来自 Hugging Face 的 AI 项目

Qwen2.5-1.5B-Instruct

Qwen · 工具包

Qwen 的 1.5B 小型对话模型，能遵循指令、写代码和数学、输出 JSON 等结构化内容，支持超过 29 种语言。适合需要轻量模型的开发者。

Hermes 4 14B

NousResearch · 工具包

Nous Research 的 14B 混合推理模型，基于 Qwen3-14B。它可以逐步思考、调用工具，并返回符合模式的 JSON。使用 ChatML 提示格式。

Hermes 3 Llama-3.1 8B

NousResearch · 工具包

Nous Research 基于 Llama 3.1 的 8B 通用对话模型，支持函数调用、结构化输出、角色扮演和代码辅助。适合想要一个可以自己运行、可引导的开放助手的开发者。

Qwen3.5-9B Brainwaves DeepThought STEM OneJev1.6

nightmedia · 工具包

nightmedia 制作的实验性 9.4B 图文模型，由三个 9B 模型合并而成，面向推理和理科问题。适合喜欢尝试小型开放合并模型的爱好者和研究者。

Qwen3.5-4B-3D-Html

mondk · 工具包

一个 4.2B 的文本生成模型，由 Qwen3.5-4B 微调而来，用 Three.js 把 3D 场景写成一个独立的 HTML 文件。在浏览器里打开文件，用鼠标旋转模型。

harrier-oss-v1-0.6b

microsoft · 工具包

把多种语言的文字变成数字向量，用于搜索、聚类和相似度匹配，是微软的 0.6B 嵌入模型，适合构建检索和排序工具的开发者。

MemT-1.0-Nano

MemTensor · 工具包

自带固定大小记忆状态的语言模型，基于 Qwen3.6-35B-A3B，无需重读就能保留过去的上下文。适合研究模型和智能体记忆的研究人员和开发者。

Ming-3.0-audio-flash

inclusionAI · 工具包

接收音频和文字指令，返回文字，或带合成语音的文字。涵盖中英文的语音识别、语音问答和音频推理。适合拥有大型 GPU 的开发者。

Hemmingway-1

HemmingwayAI · 工具包

把日常消息和邮件写成一条可以直接发送的文字，而不是一堆选项。基于 Qwen3.8-27B 的 27B 模型，非商业使用免费，适合想要听起来像真人写作的人。

gemma-4-26B-A4B

google · 工具包

读取文字和图片并输出文字，适合想在自己的 GPU 或工作站上，用 Google DeepMind 开放权重模型做编程、推理和图片提问的开发者。

Gadsby-4B

errrinn · 工具包

禁用 Simple Wikipedia 中常见的词对之后，用古怪的网络聊天口吻回答。这是一个 4.3B 参数的 Gemma 3 实验，适合好奇约束解码如何改变模型语气的人。

joey-1

baselabs · 工具包

用一个 2B 模型，针对文本或图片回答是非题、选择题和打分题，并返回校准过的概率。适合需要自动分流、分诊或分类请求的团队。

AsteroRank-Lepton

Asteromorph · 工具包

为每份文档与搜索查询的相关度打分，可附带上下文，用来重新排序搜索结果。这是基于 Qwen3.5 构建的 4B 开放权重重排序模型，适合科学和通用搜索。

Xing4.0-29B-A4B

XingChen-AGI · 工具包

用于生成文本，处理规划和调用工具等多步骤任务，支持中英文和 256K 上下文。这是一个混合专家模型，适合自行部署运行的开发者。

d3-flash

vllm-sr · 工具包

一个 9B 模型，一次调用就能回答关于文字、图像或视频的多个选择、是非和打分问题，并为每个答案返回概率而不是生成文字。适合路由和决策任务。

d3

vllm-sr · 工具包

用一次调用回答关于文字、图像或视频的选择、是非和打分问题，为每个答案返回概率而不是文字。这是 27B 的决策模型，适合做路由和分流的开发者。

mai_replier-9b-v3

tcmofashi · 工具包

在中文 QQ 群聊里扮演一个角色：读取聊天记录，写出一句简短随意的回复，不显示推理过程。这是 Qwen3.5-9B 的合并 9B 微调模型，也能读取聊天里的图片。

Qwen3.5-35B-A3B

Qwen · 工具包

能读图像和文字的多模态聊天模型，总参数 35B，每次只启用其中 3B。适合用 Transformers、vLLM 等自己部署大模型的开发者。

Qwen3.5-27B

Qwen · 工具包

读取文字和图片并写出文字，是带视觉编码器的 27B Qwen 模型，原生上下文为 262,144 个词元。适合在服务器级硬件上构建助手和智能体的开发者。

Qwen3-Reranker-0.6B

Qwen · 工具包

为每个段落回答查询的程度打分，把最好的段落排在搜索和检索系统的前面。这是覆盖 100 多种语言的 0.6B 文本重排模型，适合搭建搜索的开发者。