Mica v0.1 4B
sky7350 · 工具包
针对给定状态下的问题,为每个允许的答案给出概率,题型可以是是非、选择或评分,不生成文字。适合给智能体和应用加入快速判断的开发者。
sky7350 · 工具包
针对给定状态下的问题,为每个允许的答案给出概率,题型可以是是非、选择或评分,不生成文字。适合给智能体和应用加入快速判断的开发者。
Sao10K · 工具包
写故事,并在多轮对话中扮演角色。这是一个面向创意写作和角色扮演的 8B Llama 3.1 微调模型,适合在自己机器上运行模型的爱好者。
RX5950XT · 工具包
Unlimited-OCR-2 文档 OCR 模型的 GGUF 文件,提供 BF16、Q8_0 和 Q4_K_M,并附视觉投影器。只能在应用了仓库补丁的 llama.cpp 里运行,适合在本地读取扫描和多页文档的人。
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
通过 mlx 库运行 Qwen3 8B 语言模型,用于聊天、推理、翻译和智能体任务。适合想在本地使用可切换思考模式的文本模型的开发者。
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
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
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
根据英文或中文提示词生成图片,在人物真实感、自然细节和图中文字上比八月的 Qwen-Image 更好。适合使用 diffusers 的开发者和设计师。
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。
PrimeIntellect · 工具包
收录 Jacobian 透镜文件,用来比较 Laguna-XS-2.1 的 bf16 与 NVFP4 副本,另有与 Laguna-XS.2 的版本对比。适合研究模型内部结构的人。
perplexity-ai · 工具包
根据文字和图片为一个决策挑出最合适的选项,比如哪个团队应该处理一条请求,并给出每个选项的概率,适合构建分流和审核工作流的开发者。
perplexity-ai · 工具包
在聊天对话里找出个人数据并遮盖,用一个 600M 参数的编码器,带词元标注和敏感度打分。适合在使用前清理对话日志的团队。
paradigma-inc · 工具包
用一个从头训练的 1B 参数模型解决难度很高的数学题,追求高速、大批量的推理。适合在 NVIDIA GPU 上运行数学任务的开发者。
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。