai · 工具包
OpenAI 的开放权重语言模型,117B 参数,可调推理强度,思维链可见并支持工具使用。能在一块 80 GB 的 GPU 上运行,采用 Apache 2.0 许可。
ResembleAI · 工具包
Resemble AI 的开源文字转语音模型,支持零样本声音克隆和情感夸张控制。最新的多语言版本覆盖 23 种语言,参数量 0.5B。
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。
spybyscript · 工具包
既能朗读又能按旋律谱演唱的文字转语音模型,有十四种声音、六种语言,可调强度、语速和音高。
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。
inclusionAI · 工具包
把文字转成七种语言的语音,包括中文和英文。它能用一段短音频复制声音,按描述设计新声音,并控制情绪、语速、音高和音量。
XHToken · 工具包
面向设备端使用的紧凑 4B 语言模型的 GGUF 版本,针对编程、智能体和长上下文调校,有从无到高的三档思考级别。支持英文和中文。
taobao-mnn · 工具包
用 192 到 726 MB 的 GGUF 文件运行一个紧凑的 0.3B 中英文语言模型,专为手机、笔记本等设备端使用而做,可配合 llama.cpp、LM Studio 或 ollama。
BAAI · 工具包
把 100 多种语言的文字转成向量用于搜索,从短句到 8192 词元的文档都行。一个模型同时支持稠密、多向量和稀疏检索。由 BAAI 发布。
moondream · 工具包
把语音转成文字,并给出句子和单词的时间戳。它是 moondream 对 NVIDIA parakeet-tdt-0.6b-v3 做后训练得到的版本,适合需要多语言准确转写的开发者。
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。
Qwen · 工具包
用一个 4B 的混合架构模型处理文字和图片输入,支持 201 种语言和方言,上下文为 262,144 个 token。适合在 transformers、vLLM 或 SGLang 里运行小型开放权重的开发者。
KRAFTON · 工具包
把 Raon-1 nano 语言模型打包成适用于 llama.cpp 的 GGUF 文件,让开发者在自己的电脑上运行韩英双语聊天模型。列出了四种量化类型。
Qwen · 工具包
Qwen 的 9B 开放模型,能读取文字和图片并输出文字,上下文很长,支持 201 种语言和方言,适合想在自己硬件上用中等规模模型的开发者。
XHToken · 工具包
一个 4.1B 的语言模型,擅长编程、智能体任务和长上下文,支持英文和中文,有三档思考强度,适合构建在自己设备上运行的智能体的开发者。
openbmb · 工具包
用 30 种语言和九种中文方言朗读文字,输出 48 kHz,可根据文字描述设计新声音,也能从一小段音频克隆声音。这是面向开发者的开放 2.3B 文字转语音模型。
nvidia · 工具包
用 NVIDIA 推出的 9.6M 参数小模型,清理任何语言里有噪声或受损的语音录音,适合需要更清晰人声的音频和语音开发者。