开发者 AI 技能与智能体

F5-TTS

SWivid · 工具包

用 F5-TTS 流匹配模型把文字转成语音，提供 F5-TTS 和 E2 TTS 的基础检查点。适合在非商业许可下工作的开发者和研究人员。

System One Model

stephenlb · 工具包

基于 Gemma 4 12B 加一个小型决策头，针对一段文字回答是非题、选择题和评分题，并给出每个答案的概率。适合给应用加入快速分类的开发者。

Spark-TTS-0.5B

SparkAudio · 工具包

用基于 Qwen2.5 的模型把文字念成中文和英文语音，支持零样本声音克隆，也能按性别、音高和语速创建虚拟声音。适合做语音的开发者和研究人员。

Qwen3.8-27b-Terse-Coder-LoRA

Shockem · 工具包

缩短 Qwen3.8-27B 在编程任务上的推理长度，让答案更快出来，以一个小型 LoRA 适配器的形式提供。适合在自己硬件上运行基础模型的人。

Qwen2.5-Coder-7B

Qwen · 工具包

作为 7.6B 的基础语言模型来补全和生成代码，开发者可以运行它、微调它，或用于代码中间填充任务。适合制作编程工具的人。

Qwen2.5-0.5B

Qwen · 工具包

Qwen2.5 里最小的基础模型，约 4.94 亿参数，上下文 32,768 个词元，用来在你自己的数据上继续训练。适合想在微型语言模型上搭建的开发者。

deberta-v3-base-prompt-injection-v2

protectai · 工具包

识别企图劫持语言模型的英文文本，把每条输入标为正常或提示词注入。适合在 LLM 应用里筛查用户输入的开发者。

BERTimbau Base

neuralmind · 工具包

一个用巴西葡萄牙语预训练的 BERT 模型，能补全被遮住的词，也能生成文本嵌入。适合处理葡萄牙语文本的 NLP 开发者和研究人员。

OneJev1.6-4B-GGUF

mradermacher · 工具包

OneJev1.6-4B 的量化 GGUF 副本，大小从约 2 GB 到 8.5 GB，可在你自己的电脑上运行。模型卡没有说明基础模型的用途。

JevK5-chat-mlx-4bit

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。

Mistral-7B-v0.1

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。

KLM 1.5

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。

MOSS-Image FP16-fixed

KBlueLeaf · 工具包

MOSS-Image Base 和 SFT 的图像 transformer，权重经过重新缩放，可在 fp16 下运行而不溢出，输出保持一致。适用于 diffusers、ComfyUI 和 KohakuMoss。

Kandinsky S2V 1.0 Lite distilled

kandinskylab · 工具包

把一张参考图和一段语音变成头像视频，让整个人物随语音动起来。蒸馏版 Lite 只需 16 步，速度约为基础版的 5 倍。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

bge-base-en-v1.5

BAAI · 工具包

把英文文本转成用于搜索和检索的数字向量。这是 BAAI 的 109M 参数嵌入模型，适合通过 sentence-transformers 构建语义搜索或 LLM 检索的开发者。

GPT-X3-150M

AxiomicLabs · 工具包

Axiomic Labs 的 149M 参数基础文本模型，会接着你给的文本往下写。模型卡报告它的 Intelligence Index 为 33.05，高于 SmolLM2-135M 的 27.13。F32 下约 598 MB。

ModernBERT-base

answerdotai · 工具包

预测英文文本或代码中被隐藏的词，微调之后可作为长上下文编码器，用于搜索、分类和检索。适合需要快速 BERT 风格编码器的开发者和研究者。

G4-MeroMero-v2-31B

zerofata · 工具包

zerofata 基于 Gemma 4 31B 指令模型做的 31.3B 模型，适合想试用这个调优版本或和原模型对比的人。模型卡文字对用途说得很少。

Qwen-Video-Edit

yunpeng1998 · 工具包

通过在视频潜变量上复用图像编辑模型，根据文字指令编辑视频，只加了轻量的可训练投影。适合想做指令式编辑的视频创作者和研究人员。

Chroma1-HD

lodestones · 工具包

用基于 FLUX.1-schnell 的 8.9B 开放基础模型把文字提示词变成图片，是为想微调自己图像模型的艺术家和开发者准备的起点。

SmolLM2-360M

HuggingFaceTB · 工具包

用一个 3.62 亿参数、训练了 4 万亿词元、轻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。适合想用小型基础模型做测试或微调的开发者。

Wan2.2-Fun-5B-Control

alibaba-pai · 工具包

用 Canny、Depth、Pose 或 MLSD 等控制条件，或用轨迹，来引导生成的视频。适合在 videox_fun 库里使用 5B Wan2.2 基础模型的视频创作者和研究者。

Occamy-1.0

Accio-Lab · 工具包

Accio-Lab 推出的开放 35B 图文模型，基于 Qwen3.6-35B-A3B，提供 BF16、GGUF、FP8、NVFP4 和 MLX 格式。适合部署大模型的团队。

