SaulLM-54B-Instruct
Equall · 工具包
针对法律文本调优的语言模型,用美国和欧洲的法律资料训练。这是面向研究和改造法律 AI 的研究版本。它的回答仅供参考,不是法律意见。
Equall · 工具包
针对法律文本调优的语言模型,用美国和欧洲的法律资料训练。这是面向研究和改造法律 AI 的研究版本。它的回答仅供参考,不是法律意见。
Egzakta · 工具包
在 vLLM 上运行 FP8 格式的 27B 图文模型。和同规模的 Qwen 模型相比,它推理时用的词元少得多。适合自己托管模型的人。
Egzakta · 工具包
能处理图像和文字,推理时用的思考 token 比基座 Qwen3.8-27B 更少,据模型卡称,在相近的准确率下回答时间约减半。另有 FP8 和 GGUF 版本。
Edge0 · 工具包
用 Whisper 风格的音频编码器加 Qwen 解码器,把多种语言的语音转成文字。适合需要多语言转写的开发者和研究者,卡里给出了英文和中文的结果。
ebinan92 · 工具包
从图片中读取乌克兰语手写文档,找出每个文字区域、标注类型,并以结构化 JSON 返回转写内容。这是用于手写数字化的开放 4B 视觉语言模型。
DrunkkToys · 工具包
根据一段英文说明写出 Python 函数。这是在一台笔记本上从零训练的 50M 参数代码模型,小到可以在 Ollama、LM Studio 或 llama.cpp 里离线运行。
doofz · 工具包
一次快速处理,就能回答关于工单、邮件或文档的类型化问题,给出校准的概率、提取的数字、摘录和引用。这是一个 322M 的多语言模型,用于分类和信息提取。
dmeight · 工具包
在 Apple silicon 的 LM Studio 里,通过 Splash 运行时以 8-bit 运行 Qwen3.8-27B。这是一个非官方的包,比 4-bit 版本更接近原始模型,但速度更慢。
distil-whisper · 工具包
把英语语音转成文字,速度约为 Whisper large-v3 的 6.3 倍,长音频上的准确率仍很接近。适合需要转写录音的开发者和团队。
Dino0040 · 工具包
提供为 Gemma 4 31B-it 构建任意码率的优化 EXL3 量化版本所需的测量数据和配方。适合用 exllamav3 做量化,并想跳过耗时测量步骤的人。
depth-anything · 工具包
从单张照片估计真实尺度的深度,并给出置信度图和相机估计。这是 Depth Anything 3 系列中的 334M 模型,适合做 3D 和视觉的开发者。
deepgrove · 工具包
一个 20B 的三值权重推理模型,每个词元激活约 1B 参数。为快速的设备端使用而设计,检查点为 5.31 GB,上下文为 131,072 词元。这是一个预览版,在智能体任务上较弱。
DedeProGames · 工具包
用一个只有 65M 参数的仅解码器小模型续写英文文本,它在 80B 个词元上训练。适合想研究、比较小型 transformers 模型或拿它测试代码的学习者和研究者。
DavidAU · 工具包
写带有恐怖色彩的小说。这是 Gemma 3 12B instruct 的 GGUF 版本,用恐怖模型生成的 imatrix 量化,适合在本地运行模型的创作者。
DavesArmoury · 工具包
面向 NVIDIA NeMo 的 GLaDOS 文字转语音声音,附带转换成 Riva 文件并在 Jetson 上部署的步骤,适合在 NVIDIA 硬件上做语音项目的人。
Datawhale · 工具包
用于重建春晚武术机器人工作流的数据文件夹合集,包含 PromptHMR 所需的数据目录。适合想复现这套流程的开发者。
DataScience-UIBK · 工具包
用一个同时结合词元级匹配和整段文本匹配的模型,找出与查询最匹配的段落。这是因斯布鲁克大学发布的英语检索模型,适合构建搜索的人。
datalab-to · 工具包
用 689M 参数的模型读取文档图像中的文字,还能找出文本行、版面块和阅读顺序。适合把扫描件和照片变成文字和 HTML 表格的开发者。
datalab-to · 工具包
从 PDF 和图像中提取结构化数据。你提供一个 JSON 模式,它返回与之匹配的对象。这是 Datalab 的 9.7B 视觉语言模型,适合处理文档的开发者。
CYFRAGOVPL · 工具包
PLLuM 系列的波兰语聊天模型,按人类偏好调优,适合对话、问答和摘要,并关注波兰公共服务场景。