LightOnOCR-3-0.8B
lightonai · 工具包
LightOn 的 0.8B 小型 OCR 模型,把页面图片读成 markdown,在 grounding 模式下还会给每个区块标上边界框。是 LightOnOCR-3 系列中快速、轻量的尺寸。
lightonai · 工具包
LightOn 的 0.8B 小型 OCR 模型,把页面图片读成 markdown,在 grounding 模式下还会给每个区块标上边界框。是 LightOnOCR-3 系列中快速、轻量的尺寸。
jialinyyzz · 工具包
把 AI 写的草稿,如邮件、文章、报告和论坛帖子,改写得像真人写的,支持英文和中文。一个 12B 模型,保留数字和名字,可在本地运行。
google · 工具包
接收文字、图像和音频输入并输出文字,上下文 128K token,支持 140 多种语言。这是 Google DeepMind 的小型指令微调 Gemma 4 模型,为在笔记本和手机上运行而设计。
DeepHat · 工具包
面向网络安全和 DevOps 工作的 7B 编程模型,由 Qwen2.5-Coder-7B 微调而来。适合想要本地小模型的安全和运维工程师,须遵守附加的使用限制。
Apexintelligence-AI · 工具包
用于编程、工具使用、问答、搜索和研究任务的文本模型,基于 Qwen3.6-35B-A3B,每个词元约用 3B 参数。适合开发者和研究者。
zai-org · 工具包
读取文档图像中的文字、公式和表格,并从中提取结构化信息,支持八种语言。这是 zai-org 的小型 OCR 模型,面向开发者和文档处理流水线。
reflection · 工具包
Reflection 推出的开放指令微调文本模型,501B 参数,每次激活 23B,上下文 1M token,面向编程、工具使用和推理。需要大型多 GPU 服务器才能运行。
Qwen · 工具包
为研究人员和开发者提供带视觉编码器的预训练 9B 基础模型,用于微调和实验,而不是直接聊天。能处理文本和图像。
Qwen · 工具包
用 4B 的 Qwen3 模型生成文本,可在处理难题的思考模式和快速聊天的普通模式之间切换。适合想用小型聊天模型的开发者。
perplexity-ai · 工具包
Perplexity 的小型决策模型,基于 Qwen3.5-4B,读取文字和图片,用概率回答选择题、是非题和打分题,适合快速分流和分诊。
PaddlePaddle · 工具包
读取图片并返回其中的文字,专为解析中英文文档而做。这是 PaddlePaddle 推出的 959M 参数模型,通过 PaddleOCR 库运行。
ML-Intern-lab · 工具包
用一个小型 Qwen3.5-0.8B 模型一步步解数学题,它的权重由一个 LLM 直接修改,没有经过训练,用来消除重复循环。适合研究人员和想试验权重编辑的人。
maya-research · 工具包
用 24 kHz 音频朗读 11 种印度语言和英语的文字,边生成边流式输出,带 20 个内置声音和跨语言声音克隆。这是一个可以自己托管的开放 2.5B 文字转语音模型。
inclusionAI · 工具包
用 7.9B 的混合推理模型生成文本,每个词元只激活 1.3B 参数,适合本地和低资源环境。适合不想用数据中心 GPU 却要推理和智能体能力的开发者。
HemmingwayAI · 工具包
写日常文字,如邮件、博客文章和商品描述,也能把其他 AI 写的文字改得更像真人口吻。一个约 27B 参数的开放权重模型,仅限非商业使用。
google · 工具包
接收文字、图像和音频输入并输出文字,上下文 128K token,支持 140 多种语言。这是 Google DeepMind 最小的指令微调 Gemma 4 模型,为手机和笔记本而设计。
openbmb · 工具包
用面向设备端和本地使用的稠密 2B 级模型生成文本,涵盖英文和中文的编程、数学、长上下文、工具使用和智能体任务。适合硬件有限的开发者。
openbmb · 工具包
OpenBMB 的 1.3B 模型,能读取英语和中文文档,解析文字、表格、公式、图表和印章,并提取关键字段。
nlpai-lab · 工具包
一个紧凑的韩英稀疏检索模型,把查询和文档变成稀疏向量,用于倒排索引搜索,适合做韩语搜索的团队。
google · 工具包
Google DeepMind 的 Gemma 4 系列中的 E4B 模型,一个能读文字、图片和音频并输出文字的开放模型,面向笔记本和手机运行而设计。