来自 Hugging Face 的 AI 项目

Gadsby-4B

errrinn · 工具包

禁用 Simple Wikipedia 中常见的词对之后，用古怪的网络聊天口吻回答。这是一个 4.3B 参数的 Gemma 3 实验，适合好奇约束解码如何改变模型语气的人。

Slonik

dglhf · 工具包

帮助完成智能体式编码，包含两个在 PostgreSQL 引擎任务上训练的模型。Slonik-27B 和 Slonik-9B 来自 Postgres Professional，适合从事数据库代码和编码智能体的开发者。

Animagine XL 4.0

cagliostrolab · 工具包

根据标签式文字提示词生成动漫风格图片，是在大型动漫数据集上重新训练的 Stable Diffusion XL 微调模型。适合使用 diffusers、ComfyUI 或 Stable Diffusion WebUI 的画师和开发者。

joey-1

baselabs · 工具包

用一个 2B 模型，针对文本或图片回答是非题、选择题和打分题，并返回校准过的概率。适合需要自动分流、分诊或分类请求的团队。

AsteroRank-Lepton

Asteromorph · 工具包

为每份文档与搜索查询的相关度打分，可附带上下文，用来重新排序搜索结果。这是基于 Qwen3.5 构建的 4B 开放权重重排序模型，适合科学和通用搜索。

Chronos-2

amazon · 工具包

无需用你的数据训练就能预测时间序列，覆盖单个序列、多个相关序列以及带额外输入的序列。这是亚马逊的 120M 参数模型，可在 GPU 或 CPU 上运行。

MOSS-Image-SFT-4-steps

akhaliq · 工具包

让 MOSS-Image-SFT 文生图模型只用 4 步、无需引导就能出图，只需一个 LoRA 文件。可渲染英文和中文文字，适合 ComfyUI 和 diffusers 用户。

Drone Transcripter 4

AbdelrhmanX2 · 工具包

把埃及阿拉伯语语音转成文字，针对课堂讲座调优，也能处理日常对话和阿拉伯语与英语混用。适合转录埃及讲座或录音的人。

Sekai-1

8BitStudio · 工具包

一个 95.6M 参数的英文聊天模型，在单块 RTX 5060 Ti 上从零训练，小到可以在 CPU 上运行。适合想试玩小型本地语言模型的人。

Xing4.0-29B-A4B

XingChen-AGI · 工具包

用于生成文本，处理规划和调用工具等多步骤任务，支持中英文和 256K 上下文。这是一个混合专家模型，适合自行部署运行的开发者。

Wan2.1-T2V-1.3B

Wan-AI · 工具包

根据文字提示生成 480P 短视频，小到大多数约 8 GB 显存的消费级 GPU 都能运行。适合想在本地做文字转视频的创作者和研究者。

d3-flash

vllm-sr · 工具包

一个 9B 模型，一次调用就能回答关于文字、图像或视频的多个选择、是非和打分问题，并为每个答案返回概率而不是生成文字。适合路由和决策任务。

d3

vllm-sr · 工具包

用一次调用回答关于文字、图像或视频的选择、是非和打分问题，为每个答案返回概率而不是文字。这是 27B 的决策模型，适合做路由和分流的开发者。

mai_replier-9b-v3

tcmofashi · 工具包

在中文 QQ 群聊里扮演一个角色：读取聊天记录，写出一句简短随意的回复，不显示推理过程。这是 Qwen3.5-9B 的合并 9B 微调模型，也能读取聊天里的图片。

strands-decider-2B-qwen3.5-v1-2610

StrandsAgents · 工具包

为智能体流程做快速决策：在选项中挑选，或按等级打分，每个答案都带校准过的置信度。适合做模型路由、选择工具和分流请求的开发者。

gemma-4-12b-constraintkit

shib79 · 工具包

一个 12B 的 Gemma 微调模型，把普通英语变成 constraint-kit CAD 系统用的零件与配合程序，请求超出范围时会如实说明，适合创客和工程师。

Qwen3.5-35B-A3B

Qwen · 工具包

能读图像和文字的多模态聊天模型，总参数 35B，每次只启用其中 3B。适合用 Transformers、vLLM 等自己部署大模型的开发者。

Qwen3.5-27B

Qwen · 工具包

读取文字和图片并写出文字，是带视觉编码器的 27B Qwen 模型，原生上下文为 262,144 个词元。适合在服务器级硬件上构建助手和智能体的开发者。

Qwen3-Reranker-0.6B

Qwen · 工具包

为每个段落回答查询的程度打分，把最好的段落排在搜索和检索系统的前面。这是覆盖 100 多种语言的 0.6B 文本重排模型，适合搭建搜索的开发者。

Qwen3-0.6B-Base

Qwen · 工具包

提供 Qwen3-0.6B-Base，这是 Qwen3 系列里小型的预训练基础模型，用 119 种语言训练，上下文 32k。适合要微调或研究微型语言模型的开发者。