开发者 AI 技能与智能体

Spark-X2.6-4B-FP8

XHToken · 工具包

面向设备端运行的 4.1B 参数紧凑文本模型，FP8 版本，有 none、low、high 三档思考等级，支持中英文。适合在小型硬件上做编程和智能体任务。

Spark-X2.6-1.7B-Base

XHToken · 工具包

一个紧凑的 1.7B 语言模型，面向设备端使用，支持英文和中文，在编程、智能体任务和长上下文上有提升，并有三档可调的思考级别。适合在本地运行模型的开发者。

Chatterbox-Nano

ResembleAI · 工具包

这个 110M 参数的模型在普通 CPU 上朗读英文文本，并能通过文本里的标签加入笑声和咳嗽声。适合需要快速设备端语音、内存和延迟预算都很紧的开发者。

Gemma 4 12B IT (LiteRT-LM)

litert-community · 工具包

在你自己的桌面上运行 Gemma 4 12B，支持文本、图像和音频输入，不需要联网。这是 LiteRT-LM 版本，适合想在 Windows、macOS 或 Linux 上私密地本地生成的开发者。

Granite-4.0-H-350M

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。

SmolVLM2-2.2B-Instruct

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。

Maple-Preview

deepgrove · 工具包

一个 20B 的三值权重推理模型，每个词元激活约 1B 参数。为快速的设备端使用而设计，检查点为 5.31 GB，上下文为 131,072 词元。这是一个预览版，在智能体任务上较弱。

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。

Zabibu Fikra Model 2 (4B)

zabibutechnika · 工具包

用一个 4B 模型以斯瓦希里语和英语作答，设计为在你自己的设备上离线私密运行。适合需要非洲语境（如肯尼亚数据）的本地助手。

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。

Gemma 4 E4B IT (LiteRT-LM)

litert-community · 工具包

在手机、桌面、IoT 开发板和网页上运行小型 Gemma 4 模型，不需要联网。这是 3.66 GB 的 LiteRT-LM 版本，适合想要私密的设备端生成的开发者。

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。

MNN-Pocket-0.3B-MNN

taobao-mnn · 工具包

通过 MNN 运行时在手机和边缘设备上运行 0.3B 的中英文对话模型，是约 173 MB 的 4 比特版本。适合给移动应用加入设备端助手的开发者。

SmolLM2-135M-Instruct

HuggingFaceTB · 工具包

用一个 1.35 亿参数、小到能在设备上运行的指令微调模型回答聊天式问题，也能做改写和摘要。适合需要在 Python 或 JavaScript 中使用微型聊天模型的开发者。

SmolLM2-1.7B-Instruct

HuggingFaceTB · 工具包

聊天、改写和总结文本，还能调用函数，是一个小到可以在设备上运行的 1.7B 紧凑模型。这是 HuggingFaceTB 经过指令微调的 SmolLM2，适合想要小型英文模型的开发者。

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。

MiniCPM5-2B-GGUF

openbmb · 工具包

提供 MiniCPM5-2B 的 GGUF 文件，这是一个支持中英文的小型稠密文本模型，适合在设备上和本地使用。适合想在普通硬件上用紧凑模型做编程、数学和工具调用的人。

embeddinggemma-2-740m-litert-lm

litert-community · 工具包

为 LiteRT-LM 设备端运行打包的 740M 多模态 EmbeddingGemma 2。它把文字、代码、图片、视频和音频映射到同一个 768 维向量空间。

Spark-X2.6-1.7B

XHToken · 工具包

用面向本地设备的紧凑 1.7B 模型生成文本，有三档可调的思考等级。适合想在本地硬件上获得编程、智能体和长上下文帮助的开发者。

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。