来自 Hugging Face 的 AI 项目

GLM-5.3-Flash-NVFP4

nvidia · 工具包

提供 NVIDIA 对 ZAI 的 GLM-5.3-Flash 做的 NVFP4 量化版，这是一个用于推理、编码和智能体任务的多模态模型。适合在 Blackwell GPU 上用 vLLM 或 SGLang 部署的开发者。

Hermes-4.3-36B

NousResearch · 工具包

这是一个推理型对话模型，可以一步步思考，也可以快速作答，还能返回符合你所给模式的 JSON。适合自己部署语言模型的人。

LongCat-Next

meituan-longcat · 工具包

把文字、图像和音频作为离散 token 统一处理的原生多模态模型，参数 74.3B。适合构建能看、能听、能生成内容的应用的研究人员和开发者。

SheetSage2

m-a-p · 工具包

把音乐录音转成可编辑的乐谱，包含旋律、和弦、节拍、调性和结构，输出 ABC 和 MIDI 文件以及带时间的标注。这是基于 MERT-v2-FullSong 的 57.2M 模型。许可证为非商业。

Klein-TTS-X1.5-Pro

klein-ml · 工具包

用 13.1M 参数的模型把文字变成四种语言的 24 kHz 语音，有 17 种声音，在 CPU 上比实时还快。适合需要小而快的语音模型的开发者。

Llama-V-JEPA-LM-Qwen3-4B

kkt94 · 工具包

用一个 5.1B 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 Qwen3-4B-Instruct-2507 上，适合有 16 GB 以上 GPU 的人。

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。

Llama-V-JEPA-LM-Llama3.2-3B

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。

Llama-V-JEPA-LM-Llama3.2-1B

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。

JDI-Decision-V1

JoyIndustrial · 工具包

以选项和概率回答关于文本和图像的结构化问题，是京东工业推出的决策系统，基于 Qwen3.8-27B 并内置 OCR。适合需要分派或分类请求的团队。

Qwen3.5-0.8B Astra Weight Edit

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。

Qwen3.8-Flash-Next-DFlash2

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。

gemma-4-E2B

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。

gemma-4-31B

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。

DeepSeek-V4.1-Flash-EXL3-3bpw-2x-RTX-PRO-6000

diffbot · 工具包

在两张 96 GB 的 RTX PRO 6000 Blackwell 显卡上用 vLLM 运行 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 3 位压缩版，适合在自己硬件上部署大型编程和智能体模型的开发者。

DeepSeek-V4.1-Flash-1017-Sushi-STQ-1.75bpw

beamster · 工具包

让 261B 的 DeepSeek V4.1 Flash 模型在 Apple Silicon Mac 上通过 sushi 引擎运行，权重压到约每个 1.75 比特，支持图片输入，上下文最长 1,048,576 个词元。

bge-reranker-v2-m3

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。

AuroraIMG2-100M

AuroraAI-Research · 工具包

用一个在单块显卡上从零训练的 100M 参数小模型，根据文字生成 256x256 的图片。适合想运行或研究小型文生图模型的人。

OvisOCR3

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。

Z-Image

Tongyi-MAI · 工具包

根据文字描述生成图片，拥有 6.2B 参数，是 Z-Image 系列完整的未蒸馏基础模型。适合想要精细控制结果的创作者、研究人员和开发者。