MNN-Pocket-0.3B-Base

taobao-mnn · 工具包

约 300M 参数的预训练基础语言模型，支持中文和英文，与 MNN 推理引擎一起设计，面向设备端使用，可作为继续训练或微调的起点。

MageTrail

RicemanT · 工具包

这个模型根据 booru 风格的标签提示词生成插画，是 MageFlow 4B 图像模型的 2.8B 参数微调版。适合使用 ComfyUI、想用标签生成插画的爱好者和研究人员。

Qwen3-1.7B-Base

Qwen · 工具包

作为 1.7B 的基础语言模型来续写文本和代码，预训练覆盖 119 种语言。适合想用小模型做微调或测试的开发者。

LongCat-2.5-W4A4

meituan-longcat · 工具包

面向长链条智能体任务的多模态混合专家模型，用于代码库开发、完整项目构建和创意设计，此为压缩的 W4A4 版本。适合拥有大型 GPU 算力的团队。

Seb-9B-v2

ironbcc · 工具包

基于 Qwen3.5-9B 的 9B 决策模型。你给它一个情境、一个问题和若干选项，它一次计算就返回每个选项的可能性，不生成任何文字。

K2-Horizon-7B-Uno

IFM · 工具包

给 IFM 的 K2-Horizon-7B 语言模型加上扩散通路的 LoRA 适配器，用于研究更快的文本生成。它只包含适配器，不含基础权重。

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。

Ner Demo

kingfisher · 工具包

在 Streamlit 页面里用 dslim/bert-base-NER 模型找出文本中的命名实体。适合想在自己的句子上看实体识别效果的学生和开发者。

Jasper-K-27B

ragentile · 工具包

用强化学习调优的模型，用于编写并加速 GPU 内核，基于 Qwen 底座，用编译、正确性和计时反馈训练。适合做 GPU 性能工作的开发者。

Kev-4B

jaredpalmer · 工具包

读取一份文档和带类型的问题，一次计算就为每个答案选项返回校准过的概率，不生成文字。这是基于 Qwen3.5-4B 的决策模型，适合需要给文档分流、分诊或检查的开发者。

Slonik

dglhf · 工具包

帮助完成智能体式编码，包含两个在 PostgreSQL 引擎任务上训练的模型。Slonik-27B 和 Slonik-9B 来自 Postgres Professional，适合从事数据库代码和编码智能体的开发者。

Animagine XL 4.0

cagliostrolab · 工具包

根据标签式文字提示词生成动漫风格图片，是在大型动漫数据集上重新训练的 Stable Diffusion XL 微调模型。适合使用 diffusers、ComfyUI 或 Stable Diffusion WebUI 的画师和开发者。

Qwen3-0.6B-Base

Qwen · 工具包

提供 Qwen3-0.6B-Base，这是 Qwen3 系列里小型的预训练基础模型，用 119 种语言训练，上下文 32k。适合要微调或研究微型语言模型的开发者。

mine-embed-v1

MineAITechnology · 工具包

用一个从零训练的 57.8M 小型嵌入模型，给两段简短英文在含义上的接近程度打分，是一项早期实验，适合研究或对比嵌入训练的人，不适合用于生产搜索。

MOSS-Image-Base 8-step data-space DMD

lodestones · 工具包

对 MOSS-Image-Base 的一个仍在进行中的蒸馏，8 步、无需引导即可出图，以 LoRA 和数据空间采样器的形式提供。适合试验快速文生图采样的人。

embeddinggemma-2-GGUF

unsloth · 工具包

把文字变成 768 维向量，用于设备端的搜索、检索和聚类。基础模型还支持图像、视频和音频。由 Unsloth 打包成 GGUF。

TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0

TinyLlama · 工具包

以小型 1.1B 语言模型的身份用纯文本聊天，运行时占用内存很少。适合想要基于 Llama 风格基础模型的紧凑聊天模型的开发者和研究人员。

MOSS-Image-CharRef

7err4 · 工具包

在 ComfyUI 中，为 MOSS-Image Base 提供的 LoRA，凭一张参考图在新场景里画出同一个角色，无需为每个角色单独训练。适合动漫和插画角色，支持单张图片和漫画页。

Z-Image

Tongyi-MAI · 工具包

根据文字描述生成图片，拥有 6.2B 参数，是 Z-Image 系列完整的未蒸馏基础模型。适合想要精细控制结果的创作者、研究人员和开发者。

elephant-1

baselabs · 工具包

一次性回答关于某个情境的一组问题，并为每个选项给出校准过的概率。这是 Baseten 的 Base Labs 发布的 9B 决策模型，由 Qwen3.5-9B 调整而来。

Qwen3-0.6B

Qwen · 工具包

最小的 Qwen3 对话模型，基于 Qwen3-0.6B-Base 构建。它能在思考模式和更快的普通模式之间切换，支持 100 多种语言和 32,768 token 的上下文，在普通硬件上也能运行。

