开发者 AI 技能与智能体

SmolLM2-135M

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。

Spark-X2.6-4B-Blender

hotocooo · 工具包

编写 Blender 5.x 的 Python 脚本，生成干净的、以四边形为主的网格，比如道具、家具、产品以及人体和动物的基础网格。这是 Spark-X2.6-4B-Base 的 4B 微调版本，适合用脚本操作 Blender 的人。

AuraSR-v2

fal · 工具包

用基于 GAN 的超分辨率模型把生成的图片放大四倍。由 fal 制作，适合想把生成图片放大的人。

KVARK Sparkle 1.1 (27B)

Egzakta · 工具包

一个专门做文档工作的 27B 模型：它会搜索文档库，根据找到的内容回答，找不到答案时会明说，适合做文档和搜索智能体的开发者。

bert-base-NER

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 base uncased

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。

Hydrogen-1.0 NVFP4

deep-principle · 工具包

Hydrogen-1.0 的 4-bit NVFP4 版本，这是 Deep Principle 的 381B 科学与研究助手模型，基于 GLM-5.3。需要多 GPU 的 NVIDIA Blackwell 服务器，上下文为 1M 词元。

Signal 3.8 27B

agentionai · 工具包

比 Qwen3.8-27B 回答更简短直接，使用更少的回答和思考 token，因此回复结束得更早。这是一次轻量微调，可以直接用在与基础模型相同的工具里。

FlashVSR+

ruchangyao · 工具包

一步扩散模型，把低质量视频变成更高分辨率的清晰视频，有速度更快的 Turbo 版和画质更好的 Base 版。适合有高性能 GPU 的视频剪辑者和视觉研究者。

gemma-4-31B-it-scotoma-2-GGUF

ReadyArt · 工具包

这个模型是 ReadyArt 从自家 gemma-4-31B-it-scotoma-2 打包出来的 GGUF 版本，参数量 30.7B，可在本地运行。适合想以 GGUF 形式使用这个模型的人。

Qwen3.5-4B-Base

Qwen · 工具包

这是一个只做过预训练的视觉语言基础模型，用于微调和上下文学习实验，不用于直接聊天。适合想用小型 Qwen3.5 作起点并用 LoRA 适配的开发者。

ARLoop-0.6B

osunlp · 工具包

把文本接着往下写，是带注意力残差的小型预训练循环 Transformer。这是基础模型，适合想在其上继续做中期训练或后训练的研究人员。

Kromoss GGUF

molbal · 工具包

Kromoss 的 GGUF 量化副本，Kromoss 是基于 MOSS-Image-Base 微调的 1024 像素文生图模型，用于 ComfyUI。适合想在显存有限的 GPU 上生成图像的画师。

Florence-2-base

microsoft · 工具包

Microsoft 推出的小型视觉模型，通过更换文字提示词来做图像描述、目标检测和分割。适合需要用一个模型完成多种图像任务的开发者和研究者。

π₀.₅ (Pi05) (LeRobot)

lerobot · 工具包

一个机器人控制模型，读取摄像头图像、机器人状态和可选的指令，输出连续动作。它是基础检查点，适合用自己的机器人数据做微调的研究者。

krea-2_model

Kerstal · 工具包

Krea 2 模型文件的第三方副本，基于 Krea-2-Turbo，附有 Krea 2 社区许可证的摘要。模型卡没有描述这个模型的任务。

RWKV7-G1 GooseOne

BlinkDL · 工具包

纯 RNN 的文本生成基础模型，用于聊天、推理和工具调用，可作为后训练和微调的起点。支持八种语言，适合开发者和研究人员。

FLUX.2 [klein] 4B Base

black-forest-labs · 工具包

用开放的 4B 基础模型，根据文字提示和参考图生成并编辑图像，适合在一张消费级显卡上做微调、LoRA 训练和自定义流程。

Spark-X2.6-4B-Base

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。

BERT base model (uncased)

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。