来自 Hugging Face 的 AI 项目

Clef

Cloudflare · 工具包

Cloudflare 的 27B 多模态模型，针对文本、JSON、图片或视频输入，为带类型的问题给出每个允许答案的分数，而不是写出自由文本。

Qwen3-Embedding-0.6B

Qwen · 工具包

把文字转成数字向量，用于搜索、检索、分类和聚类，支持 100 多种语言，包括编程语言。是 Qwen3 Embedding 系列里最小的 0.6B 参数文本嵌入模型。

Ming-3.0-tts-0.5B

inclusionAI · 工具包

把文字转成七种语言的语音，包括中文和英文。它能用一段短音频复制声音，按描述设计新声音，并控制情绪、语速、音高和音量。

Spark-X2.6-4B-GGUF

XHToken · 工具包

面向设备端使用的紧凑 4B 语言模型的 GGUF 版本，针对编程、智能体和长上下文调校，有从无到高的三档思考级别。支持英文和中文。

Terminal-RSI-27B

Teriminal-RSI · 工具包

处理多步骤的终端任务，比如检查仓库、编辑代码和修复依赖。这是一个基于 Qwen3.8-27B 的 27.8B 参数智能体模型，面向研究者和智能体构建者。

WeVisOne-VL-4B

tencent · 工具包

用腾讯的一个 4B 视觉语言模型在图片中查找、计数、指向、识字和分割物体，并生成 alpha 抠图。适合做视觉定位和图像抠图的研究人员。

Ornith-1.5-35B-A3B-GGUF

ornith-ai · 工具包

运行一个面向编程和智能体任务的 35B 混合专家文本模型，每个词元只用约 3B 参数。这个仓库提供它的 GGUF 文件，供本地使用。

gemma-4-12B

google · 工具包

Google 的 Gemma 4 12B Unified 模型，是能读文字、图片、音频和视频并输出文字的开放模型，上下文 256K，不需要单独的编码器。适合运行本地 AI 的开发者。

Qwen3.6-35B-A3B-GGUF

unsloth · 工具包

用 Unsloth 的 GGUF 文件运行 Qwen3.6-35B-A3B，这是能读图和文字的混合专家模型，每个词元只用约 3B 参数。适合在本地运行大模型的开发者。

Inkling-Small

thinkingmachines · 工具包

读取文字、图像和音频并用文字回答，面向开发助手、编程工具和智能体的开发者。这是稀疏混合专家模型，总参数 276B，每个词元激活 12B。

Qwen3.8-27B-FP8

Qwen · 工具包

用 Qwen3.8-27B 的 FP8 量化权重处理文字、图片和视频，它是带可调思考模式的 27B 稠密模型。适合用 transformers、vLLM 或 SGLang 部署它的开发者。

gpt-oss-20b

openai · 工具包

根据文字提示词写作、推理并调用工具，是 OpenAI 的 21B 开放权重模型，可在 16 GB 内存内运行。适合想要本地或专用模型的开发者。

phonon-31m-en

gradium · 工具包

小型英文文字转语音模型，流式输出自然的 24 kHz 音频，可在笔记本 CPU、手机或浏览器标签页里运行。适合想在设备上出声的开发者。

gemma-4-26B-A4B-it

google · 工具包

Google 发布的经指令微调的 Gemma 4 模型，读取文字和图像并输出文字，支持可配置的思考、函数调用，上下文窗口最长 256K 词元。适合开发者和研究者。

Qwen3.5-4B-Qwenputer

divagr1925 · 工具包

一个实验性的 Qwen3.5-4B，把 32 位 RISC-V CPU 编译进了权重里，所以能在模型内部做精确算术，适合想探索语言模型内部计算的研究人员和好奇的开发者。

Hy4-preview

tencent · 工具包

用一个 770B 参数的混合专家模型生成文字、代码和文档，它激活 49B 个参数，支持最长 1M 的上下文。适合有硬件来托管超大开放权重的团队。

Qwen3.5-0.8B

Qwen · 工具包

读取图片和文字并用文字回复，来自 Qwen 的 873M 小模型。适合想用轻量多模态基础模型做原型或微调的开发者和研究者。

LemonDecider 4B

inclusionAI · 工具包

根据文本状态和命名的问题做有类型的决策，返回选项、是非和有序评分的概率，不生成文字。这是 inclusionAI 的 4.5B 模型，面向开发者。

Qwen3.5-4B

Qwen · 工具包

用一个 4B 的混合架构模型处理文字和图片输入，支持 201 种语言和方言，上下文为 262,144 个 token。适合在 transformers、vLLM 或 SGLang 里运行小型开放权重的开发者。

Muse Glimmer 30B

meta-models · 工具包

读取文字和图片，在本地机器上完成工具调用、多步推理等智能体任务，是从 Muse Spark 蒸馏出的 30B 模型。适合构建本地智能体的开发者。