rizzo-pii-0.3B
rizzoaiacademy · 工具包
一个小型、适合 CPU 的模型,能在意大利语法律文本中找出 22 类个人数据,包括 codice fiscale 和 partita IVA,用于可还原的匿名化。适合律师事务所和开发隐私过滤器的开发者。
rizzoaiacademy · 工具包
一个小型、适合 CPU 的模型,能在意大利语法律文本中找出 22 类个人数据,包括 codice fiscale 和 partita IVA,用于可还原的匿名化。适合律师事务所和开发隐私过滤器的开发者。
ReadyArt · 工具包
ReadyArt 的 31.3B 参数文本生成模型,基于 Google 的 gemma-4-31b-it,以 Safetensors 存放。页面没有说明用途,适合想研究 Gemma 4 变体的人。
Qwen · 工具包
这个模型同时读图像和文字并用文字回答,是总参数 122B、激活参数 10B 的混合专家模型。适合有大型 GPU 服务器、想用开源视觉语言模型做推理、编程和智能体的团队。
Qwen · 工具包
作为 7.6B 的基础语言模型来补全和生成代码,开发者可以运行它、微调它,或用于代码中间填充任务。适合制作编程工具的人。
Qwen · 工具包
一个 32B 代码聊天模型的 GGUF 版本,可用 llama.cpp 在本地运行。能根据简单请求编写、解释和修复代码,适合想在自己机器上运行的开发者。
Qwen · 工具包
这是一个仅 494M 参数的对话模型,能写代码、解释代码、修代码,上下文为 32,768 个 token。适合想在笔记本、测试环境或本地小助手里用最小开源 Qwen 编程模型的开发者。
Qwen · 工具包
Qwen2.5-7B-Instruct 的 4 位 AWQ 版本,一个 7.6B 的聊天模型,能遵循指令、处理表格并返回 JSON。适合想要更小内存占用的强力聊天模型的开发者。
Qwen · 工具包
这是一个 14.7B 参数的对话模型,能回答问题、写代码、做数学题并输出结构化 JSON,上下文最长 131,072 个 token。适合想自己运行开源模型的开发者。
Qwen · 工具包
Qwen2.5 里最小的基础模型,约 4.94 亿参数,上下文 32,768 个词元,用来在你自己的数据上继续训练。适合想在微型语言模型上搭建的开发者。
Qwen · 工具包
名为 Q-Judger 的评审模型,对照提示词给 AI 生成的图像打分,涵盖五组标准,并以 JSON 回复。适合测试文生图模型的人。
Qwen · 工具包
基于 Qwen3.5-4B 的驾驶模型,能做 3D 感知、回答道路场景问题并规划车辆未来路径。适合研究自动驾驶的研究者。
QUASAR-QAT · 工具包
以 4-bit NVFP4 运行 Qwen3.8-27B,仅 19.7 GB,用 QUASAR 方法训练,使它接近完整的 BF16 模型。适合在 NVIDIA Blackwell GPU 上用 vLLM 部署的人。
protectai · 工具包
识别企图劫持语言模型的英文文本,把每条输入标为正常或提示词注入。适合在 LLM 应用里筛查用户输入的开发者。
prithivMLmods · 工具包
用微调后的 SigLIP 2 图像模型把照片分成女性或男性两类。适合想要一个小型 Python 分类器来处理照片集的开发者和研究人员。
perplexity-ai · 工具包
把文本、图像和文档页面转成用于搜索的向量,还能在嵌入每个分块时参考它所在的整篇文档。适合为长文档做检索的开发者。
OpenMOSS-Team · 工具包
能边看实时视频流边回答问题,画面没有新内容时保持沉默。适合做实时视频理解的开发者和研究人员。
OpenMOSS-Team · 工具包
在视频播放的同时给出评论,逐帧接收画面并低延迟作答。适合用 Python 和 transformers 构建实时视频助手的开发者和研究人员。
OpenMOSS-Team · 工具包
听一首歌并回答有关它的问题:带时间戳的歌词、情绪和曲风、调、速度与和弦,以及歌曲结构。适合处理音乐音频的开发者和研究人员。
OpenMed · 工具包
在文本里找出并遮盖个人数据,涵盖姓名、联系方式和各类 ID 等 55 个细分类别。适合在分享或存储文本之前先做脱敏的团队。
openbmb · 工具包
通过起草 token、再让主模型一次性验证,加快 MiniCPM-OCR 1.0 的解码。它是草稿头,不是独立的 OCR 模型,适合自己部署文档解析的人。
OliviaRossi · 工具包
以混合精度 GGUF 文件运行 26.9B 参数的 SenseNova-6.8-Code2Video 模型,可在终端聊天或启动本地服务。适合想在自己硬件上使用该模型的人。
Octen · 工具包
把一条简短的搜索查询变成它最可能指向的网址,模型里自带一张含 3090 万个 URL 的表。适合想要小型自托管查找工具的开发者和研究人员。
numind · 工具包
以文本或图像读取文档,按你要的字段填写 JSON 模板,或把页面转成 Markdown。这是一个 4B 模型,适合处理扫描件、表单和发票的团队。
NousResearch · 工具包
Hermes 4.3 36B 的 GGUF 版本,是一个混合推理模型,能先思考再回答、写出有效的 JSON,并遵循你的系统提示词。适合在自己机器上运行大模型的人。
neuralmind · 工具包
一个用巴西葡萄牙语预训练的 BERT 模型,能补全被遮住的词,也能生成文本嵌入。适合处理葡萄牙语文本的 NLP 开发者和研究人员。
