来自 Hugging Face 的 AI 项目

Spark-X2.6-4B

XHToken · 工具包

一个 4.1B 的语言模型，擅长编程、智能体任务和长上下文，支持英文和中文，有三档思考强度，适合构建在自己设备上运行的智能体的开发者。

VoxCPM2

openbmb · 工具包

用 30 种语言和九种中文方言朗读文字，输出 48 kHz，可根据文字描述设计新声音，也能从一小段音频克隆声音。这是面向开发者的开放 2.3B 文字转语音模型。

Diffusion-Qwen3.8-27B

summerAIO · 工具包

把 Qwen3.8-27B 转成掩码扩散语言模型，用并行解掩码的方式生成文字。这是一个实验性的研究检查点，适合有大显卡的研究人员和机器学习工程师。

MOSS-Image-SFT

OpenMOSS-Team · 工具包

OpenMOSS 的文生图模型，由 MOSS-Image-Base 微调而来，可以读取普通提示词、标签或 JSON 布局来摆放文字和物体，适合在 NVIDIA GPU 上用 diffusers 生成图片的人。

Nanbeige4.3-33B

Nanbeige · 工具包

一个 33.1B 的开放模型，面向智能体编程和专业协作任务，是 Nanbeige4.3 系列的旗舰教师模型，适合想要约 30B 参数强力开放模型的开发者和智能体开发者。

Qwen3.5-0.8B-weight-space-programming

RikiyaT · 工具包

一个由 LLM 在不训练的情况下编辑了两个权重矩阵的 Qwen3.5-0.8B，用来消除它的思考死循环并提升数学能力。这是面向研究人员和小模型用户的实验性模型。

NVIDIA NemotronLabs RE-USE

nvidia · 工具包

用 NVIDIA 推出的 9.6M 参数小模型，清理任何语言里有噪声或受损的语音录音，适合需要更清晰人声的音频和语音开发者。

Mage-VL-Cowork

microsoft · 工具包

用一个约 4B 参数的小型视觉语言模型，根据截图和终端命令来操作电脑，由 Microsoft 开发，适合构建或研究电脑操作智能体的人。

Recursive Flint

RecursiveSI · 工具包

为编程智能体打造的 39.8B 混合专家语言模型，能调查代码库、修复 bug、实现功能并编写测试，适合在 GPU 服务器上运行自己智能体的开发者。

Alpamayo 2 Edge

nvidia · 工具包

读取多路摄像头画面、导航指令和运动历史，输出带文字理由的行驶轨迹，也能回答关于场景的问题。适合自动驾驶开发者和研究者。

gemma-4-31B-it

google · 工具包

Google DeepMind 推出的 31B 指令微调模型，能读文字和图片并输出文字，上下文 256K，可配置思考模式，适合在工作站或服务器上运行开放模型的开发者。

MOSS-Image-heal

KBlueLeaf · 工具包

KBlueLeaf 对 MOSS-Image-Base 文生图模型做的微调，缩小了其内部数据流里的极大值，同时让输出和基础模型保持接近。适合 ComfyUI 和 diffusers 用户以及数值研究人员。

Laya

convaiinnovations · 工具包

用一次约 33 ms 的前向计算，对一条消息、邮件、工单或 JSON 记录里的带类型问题给出校准过的概率，支持 100 多种语言，适合给工单分流和文本分类的开发者。

THX-02

HAL-X-AI · 工具包

针对一条消息、文档、图片或图表里的纯文字问题，在几十毫秒内给出每个选项的概率，适合做工单分流和记录分类的开发者。

Unlimited-OCR

baidu · 工具包

用 Baidu 的 3.3B 视觉语言模型把文档图片和多页 PDF 解析成文字，适合把 OCR 和文档解析加入自己工具的开发者。

AREX-2

BAAI · 工具包

用 BAAI 的 27B 模型，通过多轮提出、测量、反思和修改来改进自己的解答，适合做编程、机器学习和深度研究任务的智能体研究者和开发者。

Nex-N2.6

nex-agi · 工具包

作为多模态智能体模型处理计算机操作、编程和长时间的工具任务，基于 GLM-5.3-Flash，FP8 权重约 321B 参数。适合能自行托管大模型的团队。

pjit-21k

Linum-AI · 工具包

Linum 的实验性 2B 文生图模型，训练算力约 2.1 万美元，最适合用 50 到 80 个词的详细提示词，不能在图里写字。适合研究人员和好奇的创作者。

KLM 1.6

MinimaLabs · 工具包

用 MinimaLabs 的 99M 小型基础语言模型续写英文文字。适合想研究、测试或微调极小模型的研究者和爱好者。

Unlimited-OCR-2

baidu · 工具包

百度的 3.3B 文档解析模型，面向长文档，用 SR-SWA 注意力让解码成本几乎保持不变，提供 Transformers 和 SGLang 两条使用路线。适合要把长报告和书籍数字化的团队。

