VulnLLM-R-7B-8bit
mlx-community · 工具包
通过 mlx-lm 运行 VulnLLM-R-7B 的 8 位 MLX 版本,用于文本生成。适合想在本地试用该模型的开发者。模型卡没有说明它的训练用途。
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。
mlx-community · 工具包
通过 mlx-lm 运行 VulnLLM-R-7B 的 8 位 MLX 版本,用于文本生成。适合想在本地试用该模型的开发者。模型卡没有说明它的训练用途。
mlx-community · 工具包
Qwen3.6-35B-A3B 的 4-bit MLX 转换版,可在 Apple Silicon Mac 上回答文本和图片提示词。适合想用 mlx-vlm 在本地运行这个 Qwen 模型的人。
mlx-community · 工具包
4.2B 聊天模型 JevK5 的 4-bit MLX 版本,面向 Apple Silicon,上下文 262,144 token,内存占用小。适合想在入门级 Mac 上用本地聊天模型的用户。
mlx-community · 工具包
社区制作的 Recursive Flint 40B 编程模型 MLX 版本,把专家层压到 3 位,可在 24 GB 或 32 GB 的 Apple Silicon Mac 上运行。适合想在 Mac 上用本地编程模型的开发者。
mlx-community · 工具包
DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的混合精度 MLX 版本,把 Engram 表保留为 FP8。适合拥有数百 GB 内存、想用 MLX 工具运行该模型的人。
mlx-community · 工具包
Cloudflare 的 clef-flash 的 4 位 MLX 版本,在 Apple Silicon Mac 上把一个状态和带类型的问题变成每个允许答案的概率。不是聊天模型。用自带的加载器在本地运行。
mistralai · 工具包
作为 7B 预训练基础模型生成并续写文字,适合想要一个起点来测试、微调或在其上开发的研究人员和开发者。
mistralai · 工具包
Mistral 推出的 7B 指令微调聊天模型,基于 Mistral-7B-v0.1,用公开的对话数据集微调。适合想要一个能遵循提示词的小型开放模型的开发者。
mistralai · 工具包
Mistral 为 Lean 4 证明助手推出的开源代码智能体模型。它能证明定理、修复 Lean 代码,支持文本和图像,可通过 Mistral API 或你自己的 vLLM 服务器运行。
MinimaLabs · 工具包
一个 99M 参数的基础语言模型,从零开始在 100B token 上训练,采用混合注意力设计。适合想运行、研究或微调一个极小开放模型的研究人员和爱好者。
microsoft · 工具包
用微软的大型图像条件 TRELLIS 模型,从一张图片生成 3D 资产。适合想从图片获得 3D 内容的开发者、游戏美术和研究人员。
microsoft · 工具包
紧凑的 56 亿参数模型,接收文字、图像和音频并用文字回复,上下文 128K token。适合想用一个小模型同时处理语音、视觉和文字的开发者。
microsoft · 工具包
Microsoft Research 推出的 14B 开放语言模型,针对计算资源有限时的英语推理和对话做了调整。适合给应用添加文本功能,或研究中等规模模型的开发者。
microsoft · 工具包
把多种语言的文本转成嵌入向量,用于搜索、聚类、相似度、分类和重排序。适合做语义搜索或检索、并且能部署 27B 模型的开发者。
microsoft · 工具包
把图片和一条简短的任务提示词配对,就能给图片写说明、找出物体、读出图中文字。适合用 transformers 在 Python 里跑视觉任务的开发者和研究人员。
Mia-AiLab · 工具包
为 TensorFold 准备的 GLM-5.3-Flash 4 位 EXL3 量化版,在大小相同的情况下 KL 散度低于流行的 TR3-4bpw 量化版。适合在 DGX Spark 机器上部署大模型的人。
meta-models · 工具包
一个 300 亿参数智能体模型的 GGUF 版本,供 llama.cpp 使用,附带可选的图像编码器和推测解码草稿模型。适合在 24 GB 显卡上本地运行模型的人。
meituan-longcat · 工具包
用直接在波形潜空间里工作的扩散模型,把中文或英文文本变成语音,还能用你有权使用的参考样本克隆声音。
maya-research · 工具包
一个开放权重的文字转语音模型,你用日常的话描述声音,并加入内嵌的情绪提示。适合需要有表现力、可设计声音的开发者和创作者。
marcoyang · 工具包
把 16 kHz 的语音和通用音频转成每帧 1280 个数字的特征,是约 6 亿参数的预训练 Zipformer 编码器。适合为语音识别或音频标注做微调的研究者。