来自 Hugging Face 的 AI 项目

SPARSEUP

Linkup-Platform · 工具包

Linkup 推出的 188M 参数英文稀疏检索模型，把查询和文档变成带权重的词表用于搜索。它在 BEIR 上得 56.4 分，是 1.5 亿参数以下公开结果中最好的。

Pocket TTS

kyutai · 工具包

Kyutai 的 100M 参数文字转语音模型，在 CPU 上运行，支持六种语言，流式输出音频，首个音频块约 200 毫秒，可用 Python 或命令行。

KAT-Coder-V2.5-Dev

Kwaipilot · 工具包

Kwaipilot 的开放权重编程模型，混合专家结构，总参数 35B，激活 3B，针对智能体编程做了调优，工具调用出错更少。可用于 transformers、vLLM 和 SGLang。

Qwen3.8-27B-Fable-5-Coding-Distilled

khazarai · 工具包

在提出修复方案前先检查真实文件，来调试和评审代码。这是 Qwen3.8-27B 的微调版，用 195M 词元的推理轨迹训练。适合构建编程智能体的开发者。

Slonik-27B-oQ8-mtp

kakoka · 工具包

用一个 27B 编码模型帮你编写和修改 PostgreSQL 源代码，8 位量化，可通过 oMLX 在 Apple Silicon Mac 上本地运行。适合想要本地助手的 PostgreSQL 开发者。

Qwen3.8-27B-SLQ-GGUF

kaitchup · 工具包

用自定义的统计无损量化，把 Qwen3.8-27B 压成三个体积和保真度各不相同的 GGUF 文件。适合在 llama.cpp 里本地运行这个模型的人。

Qwen3.8-27B-oQ6e-mtp

Jundot · 工具包

Qwen3.8-27B 的混合精度 MLX 副本，约每个权重 6.9 位，包含视觉编码器和多词元预测头，可在 Apple 芯片上本地运行。

Qwen3.6-35B-A3B-oQ6e-mtp

Jundot · 工具包

Qwen3.6-35B-A3B 的混合精度 MLX 副本，约每个权重 6.8 位，包含视觉编码器和多词元预测头，可在 Apple 芯片上本地运行。

gemma-4-E4B-it-weight-space-programming

jstarks · 工具包

对 Google 的 Gemma 4 E4B-it 直接修改 0.002% 的权重、不做训练，用来解决思考模式下工具调用和多步数学的卡顿。也提供一个小型补丁文件。

AI-XAUUSD-Trading

JonusNattapong · 工具包

用三个强化学习模型、市场状态识别和风险规则来交易黄金兑美元。这是给研究交易算法的人用的研究项目，不是投资建议。

Qwen3.8-27B Astra stop edit

jarrodwatts · 工具包

给 Qwen3.8-27B 的一个小型权重修改，附带应用它的脚本，只改动一个矩阵、不需要训练，就能缩短模型在开放式任务上的思考长度。

Spark-X2.6-4B-AgentFast

JamieBradfield · 工具包

几乎没有思考延迟地调用工具并遵循指令，是 Spark-X2.6-4B 的 4.1B 微调模型。适合构建需要快速、直接调用工具的本地智能体的人。

Qwopus3.8-27B-Flash-V2-GGUF

Jackrong · 工具包

减少长时间智能体任务里被浪费的推理，是 Qwen3.8-27B 第二版 Flash 微调模型的 GGUF 版本，Python 格式更好。适合在本地跑智能体循环的人。

Qwopus3.8-27B-Coder-Flash

Jackrong · 工具包

写代码、调用工具，作为编码智能体处理软件任务。这是 Jackrong 基于 Qwen3.8-27B 的 27.8B 微调模型，用约 200,000 条代码和推理样例训练，适合有强力 GPU 的开发者。

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。

multilingual-e5-large

intfloat · 工具包

把约 100 种语言的文本变成 1024 个数字的向量，用于搜索、匹配和检索。这是 intfloat 基于 xlm-roberta-large 的 5.6 亿参数嵌入模型。