GLM-5.3-Flash

zai-org · 工具包

zai-org 的 GLM-5 系列原生多模态模型，总参数 320B、激活 18B，采用稀疏与线性注意力的混合设计，并能控制思考预算。适合有大型 GPU 服务器的团队。

DeepSeek-V4.1-Flash

deepseek-ai · 工具包

DeepSeek 的多模态混合专家模型，骨干有 552B 参数，上下文长达一百万个 token，专为降低长输入智能体工作的 KV 缓存成本而设计。适合有大型 GPU 集群的团队。

Mithi v1 Flash

Oomni · 工具包

用男声和女声朗读 11 种印度语言的文字，可在 GPU 或普通 CPU 上运行，适合给应用加入语音功能的开发者。

S5-nano

maritaca-ai · 工具包

Maritaca AI 基于 Qwen3.5-4B 制作的葡萄牙语和英语小模型，有 Think 和 Instruct 两种模式，工具使用能力强，这是适用于 vLLM 和 SGLang 的 BF16 版本。适合构建巴西葡萄牙语助手的开发者。

Raon-1 nano

KRAFTON · 工具包

用韩语和英语生成文本、遵循指令、保持对话上下文并调用工具。一个 3.1B 参数、上下文 262,144 个 token 的语言模型，适合开发者和设备端应用。

PAN 2

IFM · 工具包

MBZUAI 的 IFM 做的 29B 世界模型，把一个场景和描述的动作变成最长 20 秒的视频，让智能体可以预览结果，适合有大显卡的研究人员和智能体开发者。

qwen-concept-27b

ConceptCountry · 工具包

对 Qwen3.8-27B 的九个权重矩阵做了权重空间编程式的编辑，无需训练，所以它用更少的 token 思考。这是面向研究人员和本地模型用户的实验性版本。

MNN-Pocket-0.3B

taobao-mnn · 工具包

一个约 300M 参数、支持英文和中文的小型指令微调语言模型，与 MNN 推理栈一起设计，面向手机和平板运行。适合构建端侧助手的开发者。

embeddinggemma-2

google · 工具包

Google DeepMind 的开源嵌入模型，把文字、代码、图片、视频和音频放进同一个 768 维向量空间，可在笔记本和手机上运行。适合构建搜索和检索的开发者。

LongCat-2.5

meituan-longcat · 工具包

美团 LongCat 的多模态混合专家模型，面向长时间的智能体任务和编程，总参数约 1.6 万亿，每个 token 激活 480 亿。适合有大型 GPU 集群的实验室和团队。

Z-Image Lookalike LoRA Index

nphSi · 工具包

一个静态网页，为 ZI Base、ZI Turbo 和 Ming 模型的 LoRA 附加文件做索引，在浏览器里打开即可。README 只有一行，所以索引怎么组织并不明确。

DeepSeek-V4.1-Flash-1017

deepseek-ai · 工具包

面向推理、编程和智能体任务的图文模型，上下文窗口为 1M 个 token，由 DeepSeek-V4.1-Flash 更新而来。适合构建智能体的开发者。

DSpine for Qwen3.8-27B

tencent · 工具包

五层草稿模型，为 Qwen3.8-27B 并行猜测 16 个 token，再由大模型一并检查。适合部署该模型的团队。

CCORE GLB-3D-Coder

ccore · 工具包

根据文字描述写出 Three.js 页面，预览低多边形 3D 资产并导出为 GLB，可用于 Godot 等编辑器。适合游戏开发者和 3D 爱好者。

Qwen3.8-27B

Qwen · 工具包

能读懂文字、图片和视频并用文字回复的 27B 开源模型，面向编程、研究和多步骤智能体任务，适合自己部署模型的开发者。

Qwen3.5-4B-3D-Coder

ccore · 工具包

根据文字提示词编写代码和可交互的 Three.js 3D 场景，加上可选的视觉文件后还能参考图片生成。这是一个 4B 微调模型的早期预览，适合想试用小模型的人。

Arete-27B

NousResearch · 工具包

用 270 亿参数的文本模型回答政治敏感问题，由 Nous Research 在 Qwen3.8-27B 基础上重新训练，以调整其立场。适合助手开发者和价值对齐研究者。

Ripple-65B Preview

ricursiveAI · 工具包

用 650 亿参数的稠密语言模型驱动终端编程智能体，上下文最长 1,048,576 个 token。适合想要 Apache 2.0 开放权重的开发者和研究者。