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。

Qwen3.5-9B-Base

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。

Thinklite-27B-GGUF

Sparset · 工具包

Thinklite-27B 的 4 位 GGUF 版本，适用于 llama.cpp，每次回答比基础模型用更少的推理，适合在本地运行 27B 文本模型的人。

stable-diffusion-xl-base-1.0

stabilityai · 工具包

Stability AI 的 SDXL 基础模型，通过 diffusers 库根据文字提示词生成和编辑图片，可单独使用，也可搭配精修模型。

Qwen3.5-0.8B

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。

mammoth-1

baselabs · 工具包

一次性回答关于某个情境的一组问题，并为每个选项给出校准过的概率。这是 Baseten 的 Base Labs 发布的 27B 决策模型，由 Qwen3.5-27B 调整而来。

MOSS-Image-Base

OpenMOSS-Team · 工具包

用一个 5.1B 的文生图模型根据文字生成图片，可以用普通提示词、标签序列或 JSON 布局来安排文字和物体。适合有 NVIDIA 显卡的开发者和设计师。

Kromoss

lodestones · 工具包

用 MOSS-Image-Base 在 1024 px 下的完整微调版本根据文字生成图片，另附两个 8 步加速 LoRA。可直接替换 MOSS-Image-SFT，适合 diffusers 和 ComfyUI 用户。

moss_image_base_dmd2

data-archetype · 工具包

作为 MOSS-Image-Base 模型的蒸馏 LoRA，用 8 步而不是 50 步根据文字出图。适合想要更快生成图片的 ComfyUI 和 Diffusers 用户。

MOSS-Image-SFT

OpenMOSS-Team · 工具包

OpenMOSS 的文生图模型，由 MOSS-Image-Base 微调而来，可以读取普通提示词、标签或 JSON 布局来摆放文字和物体，适合在 NVIDIA GPU 上用 diffusers 生成图片的人。

Recursive Flint

RecursiveSI · 工具包

为编程智能体打造的 39.8B 混合专家语言模型，能调查代码库、修复 bug、实现功能并编写测试，适合在 GPU 服务器上运行自己智能体的开发者。

MOSS-Image-heal

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。

KLM 1.6

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。

Lama Example

CVPR · 工具包

来自 CVPR 组织的 Gradio 应用，有较大的代码库和示例图片，指向填充图片中被遮罩的部分。README 没有描述。

Duygu_Analizi

alperbayram · 工具包

一个用于土耳其语文本情感分析的 Gradio 应用，使用 savasy/bert-base-turkish-sentiment-cased 模型。适合想在浏览器里查看土耳其语句子语气的人。

stuntd

pollix · 工具包

一个浏览器演示，用两种方式回答问题：基础 Laya 模型零样本回答，以及 stuntd 为每个决策训练的小型头，涵盖客服分流、银行业务和编程智能体命令闸门。

Anime Recommendation System

krishnaveni76 · 工具包

根据你的口味或你喜欢的一部作品推荐动漫，混合协同过滤、基于内容和基于热度三种方法。这是一个 Streamlit 应用，适合动漫迷，也适合研究推荐系统的人。

Factorial Base 48M Chat

bull220202 · 工具包

在浏览器里运行一个叫 Factorial_IT_ULTIME_TinyLM 的小型语言模型的聊天演示，运行在 ZeroGPU 硬件上，并附带可以在自己电脑上运行副本的代码。

Sygma ASR Arabic

abedbanna · 工具包

录制或接收阿拉伯语语音，把 Sygma 的解码和基础模型的贪心输出做对比，并给出词错误率的测试台。适合语音研究者和开发者。

Seldon Demo

Neuralk-AI · 工具包

用 Seldon-Mini 模型对数据表的行做分类，并在同一份划分上与 AutoGluon 基线对比。可用示例表或你自己的 CSV。适合数据科学家和机器学习工程师。

Image To Text

Jonny001 · 工具包

用 Florence-2-base 模型把上传的图片转成文字提示词。在浏览器里以小型 Gradio 应用运行，使用基础 CPU 硬件。

Z-Image Lookalike LoRA Index

nphSi · 工具包

一个静态网页，为 ZI Base、ZI Turbo 和 Ming 模型的 LoRA 附加文件做索引，在浏览器里打开即可。README 只有一行，所以索引怎么组织并不明确。

一个 n8n 工作流，监视 Notion 数据库里的新页面。它读取每个页面，把文字切成片段，用 OpenAI 嵌入模型变成向量，再存进 Supabase 表。

一个 n8n 工作流，监视 Notion 数据库里的新页面。它读取每个页面，把文字切成片段，用 Gemini 嵌入模型变成向量，再存进 Pinecone 索引。

一个 n8n 工作流，在聊天里要一个 Notion 数据库链接，让 Claude 为这个数据库写出一个 n8n 助手工作流。它会检查 JSON，出了问题就让 Claude 重来，最后返回可以粘贴进 n8n 的 JSON。

一个 n8n 工作流，让 Telegram 机器人为每个人保留记忆。它为每个新用户开一个 OpenAI 对话，把对话 id 存进 Supabase 表，之后每条消息都接着那段对话继续。