来自 Hugging Face 的 AI 项目

π₀.₅ (Pi05) (LeRobot)

lerobot · 工具包

一个机器人控制模型，读取摄像头图像、机器人状态和可选的指令，输出连续动作。它是基础检查点，适合用自己的机器人数据做微调的研究者。

Mimi

kyutai · 工具包

Kyutai 推出的神经音频编解码器，把语音压缩成紧凑的音频令牌，再解码还原。适合构建语音语言模型或文字转语音系统的研究者和开发者。

Rein-NPC-4B

jmc0 · 工具包

驱动能对话、能在游戏中执行动作（比如出售物品或叫来守卫）、并在压力下保持角色设定的游戏角色。适合使用 llama.cpp 或 LLMUnity 的游戏开发者。

Index-Translate-2B

IndexTeam · 工具包

在 150 种语言之间翻译文本，并遵循关于术语表、格式、语气和长度的指令。这是 IndexTeam 的紧凑 2.3B 模型，适合在本地翻译的团队，还能通过配套文件翻译图片。

Ling-3.1-flash-1019

inclusionAI · 工具包

处理科学和智能体任务，总参数 560B，激活参数 25B，上下文 1M token，在 Ling-3.1-flash 基础上进一步调优。服务示例使用多 GPU 服务器上的 SGLang 和 vLLM，采用 MIT 许可。

granite-speech-5.0-470m-turboctc

ibm-granite · 工具包

把七种语言的语音转成带标点和大小写的文字。这是 IBM Granite 推出的 4.7 亿参数小模型，适合在服务器、笔记本和手机上做快速转写。

granite-speech-5.0-2b

ibm-granite · 工具包

把六种语言的语音转成文字，并在英语与其他语言之间翻译语音，支持关键词偏置和语言提示。这是 IBM 面向企业音频的紧凑 2B 语音语言模型。

Granite-4.2-30B

ibm-granite · 工具包

先分步骤思考再作答，适合数学、代码、工具调用和多语言对话。这是 IBM 最大的稠密 Granite 4.2 模型，采用 Apache 2.0 许可，适合在自己硬件上运行开源模型的团队。

SmolLM2-135M-Instruct

HuggingFaceTB · 工具包

用一个 1.35 亿参数、小到能在设备上运行的指令微调模型回答聊天式问题，也能做改写和摘要。适合需要在 Python 或 JavaScript 中使用微型聊天模型的开发者。

SmolLM2-1.7B-Instruct

HuggingFaceTB · 工具包

聊天、改写和总结文本，还能调用函数，是一个小到可以在设备上运行的 1.7B 紧凑模型。这是 HuggingFaceTB 经过指令微调的 SmolLM2，适合想要小型英文模型的开发者。

novel-humanize-4b

gugujiji · 工具包

改写中文网文章节，让它读起来不那么像 AI 写的，同时保持剧情、对话和人物不变。这是基于 Qwen3-4B 的 4B 模型，仅限非商业使用。

gnani-evon-v3.3-30B-A3B

gnani · 工具包

用英语和十种印度语言聊天、答题和推理，上下文长度 128K。这是 Gnani.ai 的 30B 混合专家模型，适合用印度语言构建助手、RAG 和智能体的团队。

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-Randean-MXFP4

flechin · 工具包

一个 27B 推理模型，经过微调后倾向于直接回答而不是含糊其辞，并量化为 MXFP4，让 vLLM 能在单块 32 GB GPU 上提供服务，适合运行本地推理和工具调用模型的开发者。

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。

DeepSeek-V4.1-Flash-1017 iQ-MLX Pruned192 2.25bpw

ddalcu · 工具包

通过 mlx-serve 在 128 GB 内存的 Mac 上运行剪枝后的 2 位 DeepSeek-V4.1-Flash，保留 384 个专家中的 192 个和 1M token 上下文。在代码、推理和工具调用上表现最好。

Chandra OCR 2

datalab-to · 工具包

读取图片和 PDF 中的文字，返回保留页面布局的 markdown、HTML 或 JSON。能处理手写、表单、表格和数学公式，支持 90 多种语言，适合做文档数字化的人。

cbx-indic-pii-extractor-58M

CobuildX-AI · 工具包

在印度语言和印度英语文本中找出姓名、电话号码、Aadhaar 和 PAN 等个人信息，并返回每个值的位置。这是三种规格中最准确的一个，有 57.6M 参数。

rakedoc-nano-2

cloudraker · 工具包

把文档页面图片解析成文字、表格和图表，并保留 markdown 格式。这是 1.2B 参数的模型，图表提取更好，适合构建文档流水线的开发者。

FLUX.2 [klein] 4B Base

black-forest-labs · 工具包

用开放的 4B 基础模型，根据文字提示和参考图生成并编辑图像，适合在一张消费级显卡上做微调、LoRA 训练和自定义流程。