ZONOS2
Zyphra · 工具包
把文字转成 30 多种语言的自然语音,能根据样本克隆声音,采用混合专家模型以实现低延迟。可以在带 NVIDIA GPU 的 Linux 机器上本地运行。
Zyphra · 工具包
把文字转成 30 多种语言的自然语音,能根据样本克隆声音,采用混合专家模型以实现低延迟。可以在带 NVIDIA GPU 的 Linux 机器上本地运行。
zerofata · 工具包
提供一个 31.3B 参数的语言模型,基于 ReadyArt 的 gemma-4-31B-it-scotoma-2,适合在自己硬件上运行模型的人。这里的模型卡文字没有说明它的用途。
zai-org · 工具包
一个 320B 参数、激活 18B 的多模态模型,能读文字和图像,思考预算可调,用混合注意力设计处理长上下文。适合有像样 GPU 基础设施的团队。
zai-org · 工具包
zai-org 推出的 753B 参数开放文本模型,适合编程和智能体这类长链条多步工作,有 1M 词元上下文,采用 MIT 许可证。适合拥有大型 GPU 集群的团队。
YoSaNoo · 工具包
一个从 Google 的 gemma-4-E2B 微调而来的小型文本模型,偏向写代码,以 GGUF 文件发布,可在 Ollama、LM Studio、Unsloth 或 Jan 中在自己的笔记本上运行。
xtools-at · 工具包
用三个 Qwen3.8-27B 微调版本加权合并而成的模型,可编写和解释代码,也能处理推理问题。适合想用一个通用模型做编程和聊天的开发者。
XHToken · 工具包
一个小型草稿模型,通过推测解码加速 Spark-X2.6-1.7B,每步最多猜 7 个 token。适合在支持它的 llama.cpp 构建上本地运行该模型的人。
Wan-AI · 工具包
用 Wan2.1 的 VACE 模型根据提示词、静态图片或已有片段制作和编辑视频,视频里还能出现中英文文字。适合有消费级 GPU 的视频创作者和开发者。
VAST-AI · 工具包
把单张 2D 图片变成数量可变的 3D 高斯,用于资产创作、AR 和 VR、游戏和仿真。VAST-AI 出品,适合 3D 创作者和开发者。
unsloth · 工具包
在笔记本上聊天、总结和回答文字问题,是 Unsloth 提供的 Meta 小型 Llama 3.2 1B Instruct 的 GGUF 副本,精度从 16 比特到 2 比特。适合开发者和学习者。
unsloth · 工具包
用 9.4B 的 GLM-4-9B-0414 模型的 GGUF 文件生成中文和英文文本,适合想在自己电脑上运行 GLM 模型的人。
unsloth · 工具包
Unsloth 制作的 Google DeepMind Gemma 4 E2B 指令微调模型的 GGUF 文件,接收文本和图像并输出文本,上下文为 128K。适合在笔记本和小型机器上本地运行模型的人。
unsloth · 工具包
在你自己的电脑上回答关于文字和图片的问题,是 Unsloth 打包的 Google Gemma 3 4B 指令模型的 GGUF 副本。适合想用小型本地模型的开发者和用户。
typhoon-ai · 工具包
把泰语文本切分成语素,也就是仍有意义的最小单位,使用只有 4 MB、能在 CPU 上运行的模型,适合泰语语言研究者和开发者。
third-intelligence · 工具包
把语音压缩成固定数量、长度可变的事件及其时长,并在流式解码时还原。这是面向搭建英语、日语和中文流式文字转语音的神经语音编解码器。
thinkingmachines · 工具包
Inkling-Small 的 NVFP4 版本,一个多模态混合专家模型,接收文本、图像和音频并输出文本。适合构建智能体、编程助手和其他 AI 应用的开发者。
thedeoxen · 工具包
借助 MOSS-Image-SFT 把平涂色块的区域图重绘成新图片,保留区域形状,由提示词决定每个区域变成什么。适合使用 ComfyUI 的图像创作者。
thedeoxen · 工具包
为 MOSS-Image-SFT 在 ComfyUI 里提供法线控制的 LoRA,根据彩色法线图保持物体的形状和体积,由提示词改变材质和场景,适合给形体重新贴材质和重新打光的人。
tencent · 工具包
腾讯推出的 30B 混合专家翻译模型,支持 33 种语言互译,并能遵循翻译指令。适合要在自己 GPU 上做大批量机器翻译的团队。
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。
taobao-mnn · 工具包
读取一段文字状态和你的问题,在一次计算里为每个问题从你给的选项中选出答案,并给出各候选项的概率。这是面向开发者的决策模型,不是聊天模型。
stabilityai · 工具包
这个模型用一个经过微调的解码器替换 Stable Diffusion 里的自动编码器,让重建的图像更平滑,尤其是人脸。适合运行原版 CompVis Stable Diffusion 代码、想让解码图像更好的人。
Srimon12 · 工具包
154M 参数的零样本文本分类器,一次推理就为你传入的每个标签打分,适用于单标签、多标签和意图任务,也能处理长输入。适合需要在 Python 里快速给文本打标签的开发者。
sky7350 · 工具包
基于 Qwen3.5-4B 的 4B 分类模型,读取输入后为每个允许的答案给出概率,适用于护栏、路由、分流和智能体闸门。适合想在不用大模型的情况下做是非或标签判断的开发者。