Nanbeige · 工具包
Nanbeige4.3-33B 的 INT4 量化版,这是一个面向编程和专业智能体任务的 33B 模型,用量化感知训练制成。适合想用更少内存运行强大开放智能体模型的开发者。
Nanbeige · 工具包
4.2B 参数的紧凑循环式 Transformer 模型,面向工具使用、办公任务和编程等智能体工作,支持英语和中文。适合想用小型开放模型做智能体的开发者。
nace-ai · 工具包
一次推理就对一份文档的是非题、选择题和打分题给出每个选项的概率。这是 Nace.AI 的 8B 决策模型,你可以自己运行,许可证为非商业。
murai-labs · 工具包
能用泰米尔文、罗马化泰米尔语和英语聊天,也能在泰米尔语和英语之间翻译。这是 Murai Labs 从零训练的 2.5B 模型,适合泰米尔语使用者、研究人员和开发者。
mradermacher · 工具包
一个 27.3B、经过编程蒸馏的 Qwen3.8 模型的 GGUF 量化文件,从 2 位到 8 位,另有可选的多模态补充文件。适合在本地运行编程模型、需要一个放得进内存的尺寸的开发者。
mradermacher · 工具包
OneJev1.6-4B 的量化 GGUF 副本,大小从约 2 GB 到 8.5 GB,可在你自己的电脑上运行。模型卡没有说明基础模型的用途。
mradermacher · 工具包
Sao10K 的 Stheno 8B 模型的静态 GGUF 文件,大小从 3.3 GB 到 16.2 GB。适合想在自己电脑上运行 8B 模型的人,许可证为非商业。
mradermacher · 工具包
PelaAI 的 KnowLine 4B 模型的静态 GGUF 文件,大小从 2.1 GB 到 8.8 GB,标注了英文和中文。适合想在自己电脑上运行小模型的人。
Modotte · 工具包
一个小型图像分类器,区分 AI 生成的图片和人类拍摄的照片,针对不同质量的社交媒体图片做了调整。适合筛查图片的审核员、研究者和事实核查人员。
mlx-community · 工具包
4.2B 聊天模型 JevK5 的 4-bit MLX 版本,面向 Apple Silicon,上下文 262,144 token,内存占用小。适合想在入门级 Mac 上用本地聊天模型的用户。
mistralai · 工具包
作为 7B 预训练基础模型生成并续写文字,适合想要一个起点来测试、微调或在其上开发的研究人员和开发者。
mistralai · 工具包
Mistral 推出的 7B 指令微调聊天模型,基于 Mistral-7B-v0.1,用公开的对话数据集微调。适合想要一个能遵循提示词的小型开放模型的开发者。
miromind-ai · 工具包
一个开放的研究智能体模型,能在长上下文中推理,并在每个任务里多次调用工具查找信息。基于 Qwen3-8B 的 8B 版本,适合在自己硬件上运行研究智能体的开发者。
MinimaLabs · 工具包
一个 99M 参数的基础语言模型,从零开始在 100B token 上训练,采用混合注意力设计。适合想运行、研究或微调一个极小开放模型的研究人员和爱好者。
microsoft · 工具包
紧凑的 56 亿参数模型,接收文字、图像和音频并用文字回复,上下文 128K token。适合想用一个小模型同时处理语音、视觉和文字的开发者。
microsoft · 工具包
Microsoft Research 推出的 14B 开放语言模型,针对计算资源有限时的英语推理和对话做了调整。适合给应用添加文本功能,或研究中等规模模型的开发者。
microsoft · 工具包
把多种语言的文本转成嵌入向量,用于搜索、聚类、相似度、分类和重排序。适合做语义搜索或检索、并且能部署 27B 模型的开发者。
microsoft · 工具包
把图片和一条简短的任务提示词配对,就能给图片写说明、找出物体、读出图中文字。适合用 transformers 在 Python 里跑视觉任务的开发者和研究人员。
maya-research · 工具包
一个开放权重的文字转语音模型,你用日常的话描述声音,并加入内嵌的情绪提示。适合需要有表现力、可设计声音的开发者和创作者。
marcoyang · 工具包
把 16 kHz 的语音和通用音频转成每帧 1280 个数字的特征,是约 6 亿参数的预训练 Zipformer 编码器。适合为语音识别或音频标注做微调的研究者。
Maincode · 工具包
根据函数签名或文档字符串补全并编写 Python 代码。这是 Maincode 的 1B 代码模型,小到能在消费级硬件上运行,适合想在本地做代码补全的开发者。
lordx64 · 工具包
回答前会在明确的思考块里推理,用约 8k 条 Claude Opus 4.7 的推理轨迹调优。这是 35B 混合专家的 Qwen3.6 变体,适合困难的数学、科学、代码和规划。
lmstudio-community · 工具包
在 Apple Silicon Mac 上运行 8 位 MLX 版本的 27B 图文模型,适合想在本地回答图片问题的人。
lightonai · 工具包
一个 2.5B 参数的模型,通过搜索和阅读代码仓库,找出与缺陷报告或问题相关的文件和行范围。通过 ColGrep 在本地运行。
KBlueLeaf · 工具包
MOSS-Image Base 和 SFT 的图像 transformer,权重经过重新缩放,可在 fp16 下运行而不溢出,输出保持一致。适用于 diffusers、ComfyUI 和 KohakuMoss。