Qwen3.8-27B-DFlash2

incoai · 工具包

通过起草一整块 token 让主模型验证，来加速 Qwen3.8-27B，输出保持不变。这是适用于 SGLang 和 vLLM 服务的 1.9B 草稿模型，不是独立的聊天模型。

Ming-Image-0.1-Design

inclusionAI · 工具包

inclusionAI 的 6B 文生图模型，适合界面设计稿、信息图、海报等文字较多的设计，还支持透明背景（RGBA）输出。

Ling-3.0-tiny-GGUF

inclusionAI · 工具包

inclusionAI 的 Ling-3.0-tiny 的 GGUF 副本。这是一个小型混合专家推理模型，总参数 7.9B，激活参数 1.3B，适合低成本本地运行。

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。

K2-Horizon-7B-GGUF

IFM · 工具包

IFM 的 K2-Horizon-7B 文本模型的量化 GGUF 副本，可在 llama.cpp 中本地运行，从 BF16 到 4 位都有，上下文窗口为 512K 词元。

granite-4.2-3b

ibm-granite · 工具包

回答前先一步步推理，在 IBM 的紧凑 3B 模型中提供工具调用、代码生成和多语言对话。原生支持 128K 上下文，采用 Apache 2.0 开源。

SmolLM2-360M-Instruct

HuggingFaceTB · 工具包

用一个 3.62 亿参数、在普通硬件上就能运行的指令微调模型回答聊天式问题，也能做改写和摘要。适合想要比 135M 更有余量的小型聊天模型的开发者。

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。

Carbon-X

HuggingFaceBio · 工具包

在聊天里读取原始 DNA 并用英文回答，判断变异看起来是良性还是致病，适合想在自己 GPU 上运行 DNA 语言模型的研究人员。

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。

Crystal-31B-RL

hiwaifu-research · 工具包

从 Gemma 4 31B-IT 后训练而来的角色扮演聊天模型，用用户的语言回复，无论是俄语、西班牙语、英语还是葡萄牙语，并一直保持这种语言。可处理图像和文字。

hs-embed-1

hindsight-ai · 工具包

把文本变成紧凑的向量，用于八种语言的搜索和匹配，输入最长 8,192 个 token。这是为 Hindsight 打造的 112M 小型嵌入模型，可在 CPU 或 GPU 上运行。

opus-mt-en-zh

Helsinki-NLP · 工具包

把英文翻译成中文，覆盖普通话和其他几种汉语变体，使用一个你自己运行的紧凑 transformer 模型。适合需要本地英译中的开发者和团队。

Holo4-27B

Hcompany · 工具包

查看截图并决定下一步的点击、按键、代码运行或工具调用，基于 Qwen3.8-27B。这是面向网页、桌面和手机智能体的电脑操作模型，采用非商业许可。

QMA Camera Angles

gribbliest · 工具包

用一个简短的提示词，从新的相机角度重新渲染一张图片，是 Qwen Image 2.1 的编辑 LoRA。适合在 ComfyUI 或 diffusers 里编辑图片的艺术家和开发者。

Qwen3.8-27B Intel Arc Tuned

Greatjedi · 工具包

提供为 Intel Arc GPU 重新调整的 27B Qwen3.8 GGUF 文件，作者的测试里纯解码约每秒 22 个词元。适合在 Arc 显卡上用 llama.cpp 和 SYCL 的人。

phonon-31m English for Compute Flow

gradium · 工具包

通过 Arm 的 Compute Flow 朗读英语文本，由 31M 的文字转语音模型打包而成，适用于标准的 pocket-tts 模块。适合使用 Compute Flow、想要小型语音的开发者。