SicariusSicariiStuff · 工具包
这是一个基于 Qwen3-32B 的 32.8B 参数英语模型,有 8B、32B 和 70B 三个版本。这里的模型卡文字只有页面样式,所以没有写明具体用途。适合已经在关注这个模型系列的人。
Serveurperso · 工具包
提供 OmniVoice 文字转语音模型的 GGUF 权重,配合 omnivoice.cpp 运行时使用,附带声音设计和声音克隆示例。适合想在本地生成多语言语音的开发者。
sentence-transformers · 工具包
把句子和段落转成 384 个数字组成的向量,用于语义搜索、聚类和句子相似度,是 sentence-transformers 项目的多语言模型。适合构建搜索或匹配功能的开发者。
sensenova · 工具包
统一的多模态模型,用于生成和编辑图像,中英文文字清晰,支持原生 4K 输出,可通过框选和参考图控制。适合有大显存 GPU 的设计师和研究者。
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。
ResembleAI · 工具包
这个 350M 参数的模型为低延迟语音智能体打造,朗读英文文本,并能通过文本里的标签加入笑声和咳嗽声。适合想要快速、有表现力、显存占用更少的语音的开发者。
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。
rauldlnx10 · 工具包
这个模型在 Fibo-2.0-dev 之上,用一句触发短语生成增强效果的图像,配合 diffusers 库使用。适合已经在用 Fibo-2.0-dev、想要图像增强附加项的人。
ragentile · 工具包
这个模型编写 GPU 内核,并通过在测试环境里反复尝试来提升速度。它是用强化学习从 Qwen3.6-35B-A3B 训练出来的混合专家模型,面向调优 GPU 代码的工程师。
ragentile · 工具包
这个模型编写 GPU 内核,并通过在测试环境里反复尝试来提升速度。它是用强化学习从 QwQ-32B 训练出来的 32B 模型,面向调优 GPU 代码的工程师。
Qwen · 工具包
这是一个只做过预训练的视觉语言基础模型,用于微调和上下文学习实验,不用于直接聊天。适合想用小型 Qwen3.5 作起点并用 LoRA 适配的开发者。
Qwen · 工具包
一个 4B 的 GGUF 聊天模型,可在 llama.cpp 或 ollama 里本地运行,有用于推理的思考模式和用于快速回复的普通模式。适合使用普通电脑的开发者和爱好者。
Qwen · 工具包
这是一个 14.8B 参数的开源模型,难题用思考模式推理,日常聊天用更快的非思考模式回答。适合想用一个模型处理逻辑、代码、智能体和 100 多种语言的开发者。
Qwen · 工具包
编写、解释和修复代码,是 Qwen2.5-Coder 系列中最大的指令微调模型,32B 参数。适合想在自己硬件上运行强大开源编程模型的开发者。
Qwen · 工具包
提供 Qwen2.5-Coder 14B 指令模型的 GGUF 文件,有八种量化大小,可用 llama.cpp 辅助写代码。适合有好 GPU 或大内存机器、想要更强本地代码助手的开发者。
Qwen · 工具包
提供 Qwen2.5-Coder 1.5B 指令模型的 GGUF 文件,有八种量化大小,可用 llama.cpp 在笔记本上辅助写代码。适合想要轻量本地代码助手的开发者。
Qwen · 工具包
把文字提示词变成图像,并能在图中渲染清晰的英文和中文文字。适合使用 diffusers 库的设计师、艺术家和开发者。
pyannote · 工具包
用 pyannote.audio 对 WeSpeaker ResNet34 模型的封装,把一段语音转成说话人嵌入向量,用来比较两个说话人有多像。适合语音和音频开发者。
pipecat-ai · 工具包
在语音机器人说话时听用户,区分一句简短的 "mm-hmm" 和真正的打断,让机器人继续说或停下。这是一个给语音智能体开发者用的微型流式音频模型。
PaddlePaddle · 工具包
读取文档图像并返回其中的文字,是参数不到十亿的视觉语言模型。适合在自己的机器上用 PaddleOCR 解析中英文文档的人。
osunlp · 工具包
把文本接着往下写,是带注意力残差的小型预训练循环 Transformer。这是基础模型,适合想在其上继续做中期训练或后训练的研究人员。
ornith-ai · 工具包
处理编程和终端任务,是一个适合单张 GPU 的 9B 稠密语言模型。适合想用小型开源模型做软件开发的开发者,另有面向手机的移动版本。
ornith-ai · 工具包
提供 Ornith-1.5-122B 的 NVFP4 量化副本,这是一个面向单 GPU 使用、在编程测试里表现突出的 122B 混合专家文本模型。适合自己托管大模型的开发者。
openbmb · 工具包
能读懂单张图片、多张图片和视频并用文字回答,参数量 1.3B,适合在手机和其他边缘设备上运行。适合想要小型视觉语言模型的开发者。
openai · 工具包
一次扫描就找出并遮盖文本里的姓名、邮箱等个人信息,可在你自己的机器上运行。适合需要在本地处理大量文本的团队。
openai-community · 工具包
从一个起始短语出发续写英文文本,是 OpenAI GPT-2 的 1.5B 参数版本。适合想用经典开源文本生成模型的研究人员和开发者。