来自 Hugging Face 的 AI 项目

ModernBERT-large

answerdotai · 工具包

预测英文文本或代码中被隐藏的词，微调之后可作为更大的长上下文编码器，用于搜索、分类和检索。适合想要更大号 ModernBERT 的开发者和研究者。

ModernBERT-base

answerdotai · 工具包

预测英文文本或代码中被隐藏的词，微调之后可作为长上下文编码器，用于搜索、分类和检索。适合需要快速 BERT 风格编码器的开发者和研究者。

Julia 1

SupersonicLabs · 工具包

这个模型接收一段文本、一个问题和一组可能的答案，选出最好的一个，用于分类、路由、有序评分和是非判断。是一个 144M 模型，适合在 PyTorch 里测试路由的开发者。

Copernicus (31B)

Poindexter-Labs · 工具包

根据自然语言背景给出结构化决策：从选项中选一个、判断一个是非命题，或按评分标准给一项内容打分。适合构建智能体路由和分类的开发者。

Seb-9B-v2

ironbcc · 工具包

基于 Qwen3.5-9B 的 9B 决策模型。你给它一个情境、一个问题和若干选项，它一次计算就返回每个选项的可能性，不生成任何文字。

V-JEPA 2

facebook · 工具包

把视频和图片转成嵌入向量，用于视频分类、检索，或作为视觉语言模型的视频编码器。由 Meta 的 FAIR 打造，适合处理视频的开发者和研究人员。

DistilBERT base uncased

distilbert · 工具包

从 BERT base 蒸馏出来的小而快的英文语言模型，有 67M 参数。能填补被遮住的词，主要用来针对分类、标注和问答进行微调。

bge-small-zh-v1.5

BAAI · 工具包

把中文文本变成稠密向量，用于搜索、分类、聚类和语义匹配。这是 BAAI 的 24M 参数 BGE 嵌入模型，MIT 许可证，F32 下约 96 MB。

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。

UltraBERT-380M

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。

basal-omni-1.0-ultra

Remek · 工具包

针对一条消息、文档或智能体轨迹的类型化问题，一次计算就给出每个允许答案的校准概率，不生成文字。这是面向波兰语和英语决策的实验性 31B 模型。

BERT base model (uncased)

google-bert · 工具包

补全被遮蔽的英语词并提取文本特征。这是 Google 的不区分大小写的 BERT 基础模型，用于微调后做分类、标注和问答。

Laya Multilingual

convaiinnovations · 工具包

读取邮件、工单等 100 多种语言的文字，一次计算就用带概率的类型化答案回答问题。322M 模型，不生成文字，适合给多语言消息分流的团队。

nomic-embed-text-v1.5

nomic-ai · 工具包

把英文文本转成嵌入向量，用于搜索、聚类和分类，向量还可以截短。适合做检索应用的开发者。

Uniformer_video_demo

Sense-X · 工具包

一个 Gradio 演示，用 Sense-X 的 UniFormer 视频模型处理视频片段并给出类别，附带三个示例视频。适合想在浏览器里体验视频分类的学生和开发者。

Uniformer_image_demo

Sense-X · 工具包

一个 Gradio 演示，用 Sense-X 的 UniFormer 图像模型处理图片并给出类别，附带几张示例照片。适合想在浏览器里体验图像分类的学生和开发者。

TFClassificationForest

keras-io · 工具包

在 Gradio 页面里展示一个用 TensorFlow 搭建的森林分类器，示例由 Khalid Salama 编写，Tannia Dubon 改编。适合想试用它的学生和开发者。

RandAugment for Image Classification

keras-io · 工具包

在 Gradio 页面里用 Keras 模型演示 RandAugment 这种随机数据增强方法，用于图像分类，附带四张示例图片，适合机器学习学习者。

Flowers Classification MobileViT

keras-io · 工具包

在 Gradio 页面里用 Keras 的小型 MobileViT 模型识别照片里的花的种类，附带示例图片，适合机器学习学习者和植物爱好者。

Qwen3-Embedding-4B

Qwen · 工具包

把 100 多种语言的文字和代码变成向量，用于搜索、检索、分类和聚类，向量大小可调，还支持任务指令，适合构建搜索和 RAG 系统的开发者。