来自 Hugging Face 的 AI 项目

Qwen3.8-27B iMatrix NVFP4 MTP GGUF

cdiamond · 工具包

Qwen3.8-27B 的 17.1 GB 混合精度 GGUF，保留了多词元预测层，为 24 GB GPU 上的 256K 上下文和视觉功能调优。适合在 llama.cpp 里本地运行大模型的人。

DeepSeek V4.1 Flash GGUF for DwarfStar

antirez · 工具包

为 Mac 用户提供 DeepSeek V4.1 Flash 经过校准的 2 位和 4 位 GGUF 文件，另有单独的视觉编码器，供 DwarfStar 的 Metal 引擎配合 SSD 流式加载使用。与其他 DeepSeek 权重不通用。

Molmo2-4B

allenai · 工具包

回答关于图片、视频和多张图片的问题，还能指出它找到的内容。这是 Ai2 的开源视觉语言模型，适合自己运行模型的开发者和研究者。

FlashVSR+

ruchangyao · 工具包

一步扩散模型，把低质量视频变成更高分辨率的清晰视频，有速度更快的 Turbo 版和画质更好的 Base 版。适合有高性能 GPU 的视频剪辑者和视觉研究者。

Qwen3.5-4B-Base

Qwen · 工具包

这是一个只做过预训练的视觉语言基础模型，用于微调和上下文学习实验，不用于直接聊天。适合想用小型 Qwen3.5 作起点并用 LoRA 适配的开发者。

PaddleOCR-VL

PaddlePaddle · 工具包

读取文档图像并返回其中的文字，是参数不到十亿的视觉语言模型。适合在自己的机器上用 PaddleOCR 解析中英文文档的人。

MiniCPM-V 4.6

openbmb · 工具包

能读懂单张图片、多张图片和视频并用文字回答，参数量 1.3B，适合在手机和其他边缘设备上运行。适合想要小型视觉语言模型的开发者。

Florence-2-base

microsoft · 工具包

Microsoft 推出的小型视觉模型，通过更换文字提示词来做图像描述、目标检测和分割。适合需要用一个模型完成多种图像任务的开发者和研究者。

Qwen3.8-27B-Splash

incoai · 工具包

通过 Inco AI 的 Splash 引擎在 Apple 芯片 Mac 上运行 Qwen3.8-27B，一个包里含 4-bit 模型、DFlash 2 草稿模型和视觉编码器。只能在 Splash 里使用。

MANTA-27B

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。

Qwen3.8-27B-Ridge-GGUF

empero-ai · 工具包

把 Qwen3.8-27B 压缩成每权重 3.7 位的 GGUF 文件来运行，适合 16 GB 的 GPU，还可选图像输入。适合用 llama.cpp、Ollama 或 LM Studio 在本地跑模型的人。

Qwen3.6-35B-A3B 2-bit GSQ GGUF

chtisgit · 工具包

用 2-bit GSQ 的 GGUF 转换版运行 35B 的 Qwen 模型，另配一个单独的视觉投影器，供 llama.cpp 使用。适合想在 CPU 或普通显卡上用小文件跑大模型的人。

Iris-3B

speridlabs · 工具包

通过直接绘制每个像素，根据文字提示生成 1024 像素的图像，不使用 VAE 或潜空间。微调后的版本可以估计深度，并修复或放大图像。适合视觉研究人员和图像创作者。

BLIP

Salesforce · 工具包

在 Gradio 页面里运行 Salesforce 的 BLIP 视觉与语言模型，仓库里有图像描述、检索和问答的训练脚本。适合处理图像和文字的研究者和开发者。

Persian Image Captioning

MahsaShahidi · 工具包

在 Gradio 页面里用一个视觉模型和一个波斯语语言模型给图片写波斯语说明，里面带有三张示例图片。适合处理波斯语文本的学生和开发者。

Vision Transformer (Small)

keras-io · 工具包

你可以在 Gradio 页面里试用 keras-io 的小型 Vision Transformer 图像模型，里面带有示例图片。适合想看它实际运行的学生和开发者。

