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。