来自 Hugging Face 的 AI 项目

BERT multilingual base model (cased)

google-bert · 工具包

在 104 种语言中补全被遮蔽的词并提取文本特征。这是区分大小写的 BERT 基础模型，用于微调后做分类、标注和问答。

bert-base-chinese

google-bert · 工具包

预测中文文本中被遮住的词，是 Google 针对中文预训练的 BERT base 模型。适合构建中文语言工具或为中文任务微调模型的开发者和研究人员。

xkcd-artist

gnumanth · 工具包

通过规划场景、姿势和对话气泡，把文本提示词变成 XKCD 风格的漫画，输出 SVG 或 PNG。适合想从一个想法快速得到漫画分格的人。

Wav2Vec2-Base-960h

facebook · 工具包

把采样率为 16 kHz 的英语语音音频转成文字。这是在 960 小时 Librispeech 上微调过的 wav2vec 2.0 基础模型，适合需要转写基线的开发者和研究者。

ARK-ASR-3B

Edge0 · 工具包

用 Whisper 风格的音频编码器加 Qwen 解码器，把多种语言的语音转成文字。适合需要多语言转写的开发者和研究者，卡里给出了英文和中文的结果。

Kiyo-65M

DedeProGames · 工具包

用一个只有 65M 参数的仅解码器小模型续写英文文本，它在 80B 个词元上训练。适合想研究、比较小型 transformers 模型或拿它测试代码的学习者和研究者。

GenFirst

ByteDance-Seed · 工具包

ByteDance-Seed 发布的研究权重，用于 VAE 与先验联合训练的图像生成器。涵盖类别条件和文生图采样，仅限非商业研究使用。

Cola DLM

ByteDance-Seed · 工具包

一个研究用的文本生成模型，在连续潜空间中写作，把文本自编码器和扩散 Transformer 配在一起。适合想运行并测试已发布检查点的研究人员和开发者。

bge-small-en-v1.5

BAAI · 工具包

BAAI 的小型英文文本嵌入模型，把句子变成向量，用于搜索和检索。约 33M 参数，属于 FlagEmbedding 项目。

bge-base-en-v1.5

BAAI · 工具包

把英文文本转成用于搜索和检索的数字向量。这是 BAAI 的 109M 参数嵌入模型，适合通过 sentence-transformers 构建语义搜索或 LLM 检索的开发者。

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。

SMaLL-100

alirezamsh · 工具包

在很长的语言列表之间翻译文本，覆盖超过 10K 个语言对，模型比 M2M-100 小得多、快得多。适合需要紧凑多语言翻译的开发者和研究者。

VieGem-ASR

5CD-AI · 工具包

转写越南语以及越南语和英语混合的语音，可离线处理，也可按 0.48 秒的块流式处理，使用基于 Google EmbeddingGemma 2 音频编码器的 359M 参数模型。仅限非商业使用。

H-JEPA

jepa-world-models · 工具包

提供已训练好的分层世界模型检查点，用于模拟迷宫、方块和推动任务以及 DROID 机器人数据上的视觉规划。适合复现论文的机器人和世界模型研究人员。

Tessera-small

thejagstudio · 工具包

用一个小型扩散模型，根据文字提示生成 16×16 像素画精灵图，大约 16 步就填满全部 256 个像素。适合非商业的游戏和美术实验。

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。

MOSS-TTS-Nano

OpenMOSS-Team · 工具包

用一个只有 0.1B 参数、可以在 CPU 上运行的小模型把文字转成语音，支持声音克隆，覆盖 20 种语言。适合给本地或网页应用加上语音的开发者。

OpenAI GPT 1

openai-community · 工具包

用 OpenAI 发布的第一个 transformer 语言模型续写你开头的英文文本，参数量 120M。适合研究早期语言模型或学习 transformers 库的人。

IMUDINO

Octopus1 · 工具包

用 PyTorch 编码器把运动传感器记录（加速度计和陀螺仪）变成特征向量。适合基于惯性传感器数据建模的研究人员。