Video Vision Transformer for CT

keras-io · 工具包

你可以在 Gradio 页面里试用一个处理 CT 类数据的视频视觉 Transformer，里面带有两个示例视频。适合对视频模型好奇的学生和开发者。

Swin Transformers

keras-io · 工具包

你可以在 Gradio 页面里试用 keras-io 的 Swin Transformer 图像模型，里面带有示例图片。适合想看视觉 Transformer 实际运行的学生和开发者。

NeRF

keras-io · 工具包

在 Streamlit 页面里演示 Keras 版 NeRF，也就是能从图片学习三维场景的神经辐射场模型，适合计算机视觉学习者和三维图形爱好者。

Involution

keras-io · 工具包

在 Gradio 页面里运行 Keras 团队用 involution 层搭建的图像模型，附带示例图片，适合机器学习学习者和视觉研究人员。

Human Part Segmentation

keras-io · 工具包

在 Gradio 页面里用 Keras 的 DeepLabV3+ 模型标出照片中人物的各个部位，比如四肢和躯干，附带示例图片，适合学习者和计算机视觉开发者。

AREX-2-i1-GGUF

mradermacher · 工具包

BAAI/AREX-2（一个 26.9B 的视觉模型）的加权 GGUF 量化版本，约有两打尺寸，从 7.2 GB 到 22.2 GB，另有一个用来制作你自己量化版本的 imatrix 文件。由 mradermacher 制作。

joey-1

baselabs · 工具包

用一个 2B 模型，针对文本或图片回答是非题、选择题和打分题，并返回校准过的概率。适合需要自动分流、分诊或分类请求的团队。

Qwen3.8-27B-GGUF

bartowski · 工具包

bartowski 制作的 Qwen3.8-27B 的一组 GGUF 量化版本，从 Q8_0 到 3-bit，用重要性矩阵生成。适合在本地用 llama.cpp 运行 27B 视觉语言模型的人。

Jackrong_Qwopus3.8-27B-Coder-Flash-GGUF

bartowski · 工具包

bartowski 用重要性矩阵为 Jackrong 的 Qwopus3.8-27B-Coder-Flash 制作的 GGUF 量化版本，大小从 17 GB 到 55 GB。适合在本地用 llama.cpp 运行 27B 模型。

d3-flash

vllm-sr · 工具包

一个 9B 模型，一次调用就能回答关于文字、图像或视频的多个选择、是非和打分问题，并为每个答案返回概率而不是生成文字。适合路由和决策任务。

d3

vllm-sr · 工具包

用一次调用回答关于文字、图像或视频的选择、是非和打分问题，为每个答案返回概率而不是文字。这是 27B 的决策模型，适合做路由和分流的开发者。

Qwen3.8-27B IQR-V4

StillDeadcode · 工具包

把 Qwen3.8-27B 压缩成十五种大小，每个权重约 2.5 到 8 位，面向 AMD RDNA4 GPU 上的 radiance 引擎，内含图片读取和提速草稿器。

Qwen3.5-27B

Qwen · 工具包

读取文字和图片并写出文字，是带视觉编码器的 27B Qwen 模型，原生上下文为 262,144 个词元。适合在服务器级硬件上构建助手和智能体的开发者。

Qwen3.8-27B-4bit (MLX)

mlx-community · 工具包

Qwen3.8-27B 的 4 位 MLX 转换版，能读文字和图像并用文字回答，用 mlx-vlm 工具运行。适合想在本地运行视觉语言模型的开发者。

Sage-A1.5 GGUF (Q4_K_M)

InternScience · 工具包

以 4-bit GGUF 文件运行 Sage-A1.5，这是面向长篇科学任务的 35B 混合专家智能体模型。它能把工作分给子智能体并检查自己的进展，适用于 llama.cpp、Ollama 和 LM Studio。

