开发者 AI 技能与智能体

Ming-3.0-tts-tiny

inclusionAI · 工具包

inclusionAI 的多语言文字转语音模型，可根据短音频克隆声音，也能按描述设计声音，并控制情绪、语速和方言。推理需要它的 GitHub 项目。

K2-Horizon-3.7B-GGUF

IFM · 工具包

3.7B 参数 K2-Horizon 文本模型的 GGUF 文件，提供从 BF16 到 Q4_K_M 的六种精度，用于 llama.cpp 运行。模型有 512K token 的上下文窗口。

Granite RAG Library

ibm-granite · 工具包

为 IBM Granite 模型提供六个 LoRA 适配器，用于在 RAG 流程中改写查询、请求澄清、判断段落、检查可回答性和标记幻觉。适合构建智能体检索的开发者。

Granite-Docling-258M

ibm-granite · 工具包

把文档页面图像转换成结构化文本，支持公式、版面和关于页面元素的提问，是 IBM Research 的 258M 模型。适合用 Docling 构建文档转换的人。

granite-4.2-8b GGUF

ibm-granite · 工具包

提供 IBM Granite 4.2 8B 模型的多种量化级别 GGUF 副本，可直接用于 llama.cpp。适合想在本地运行该模型、并从基础模型卡了解详情的人。

Granite-4.2-3B (GGUF)

ibm-granite · 工具包

把 IBM 的 Granite 4.2 3B 文本模型打包成 GGUF 文件，供本地使用。4 位权重估计约 1.8 GB，适合想要采用 Apache 2.0 许可的小型模型的人。

Granite-4.0-H-350M

ibm-granite · 工具包

用 IBM 推出的 340M 参数指令模型处理摘要、分类、抽取、问答、RAG、代码任务和工具调用，支持 12 种语言。适合需要紧凑设备端模型的开发者。

ALLaM-7B-Instruct-preview

humain-ai · 工具包

用阿拉伯语和英语回答问题、遵循指令。这是沙特数据与人工智能管理局（SDAIA）下属国家人工智能中心从零训练的 7B 模型，适合构建阿拉伯语工具的开发者和研究人员。

SmolVLM2-2.2B-Instruct

HuggingFaceTB · 工具包

同时回答关于视频、图像和文字的问题，用一个 2.2B 模型，视频推理约需 5.2 GB GPU 显存。适合构建设备端视觉助手的开发者。

svd-linear-attention-roberta-base-adasplash

Hooshaai · 工具包

用 AdaSplash 稀疏注意力的 RoBERTa Base 模型对英文文本分类，比如 SST-2 情感，用部分精度换取更低的延迟和显存占用。

roberta-base-fwsvd-rank32

Hooshaai · 工具包

用 Fisher 加权 SVD 以 rank 32 把 RoBERTa Base 压缩到约 82M 参数，对英文文本分类，用部分精度换取更低的延迟和显存占用。

roberta-base-adasplash

Hooshaai · 工具包

一个 RoBERTa Base 情感分类器，把注意力换成稀疏的 AdaSplash 版本，让 40% 的注意力权重变成零，以降低耗时和内存。适合测试高效注意力的开发者。

distilbert-sst2-rpc

Hooshaai · 工具包

在 GLUE SST-2 上微调的 DistilBERT 文本分类器，换用压缩的随机投影注意力，把打分计算量减半。适合研究更快注意力的实验模型。

hs-rerank-1

hindsight-ai · 工具包

给每份文档回答查询的程度打分，支持八种语言，输入最长 8,192 个 token，让搜索或记忆系统把最匹配的结果排在前面。适合构建检索功能的开发者。

Qwen3.6-35B-A3B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-GGUF

hesamation · 工具包

以四种量化大小的 GGUF 文件在你自己的机器上运行推理微调的 Qwen3.6-35B-A3B，训练数据是 Claude Opus 4.6 风格的推理数据。适合想在本地获得逐步推理回答的人。

MuLaCover

HeartMuLa · 工具包

根据参考曲目、歌词和风格提示词，或根据旋律与和弦 MIDI，生成翻唱歌曲和音乐混音，输出 WAV 文件。适合在 CUDA 机器上做非商业音乐项目。

Parallel Constrained Decoding for Apple Silicon

harshatheg · 工具包

在 Apple Silicon 上用 MLX 提取结构化字段、路由决策和给文本分类，一次给所有模式字段打分。在 M4 Max 上延迟降低 5.6 到 7.0 倍，JSON 始终有效。

phonon-31m English for llama.cpp

gradium · 工具包

在命令行或本地服务器上把英语文字转成语音，是 Phonon 31M 模型面向 llama.cpp 的 GGUF 版本。适合已经在用带 Phonon 支持的 llama.cpp 的开发者。

gemma-4-31B-it-qat-q4_0-gguf

google · 工具包

把 Google 的 Gemma 4 31B 指令微调模型做成 4-bit GGUF 文件来运行，能读取文字和图片并用文字回答。适合有消费级显卡或工作站的开发者和爱好者。

