Agents-A1
InternScience · 工具包
作为一个 35B 开放权重语言模型,负责多步骤智能体工作:规划、搜索、调用工具和科学推理。适合要把模型接入会调用工具的智能体的开发者。
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。
InternScience · 工具包
作为一个 35B 开放权重语言模型,负责多步骤智能体工作:规划、搜索、调用工具和科学推理。适合要把模型接入会调用工具的智能体的开发者。
InstantX · 工具包
只用一张人脸照片和一段文字提示词,就能生成同一个人的新图片,并保持面部可辨认。适合用 Python 运行 Stable Diffusion XL 流程的开发者和创作者。
incoai · 工具包
一个 403M 参数的草稿模型,用 SGLang 里的推测解码加快 Flint 语言模型的服务速度,并且不改变输出。它不是独立的模型。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。