Granite Speech 5.0 TurboCTC 470M GGUF
vladers · 工具包
把语音转成文字,支持七种语言,是 IBM Granite Speech 5.0 TurboCTC 470M 的量化 GGUF 版本,为 transcribe.cpp 制作。适合想加入本地听写或转录功能的开发者。
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把语音转成文字,支持七种语言,是 IBM Granite Speech 5.0 TurboCTC 470M 的量化 GGUF 版本,为 transcribe.cpp 制作。适合想加入本地听写或转录功能的开发者。
unsloth · 工具包
Unsloth 制作的 Z-Image-Turbo 的 GGUF 文件,这是一个快速的蒸馏文生图模型,作者称它能放进 16 GB 的消费级 GPU。适合用支持 GGUF 的工具在本地生成图像的人。
unsloth · 工具包
用 Qwen3.6 27B 写代码和推理,提供 Unsloth 制作的、带多词元预测的 GGUF 文件,卡片说回复能快约 1.5 到 2 倍,且不损失准确度。为编程智能体而做。
unsloth · 工具包
在 llama.cpp 里运行小型的 Qwen3.5 0.8B 视觉语言模型,借助多 token 预测加快生成,使用 Unsloth 的 GGUF 文件。适合测试推测解码的开发者。
unsloth · 工具包
在本地运行一个能读文字和图片、调用工具并在调用失败后重试的 30B 智能体模型,使用 Unsloth 的 GGUF 文件。适合在消费级硬件上构建本地智能体的开发者。
unsloth · 工具包
用 IBM 的 Granite 4.1 8B 模型遵循指令、调用工具和聊天,提供 Unsloth 制作的 GGUF 文件,包含聊天模板修复。适合商业助手和会用工具的智能体。
unsloth · 工具包
用 Unsloth 的 4 比特 QAT GGUF 文件运行 Google 的 Gemma 4 31B 指令模型,自带用于推测解码的草稿模型,可在 llama.cpp 中加速。适合在本地部署大型多模态模型的人。
TokenRhythm · 工具包
从 Qwen3.5-9B 后训练而来的 9B 文本模型,面向智能体框架、工具调用、编程和指令遵循,只发布文本权重。适合在自己硬件上运行智能体的开发者。
tiiuae · 工具包
用一个小型 270M 参数模型读取文档图片,返回文字、LaTeX 公式或 HTML 表格,支持扫描件、收据和手写内容。
THUSI-Lab · 工具包
基于 Qwen3.5-0.8B 的小型视觉语言模型,来自一个面向多种虚拟游戏世界中具身智能体的持续预训练研究项目。适合研究游戏智能体的研究者。
theforecastingcompany · 工具包
以概率估计的方式预测多个时间跨度的时间序列,并支持节假日、天气等协变量。适合测试预测模型的分析师和开发者。
thedeoxen · 工具包
在 ComfyUI 里为 MOSS-Image-SFT 提供涂鸦控制的 LoRA,把黑底上的白色粗线条变成成品图,由提示词决定质感和风格,适合从草图出发的人。
thedeoxen · 工具包
为 MOSS-Image-SFT 在 ComfyUI 里提供线稿控制的 LoRA,可以给线稿上色,或把照片变成保留线条结构的新场景,适合重绘线稿和设计草图的人。
thedeoxen · 工具包
在 ComfyUI 里为 MOSS-Image-SFT 提供 Canny 边缘控制的 LoRA,保留照片的轮廓,让提示词改变材质、颜色和风格,适合编辑和重绘图片的人。
tasksource · 工具包
按你用简短指令描述的字段,从文本里抽取答案,比如发票号或公司名,并返回匹配的片段。一个 150M 模型同时覆盖抽取式问答和实体识别。
tarun7r · 工具包
读取语音转文字的转写文本,判断说话人是否已说完这一轮,支持英语、Hinglish 和七种印度语言。面向语音智能体和呼叫中心开发者。
taobao-mnn · 工具包
约 300M 参数的预训练基础语言模型,支持中文和英文,与 MNN 推理引擎一起设计,面向设备端使用,可作为继续训练或微调的起点。
SupersonicLabs · 工具包
这个模型接收一段文本、一个问题和一组可能的答案,选出最好的一个,用于分类、路由、有序评分和是非判断。是一个 144M 模型,适合在 PyTorch 里测试路由的开发者。
speakleash · 工具包
作为草稿模型与 Bielik-11B-v3.1-Instruct 配对,在 SGLang 或 vLLM 中做推测解码。它不是独立的语言模型。
speakleash · 工具包
作为 DFlash 草稿模型,与 Bielik-11B-v3.1-Instruct 配对,在 SGLang 或 vLLM 里做推测解码。它不是独立的语言模型。适合自己部署 Bielik 的人。