T5 Base

google-t5 · 工具包

一个 2.2 亿参数的文本到文本模型，能做英语、法语、罗马尼亚语和德语之间的翻译，也能做摘要、问答和分类。适合开发者和 NLP 学习者。

BERT multilingual base model (cased)

google-bert · 工具包

在 104 种语言中补全被遮蔽的词并提取文本特征。这是区分大小写的 BERT 基础模型，用于微调后做分类、标注和问答。

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。

xkcd-artist

gnumanth · 工具包

通过规划场景、姿势和对话气泡，把文本提示词变成 XKCD 风格的漫画，输出 SVG 或 PNG。适合想从一个想法快速得到漫画分格的人。

Ninada

gnumanth · 工具包

用 12 种语言朗读文本，包括梵语、印度英语、印地语和泰米尔语，24 kHz 的声音可在浏览器或手机上运行。有两档 ONNX，一档给桌面，一档给手机。

OCR Tamil

GnanaPrasath · 工具包

从招牌、铭牌和店面的照片里读出泰米尔语和英语文字，作者说它处理倾斜文字比面向文档的工具更好。适合给 Python 应用加入泰米尔语 OCR 的开发者。

Qwen2.5-Coder-1.5B Q8_0 GGUF

ggml-org · 工具包

通过 llama.cpp 在你自己的机器上运行 Qwen2.5-Coder 1.5B 的 Q8_0 GGUF 文件，可以用命令行，也可以做成本地服务器。适合想用小型代码模型的开发者。

embeddinggemma-2 GGUF

ggml-org · 工具包

用 llama 命令或 Llama 应用运行 Google embeddinggemma-2 的 GGUF 副本，这是一个 271M 的特征提取模型。适合想在本地使用小型文本嵌入模型的开发者。

Clef-GGUF

ggml-org · 工具包

Cloudflare 的 Clef 决策模型的 GGUF 文件，支持图像和文本输入。用 llama.cpp 工具提供服务，通过决策 API 路径调用。适合在自己机器上运行它的开发者。

Anything V5

genai-archive · 工具包

根据文字提示生成动漫风格图像，是 Anything V5 检查点的重新上传，包含 Ink 和 PRT 变体。适合会写精确提示词的画师，以及训练 LoRA 的人。

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。

Darwin-27B-ZTC

FINAL-Bench · 工具包

读取一个情境和一组带类型的问题，一次前向计算就为每个选项返回概率，不生成任何文字。适合给工作流增加校准决策步骤的开发者。

GLiNER2.5-multi-Decide

fastino · 工具包

按你在调用时传入的标签对文本分类，一次计算完成，不需要提示词模板。这是 287M 的模型，用于非英语文本的路由、意图、情感和审核。可在本地运行。

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。

MoEViE-L16-384

facebook · 工具包

Meta 的混合专家视觉编码器，无需额外训练就能把图片匹配到文字标签，这里是 384px 的 L/16 模型。授权用于非商业研究。

KVARK Sparkle 1.0 (27B) FP8

Egzakta · 工具包

在 vLLM 上运行 FP8 格式的 27B 图文模型。和同规模的 Qwen 模型相比，它推理时用的词元少得多。适合自己托管模型的人。

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。

ARK-ASR-3B

Edge0 · 工具包

用 Whisper 风格的音频编码器加 Qwen 解码器，把多种语言的语音转成文字。适合需要多语言转写的开发者和研究者，卡里给出了英文和中文的结果。

theOG-50M

DrunkkToys · 工具包

根据一段英文说明写出 Python 函数。这是在一台笔记本上从零训练的 50M 参数代码模型，小到可以在 Ollama、LM Studio 或 llama.cpp 里离线运行。

THX-01

doofz · 工具包

一次快速处理，就能回答关于工单、邮件或文档的类型化问题，给出校准的概率、提取的数字、摘录和引用。这是一个 322M 的多语言模型，用于分类和信息提取。

Qwen3.8-27B Splash 8-bit

dmeight · 工具包

在 Apple silicon 的 LM Studio 里，通过 Splash 运行时以 8-bit 运行 Qwen3.8-27B。这是一个非官方的包，比 4-bit 版本更接近原始模型，但速度更慢。

Distil-Whisper distil-large-v3

distil-whisper · 工具包

把英语语音转成文字，速度约为 Whisper large-v3 的 6.3 倍，长音频上的准确率仍很接近。适合需要转写录音的开发者和团队。

gemma-4-31b-it-exl3-optimized

Dino0040 · 工具包

提供为 Gemma 4 31B-it 构建任意码率的优化 EXL3 量化版本所需的测量数据和配方。适合用 exllamav3 做量化，并想跳过耗时测量步骤的人。

DA3METRIC-LARGE

depth-anything · 工具包

从单张照片估计真实尺度的深度，并给出置信度图和相机估计。这是 Depth Anything 3 系列中的 334M 模型，适合做 3D 和视觉的开发者。

Maple-Preview

deepgrove · 工具包

一个 20B 的三值权重推理模型，每个词元激活约 1B 参数。为快速的设备端使用而设计，检查点为 5.31 GB，上下文为 131,072 词元。这是一个预览版，在智能体任务上较弱。

Kiyo-65M

DedeProGames · 工具包

用一个只有 65M 参数的仅解码器小模型续写英文文本，它在 80B 个词元上训练。适合想研究、比较小型 transformers 模型或拿它测试代码的学习者和研究者。

GLaDOS_TTS

DavesArmoury · 工具包

面向 NVIDIA NeMo 的 GLaDOS 文字转语音声音，附带转换成 Riva 文件并在 Jetson 上部署的步骤，适合在 NVIDIA 硬件上做语音项目的人。

Spring Festival Wushu Robot Replication Model

Datawhale · 工具包

用于重建春晚武术机器人工作流的数据文件夹合集，包含 PromptHMR 所需的数据目录。适合想复现这套流程的开发者。

UIBK-Embedding-v1

DataScience-UIBK · 工具包

用一个同时结合词元级匹配和整段文本匹配的模型，找出与查询最匹配的段落。这是因斯布鲁克大学发布的英语检索模型，适合构建搜索的人。

lift

datalab-to · 工具包

从 PDF 和图像中提取结构化数据。你提供一个 JSON 模式，它返回与之匹配的对象。这是 Datalab 的 9.7B 视觉语言模型，适合处理文档的开发者。