Qwen3.8-27B-pi

bytkim · 工具包

为 Pi 智能体框架调优的 27B 编程模型，训练它读取代码仓库、编辑文件、运行工具并利用工具的反馈，推理强度可调。适合运行编程智能体的开发者。

d3-ultra

vllm-sr · 工具包

对同一份文本、图片或视频输入一次回答多个问题，为每个答案给出概率，不生成文字。这是 vLLM Semantic Router 推出的 27B 多模态决策模型。

d3-mini

vllm-sr · 工具包

一次调用就能回答关于文本、图片和视频的选择题、是非题和打分题，并为每个答案返回概率，而不是生成文字。适合需要给请求分流或分类的开发者。

Qwen2.5-VL-7B-Instruct-GGUF

unsloth · 工具包

Unsloth 制作的 Qwen2.5-VL-7B-Instruct 的 GGUF 文件，这个视觉语言模型能读图像、图表、文档和长视频，还能输出坐标和结构化数据。适合在本地运行它的人。

embeddinggemma-2-GGUF

unsloth · 工具包

把文字变成 768 维向量，用于设备端的搜索、检索和聚类。基础模型还支持图像、视频和音频。由 Unsloth 打包成 GGUF。

MiniCPM-o 4.5

openbmb · 工具包

一个 9B 模型就能处理图片、视频、语音和实时音视频流，并用英文和中文以文字和语音回答。适合构建语音和视觉助手的开发者。

Sage-A1.5

InternScience · 工具包

作为智能体处理长篇科学任务，能委派给子智能体、检查自己的进展并修订计划。这是面向研究和工程工作流的 35B 混合专家模型。

Qwen3.8-27B-NVFP4

unsloth · 工具包

Unsloth 制作的 Qwen3.8 27B 视觉语言模型的 4-bit NVFP4 副本，用 vLLM 提供服务。适合想要能读图像和视频、能在智能体工具里工作的稠密模型的开发者。

YOLO26

Ultralytics · 工具包

用 Ultralytics 的 YOLO 模型系列在图片和视频中找出物体，同系列还覆盖分割、分类、深度、姿态和跟踪。适合开发计算机视觉应用的开发者。

GLM-5.3-Flash Maya GGUF

peasantsmith · 工具包

GLM-5.3-Flash 的五个 GGUF 压缩版本，GLM-5.3-Flash 是 321B 的混合专家模型，大小从 73.4 GB 到 156.3 GB，为 Project Maya 制作，它把模型分摊到 GPU、内存和固态硬盘上。

Qwen3.8-35B-A3B-Distill-GGUF

empero-ai · 工具包

用十种尺寸的 GGUF 文件运行一个 35B 混合专家模型，每个 token 约 3B 参数在工作，另附视觉投影文件。适合 llama.cpp、Ollama、LM Studio、Jan 和 KoboldCpp 用户。

elephant-1

baselabs · 工具包

一次性回答关于某个情境的一组问题，并为每个选项给出校准过的概率。这是 Baseten 的 Base Labs 发布的 9B 决策模型，由 Qwen3.5-9B 调整而来。

Qwen3.5-9B-Base

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。

Qwopus3.8-27B-Coder-Flash-GGUF

Jackrong · 工具包

作为 Qwen3.8-27B 的 GGUF 微调版，帮你写代码并胜任会调用工具的智能体任务，用约 20 万条代码、智能体和推理样例训练。适合在自己电脑上运行模型的开发者。

Alpie Seed 9B GGUF

169Pi · 工具包

通过三种位深的 GGUF 文件，在你自己的机器上运行 169Pi AI 的图文模型 Alpie Seed 9B。适合想在本地做视觉语言对话的开发者。

WeVisOne-VL-4B

tencent · 工具包

用腾讯的一个 4B 视觉语言模型在图片中查找、计数、指向、识字和分割物体，并生成 alpha 抠图。适合做视觉定位和图像抠图的研究人员。

Cactus runtime

Cactus-Compute · 工具包

提供预编译的运行时二进制文件，在手机、笔记本、服务器和浏览器上本地运行文字、语音和视觉模型。适合在应用里发布设备端 AI 的开发者。

mammoth-1

baselabs · 工具包

一次性回答关于某个情境的一组问题，并为每个选项给出校准过的概率。这是 Baseten 的 Base Labs 发布的 27B 决策模型，由 Qwen3.5-27B 调整而来。

Qwen3.8-27B GGUF (ShapeLearn Quantized)

byteshape · 工具包

用 ByteShape 的 ShapeLearn 量化出的 Qwen3.8-27B GGUF 文件，提供五种适合不同显卡的版本，在 llama.cpp 里支持图片输入和 MTP 推测解码。适合在自己的显卡上运行它的人。