LongCat-Video
meituan-longcat · 工具包
用一个 13.6B 的模型,根据文字提示、一张静态图片,或接着已有片段往下写来生成视频。目标是 720p、每秒 30 帧的长片段,适合有 GPU 的开发者和研究人员。
meituan-longcat · 工具包
用一个 13.6B 的模型,根据文字提示、一张静态图片,或接着已有片段往下写来生成视频。目标是 720p、每秒 30 帧的长片段,适合有 GPU 的开发者和研究人员。
m-a-p · 工具包
一个音乐编码器,把 30 到 360 秒的整首歌转成帧级或整段级的数值特征。适合处理冻结嵌入的音乐 AI 研究者和开发者。
kyutai · 工具包
Kyutai 推出的神经音频编解码器,把语音压缩成紧凑的音频令牌,再解码还原。适合构建语音语言模型或文字转语音系统的研究者和开发者。
jmc0 · 工具包
驱动能对话、能在游戏中执行动作(比如出售物品或叫来守卫)、并在压力下保持角色设定的游戏角色。适合使用 llama.cpp 或 LLMUnity 的游戏开发者。
ibm-granite · 工具包
把七种语言的语音转成带标点和大小写的文字。这是 IBM Granite 推出的 4.7 亿参数小模型,适合在服务器、笔记本和手机上做快速转写。
ibm-granite · 工具包
把六种语言的语音转成文字,并在英语与其他语言之间翻译语音,支持关键词偏置和语言提示。这是 IBM 面向企业音频的紧凑 2B 语音语言模型。
ibm-granite · 工具包
先分步骤思考再作答,适合数学、代码、工具调用和多语言对话。这是 IBM 最大的稠密 Granite 4.2 模型,采用 Apache 2.0 许可,适合在自己硬件上运行开源模型的团队。
HuggingFaceTB · 工具包
用一个 1.35 亿参数、小到能在设备上运行的指令微调模型回答聊天式问题,也能做改写和摘要。适合需要在 Python 或 JavaScript 中使用微型聊天模型的开发者。
HuggingFaceTB · 工具包
聊天、改写和总结文本,还能调用函数,是一个小到可以在设备上运行的 1.7B 紧凑模型。这是 HuggingFaceTB 经过指令微调的 SmolLM2,适合想要小型英文模型的开发者。
gnani · 工具包
用英语和十种印度语言聊天、答题和推理,上下文长度 128K。这是 Gnani.ai 的 30B 混合专家模型,适合用印度语言构建助手、RAG 和智能体的团队。
gevaertlab · 工具包
根据文字或图像,一次性为医学问题的各个答案选项打分,不生成文字。这是斯坦福 Gevaert 实验室的研究模型,不是医疗器械。
flechin · 工具包
一个 27B 推理模型,经过微调后倾向于直接回答而不是含糊其辞,并量化为 MXFP4,让 vLLM 能在单块 32 GB GPU 上提供服务,适合运行本地推理和工具调用模型的开发者。
dmis-lab · 工具包
预测英文文本中被遮盖的词,并提供一个上下文长度 32K 的预训练编码器,可微调用于分类或检索。这是 dmis-lab 的填空模型,适合机器学习工程师和研究人员。
datalab-to · 工具包
读取图片和 PDF 中的文字,返回保留页面布局的 markdown、HTML 或 JSON。能处理手写、表单、表格和数学公式,支持 90 多种语言,适合做文档数字化的人。
cloudraker · 工具包
把文档页面图片解析成文字、表格和图表,并保留 markdown 格式。这是 1.2B 参数的模型,图表提取更好,适合构建文档流水线的开发者。
byteshape · 工具包
Qwen3.6-35B-A3B 的量化 GGUF 版本,能读图片和文字,有从约 9 GB 起的 CPU 和 GPU 变体,用 ByteShape 的 ShapeLearn 制作。适合运行 llama.cpp 的开发者。
black-forest-labs · 工具包
一个 9B 模型,把简短的图像请求、最多 10 张参考图和可选的边界框,变成一条给 FLUX 3 Image Klein 用的详细提示词。适用于编辑、文生图和布局工作。
Aleph-Alpha · 工具包
用德语和英语推理并调用工具,上下文窗口超过一百万 token。这是 Aleph Alpha 推出的开放 78B 混合专家模型,每个 token 只激活 3.46B 参数。
XHToken · 工具包
一个 4.1B 的语言模型,面向设备端使用,针对编码、智能体任务、长上下文和推理做了调优,支持英文和中文,并有三档思考级别。适合本地运行模型的开发者。
unsloth · 工具包
unsloth 制作的 Qwen3.5-2B 小型 GGUF 版本,能读图片和文字并用文字回答。适合在本地做原型、微调和研究。