phonon-31m English for audio.cpp

gradium · 工具包

在 CPU 上用 31M 的文字转语音模型朗读英语文本，提供 GGUF 格式，供 audio.cpp 运行时使用。适合想要小型本地语音模型的开发者。

Shard-Reward

Glint-Research · 工具包

给一个提示词的回复打一个分数，方便你按提示词给候选回答排序。这是 49.4M 的奖励模型，用 282,062 条偏好对比训练，适合筛选或比较模型输出的人。

Qwen3-Reranker-0.6B-Q8_0-GGUF

ggml-org · 工具包

按与查询的相关度给段落排序，是 Qwen3 0.6B 重排序模型的 8-bit GGUF 副本，用 llama.cpp 制作。适合想要小型本地重排序模型来做搜索的开发者。

Laya-GGUF

ggml-org · 工具包

一个 4.21 亿参数的小型决策模型，GGUF 格式，在本地提供服务，通过 systemone API 调用。适合使用 llama.cpp 工具、想要紧凑分类器的开发者。

Kev-4B

ggml-org · 工具包

通过 llama 服务的 /v1/systemone API 做决策，来自一个 4.2B 模型的 GGUF 副本。适合想要小型本地决策模型的开发者。

gemma-4-E4B-it-GGUF

ggml-org · 工具包

Google gemma-4-E4B-it 的 GGUF 格式副本，可以用 Llama 应用或 llama serve 命令在你自己的电脑上运行，适合想在本地运行 Gemma 的人。

gemma-4-12B-it GGUF

ggml-org · 工具包

通过 Llama 应用或 llama 命令，在你自己的电脑上运行 Google 的 gemma-4-12B-it，文件是 ggml-org 自动转换的 GGUF。适合在本地运行模型的人。

DeepSeek-V4.1-Flash-1017 GGUF

ggml-org · 工具包

DeepSeek 的 748B 模型 V4.1 Flash 1017 的 GGUF 文件，由 ggml-org 转换并附带处理图片的视觉文件，适合有大内存机器、通过 llama.cpp 工具运行模型的人。

LeVJEPA 1.5 Large

galilai-group · 工具包

把视频片段和单张图片编码成特征向量，用约 5,300 小时视频做自监督训练。这是面向研究者的视频编码器，采用非商业许可。

bekko-static-v1-slim-100k

flowercomputers · 工具包

用静态嵌入模型把文本变成 1024 维向量，词表精简到 25 种语言。不用 Transformer，就能快速做句子相似度和检索，可用 Python 或 Rust。

POCKET-35B-GGUF

FINAL-Bench · 工具包

用 llama.cpp 从 GGUF 文件在你自己的电脑上运行针对韩语调优的 35B 模型，有纯 CPU 路径，不需要 GPU。适合想在本地使用语言模型的人。

Phonon-2.5 English

FermionResearch · 工具包

把英语语音转成文字，下载只有 157.6 MB，可在 Apple silicon、Linux 和 Windows 的 CPU 上运行，不需要 GPU。适合做听写、字幕、合规或搜索的团队。

GLiNER2.5 Multi

fastino · 工具包

用一个多语言模型从文本中提取实体、标签、结构化记录和关系。这是 fastino 的 287M 参数提取器，可在 CPU、CUDA 或 MPS 上本地运行，适合构建文本流水线的开发者。

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。

V-JEPA 2

facebook · 工具包

把视频和图片转成嵌入向量，用于视频分类、检索，或作为视觉语言模型的视频编码器。由 Meta 的 FAIR 打造，适合处理视频的开发者和研究人员。

NLLB-200 3.3B

facebook · 工具包

在 200 种语言之间翻译单个句子，重点关注低资源语言。这是 facebook 发布的研究模型，面向机器翻译研究者，不用于生产环境或认证翻译。

MedErtas v0.1 31B LS

ErtasAI · 工具包

在 vLLM 和 NVIDIA Blackwell GPU 上运行面向医疗领域的语言模型，它是压缩后的 Gemma 4 31B。适合需要在考题、编码和答案核查任务上又快又省的医疗 AI 产品。