Hermes-3-Llama-3.2-3B
NousResearch · 工具包
一个 3.2B 的聊天助手模型,能遵循指令、调用函数、输出结构化内容并写代码。适合在自己电脑上运行模型的开发者和爱好者。
NousResearch · 工具包
一个 3.2B 的聊天助手模型,能遵循指令、调用函数、输出结构化内容并写代码。适合在自己电脑上运行模型的开发者和爱好者。
nezamisafa · 工具包
把波斯语语音转成文字。它是在波斯语数据集上微调的 Whisper large v3,适合转写波斯语音频的开发者和团队。
MultiverseComputingCAI · 工具包
Multiverse Computing 的 61.1B 多模态模型,是 NVIDIA Nemotron 3.5 Super 的压缩版本,接收文本、图像和视频,并保持约 12B 参数被激活。适合想用更少 GPU 通过 vLLM 部署大型开放模型的团队。
mradermacher · 工具包
Qwen3.8-27B-CodeForge-3xMerge 模型的重要性矩阵 GGUF 量化版,大小约 11 GB 到 22.5 GB,用于本地运行。适合在自己电脑上运行 27B 模型的人。
microsoft · 工具包
微软研究院的 8.7B 语音转文字模型,一次可转写最长 60 分钟的音频,说明谁在什么时间说了什么,支持可选的热词和超过 50 种语言。
microsoft · 工具包
一个小型文本生成模型,能回答问题、续写对话并补全代码。适合想用紧凑开放模型做安全研究和实验的研究人员与开发者。
microsoft · 工具包
Microsoft Research 推出的计算机使用智能体模型,读取浏览器截图并决定下一步点击、输入或滚动,来完成网页任务。适合构建浏览器智能体的开发者和研究者。
meituan-longcat · 工具包
总参数 69B、每个 token 约激活 3B 的混合专家文本模型,采用稀疏注意力,支持 100 万 token 上下文。适合为编程和工具使用智能体托管长上下文模型的团队。
Meanblock · 工具包
在普通笔记本 CPU 上,从小模型的选项概率中读出决策,不需要 GPU,还带浏览器界面。适合想在智能体里做快速路由和分流选择的开发者。
maylore-ai · 工具包
42 亿参数的 Rust 编程模型,基于 Qwen3.5-4B,能回答俄语和英语请求。适合想用小型模型处理函数、trait、泛型和线程的 Rust 开发者。
manycore-research · 工具包
读取 3D 点云并写出结构化的场景布局,包含墙、门、窗和带标签的物体框。适合从事机器人、导航和 3D 场景理解的研究人员和开发者。
lododoai · 工具包
一个可在本地运行的文本模型,是 Qwen3.6-35B-A3B 的微调版本,用 Qwen3.8-27B 生成的数据训练,打包成适用于 llama.cpp 的单个 GGUF 文件。适合在自己机器上跑模型做代码和工具调用的人。
llm-jp · 工具包
LLM-jp 项目推出的 33.2B 参数英日双语文本生成模型。经过 SFT 和 DPO 后训练,上下文 65,536 词元,权重采用 Apache 2.0,可通过 transformers 加载。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。