GPT-2
openai-community · 工具包
用最小的 GPT-2 模型根据提示词生成英文文本,它经过预训练,学习预测下一个词。适合想运行或微调小型基础模型的学习者、研究人员和开发者。
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。
openai-community · 工具包
用最小的 GPT-2 模型根据提示词生成英文文本,它经过预训练,学习预测下一个词。适合想运行或微调小型基础模型的学习者、研究人员和开发者。
deepseek-ai · 工具包
用 684B 的推理模型生成文本,该模型主要通过强化学习训练,面向数学、代码和逻辑。适合自己托管大型开源模型的研究人员和团队。
Apexintelligence-AI · 工具包
用于编程、工具使用、问答、搜索和研究任务的文本模型,基于 Qwen3.6-35B-A3B,每个词元约用 3B 参数。适合开发者和研究者。
Qwen · 工具包
为研究人员和开发者提供带视觉编码器的预训练 9B 基础模型,用于微调和实验,而不是直接聊天。能处理文本和图像。
XiaomiMiMo · 工具包
Xiaomi MiMo 的 9B 智能体模型,由 Qwen3.5-9B 微调而来,覆盖编程、智能体任务、视觉编程和网络安全,作为研究的起点发布。
AtomicChat · 工具包
用六种尺寸的 GGUF 文件运行 Nous Research 的 Arete 27B,这是 Qwen3.8-27B 的微调版,能读文字和图像,并附有实测的质量损失。适合在自己 GPU 上运行大模型的人。
Teriminal-RSI · 工具包
处理多步骤的终端任务,比如检查仓库、编辑代码和修复依赖。这是一个基于 Qwen3.8-27B 的 27.8B 参数智能体模型,面向研究者和智能体构建者。
empero-ai · 工具包
用两个合成声音 Pi 和 Vo 说英语,完整的文字转语音模型只有约 140 万参数,在 CPU 上运行,不需要网络连接。这是一个研究模型。
google · 工具包
Google 发布的经指令微调的 Gemma 4 模型,读取文字和图像并输出文字,支持可配置的思考、函数调用,上下文窗口最长 256K 词元。适合开发者和研究者。
Qwen · 工具包
读取图片和文字并用文字回复,来自 Qwen 的 873M 小模型。适合想用轻量多模态基础模型做原型或微调的开发者和研究者。
Wan-AI · 工具包
用文字,或用图像加文字,生成 720P、24 fps 的视频,能在单块消费级显卡(如 4090)上运行。这是 Wan-AI 的 5B 视频模型,适合创作者和研究者。
nvidia · 工具包
读取多路摄像头画面、导航指令和运动历史,输出带文字理由的行驶轨迹,也能回答关于场景的问题。适合自动驾驶开发者和研究者。
KBlueLeaf · 工具包
KBlueLeaf 对 MOSS-Image-Base 文生图模型做的微调,缩小了其内部数据流里的极大值,同时让输出和基础模型保持接近。适合 ComfyUI 和 diffusers 用户以及数值研究人员。
Quazim0t0 · 工具包
在自己的权重里运行计算器、Python 和 C 编译器,用 Qwen3.5-4B 前面加的 13 层来实现,适合研究会执行代码的模型的研究人员和爱好者。
BAAI · 工具包
用 BAAI 的 27B 模型,通过多轮提出、测量、反思和修改来改进自己的解答,适合做编程、机器学习和深度研究任务的智能体研究者和开发者。
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
在浏览器本地可视化 DINOv3 模型从图像中提取的密集特征。适合想查看这些特征的开发者和视觉研究人员。
vllm-sr · 工具包
一个展示 d3-turbo 的网页,这个模型读一次图片、视频片段或文本,就能一起回答关于它的许多问题,页面有场景和五个实时演示。适合工程师和研究者。
vespa-engine · 工具包
演示基于 ColPali 模型和 Vespa 的视觉检索,是一个可在线打开或在自己电脑上运行的 Gradio 应用。适合搜索开发者和研究者。
TencentARC · 工具包
TencentARC 为 PhotoMaker V2 模型做的 Gradio 演示,基于 RealVisXL V4.0 图像模型和一个草图适配器。适合想在浏览器里试用 AI 照片生成的设计师和研究人员。