Llama-V-JEPA-LM-Qwen3-1.7B
kkt94 · 工具包
用一个 2B 的模型回答关于视频片段的问题,它把冻结的 V-JEPA 2.1 视频编码器接到 Qwen3-1.7B 上,适合只有一块普通 GPU 的人。
kkt94 · 工具包
用一个 2B 的模型回答关于视频片段的问题,它把冻结的 V-JEPA 2.1 视频编码器接到 Qwen3-1.7B 上,适合只有一块普通 GPU 的人。
kkt94 · 工具包
用一个 4.2B 的模型回答关于视频片段的问题,它把冻结的 V-JEPA 2.1 视频编码器接到 Llama-3.2-3B-Instruct 上,适合只有一块 12 GB 以上 GPU 的人。
kkt94 · 工具包
用一个 1.5B 的小模型回答关于视频片段的问题,它把冻结的 V-JEPA 2.1 视频编码器接到 Llama-3.2-1B-Instruct 上,适合只有一块普通 GPU 的人。
JonathanColetti · 工具包
直接编辑两个权重张量,不经训练,修复 Qwen3.5-0.8B 在思考模式下陷入的重复循环。这是一个小型图文模型,可用于 Transformers、vLLM、llama.cpp 和浏览器。
incoai · 工具包
一次起草多个 token 让主模型去核对,以此加快 Qwen3.8-Flash-Next,适合用 SGLang 部署该模型、想更快出结果又不改动它的工程师。
google · 工具包
处理文本、图片和音频输入并输出文本,是为笔记本和手机设计的小型 Gemma 4 模型。来自 Google DeepMind,有效参数 2.3B,上下文 128K。
google · 工具包
读取文字和图片并输出文字,适合想用 Google DeepMind 最大的稠密开放权重 Gemma 4 模型做编程、推理和图片提问的开发者和研究人员。
ConwayResearch · 工具包
用一个 0.6B 模型把英语语音转成文字,下载只有 163 MB,基于 NVIDIA 的 Parakeet TDT 0.6B v3。适合想要小巧本地转写的开发者和苹果芯片用户。非商业许可。
BAAI · 工具包
判断一段文字对查询的回答程度,用来给搜索结果重新排序,支持多种语言。输入问题和文档,返回一个相关性分数。适合构建搜索和检索流程的人。
ATH-MaaS · 工具包
用一个 0.8B 模型读取文档图片,返回文字、结构化 JSON、带公式和表格的 Markdown、关键字段和图表说明。适合构建 OCR 和文档流程的开发者。
XHToken · 工具包
以 4-bit GGUF 文件运行 XHToken 的 1.7B 小型端侧语言模型,可做中英文的聊天、编码和智能体任务,思考强度可调。适合在本地运行模型的人。
unsloth · 工具包
Gemma 4 12B 的 GGUF 版本,经过量化感知训练,4-bit 副本也能保持接近 bfloat16 的质量。适合用 llama.cpp 在本地运行 Gemma 的人,附带加快输出的草稿文件。
tencent · 工具包
读取图片和文字提问,返回物体框、点、数量、文字位置和像素级蒙版,包括 alpha 抠图。适合在自己电脑上运行 2.4B 模型的研究者。
prithivMLmods · 工具包
ccore 的 Qwen3.5-4B-3D-Coder 的重新打包版本,一个为编程回答和 Three.js 3D 场景调优的小模型,附带支持多词元预测的 GGUF 文件。
pixai-labs · 工具包
用 30,877 个标签的词表给动漫图片打标签,分六个类别,涵盖角色、服装和风格。适合整理图片库、构建数据集或撰写图片说明的人。
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。
kkt94 · 工具包
把冻结的 V-JEPA 2.1 视频编码器接到 Llama-3.1-8B-Instruct 上,用来回答关于视频片段的问题,适合做视频理解的人。
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。
empero-ai · 工具包
回答前先一步步推理,使用 35B 的混合专家模型,每个词元只激活约 3B 参数。由 Qwen3.8 教师推理轨迹蒸馏而来,侧重数学和代码。
ACE-Step · 工具包
根据文字描述生成完整歌曲,由规划歌词和结构的语言模型,加上渲染音频的扩散 Transformer 组成。设计上可在消费级硬件上运行。