来自 Hugging Face 的 AI 项目

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。

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。

Qwen3-VL for ComfyUI

Comfy-Org · 工具包

为 ComfyUI 文本编码器文件夹重新打包的 Qwen3-VL 4B 和 8B 模型文件，提供从 bf16 到 4-bit 风格的多种精度。适合需要 Qwen3-VL 文本编码器的 ComfyUI 用户。

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。

FLUX 3 Image Klein Prompt Upsampler

black-forest-labs · 工具包

一个 9B 模型，把简短的图像请求、最多 10 张参考图和可选的边界框，变成一条给 FLUX 3 Image Klein 用的详细提示词。适用于编辑、文生图和布局工作。

Spark-X2.6-4B GGUF

bartowski · 工具包

支持中英文的小型聊天模型，GGUF 文件从完整 bf16 到约 2.4 GB，供 llama.cpp 使用，有低或高两档思考设置。适合想要紧凑本地助手的开发者。

Spark-X2.6-4B-Base

XHToken · 工具包

一个 4.1B 的语言模型，面向设备端使用，针对编码、智能体任务、长上下文和推理做了调优，支持英文和中文，并有三档思考级别。适合本地运行模型的开发者。

SenseNova-U1.5-8B-MoT-TailSteer

sensenova · 工具包

图像生成和编辑模型，连续多次编辑时更稳定，基于 SenseNova-U1.5-8B-MoT，加载步骤相同。适合反复编辑同一张图的设计师和研究者。

basal-omni-1.0-ultra

Remek · 工具包

针对一条消息、文档或智能体轨迹的类型化问题，一次计算就给出每个允许答案的校准概率，不生成文字。这是面向波兰语和英语决策的实验性 31B 模型。

Jev-Omni

akhilaaa3 · 工具包

针对文字、图像、音频或视频提出的问题，对你列出的每个选项给出概率，而不是写一段解释。这是基于 Gemma 4 的 12B 分类器，适合需要带分数决策的开发者。

orukqwen-asr-1.7b

oruk · 工具包

把英文语音转成文字。它是用词错误率做强化学习后训练的 Qwen3-ASR-1.7B，适合需要英文转写的开发者和语音研究者。

Jasper-K-27B

ragentile · 工具包

用强化学习调优的模型，用于编写并加速 GPU 内核，基于 Qwen 底座，用编译、正确性和计时反馈训练。适合做 GPU 性能工作的开发者。

Qwen3.6-27B

Qwen · 工具包

Qwen 的 27B 模型，读取文字和图片并用文字回复，针对编程智能体和仓库级工作调校，适合用 transformers 库运行它的开发者。

Qwen3-Embedding-4B

Qwen · 工具包

把 100 多种语言的文字和代码变成向量，用于搜索、检索、分类和聚类，向量大小可调，还支持任务指令，适合构建搜索和 RAG 系统的开发者。

Qwen3-Coder-Next

Qwen · 工具包

作为编程智能体模型使用，总参数 80B、激活参数 3B，上下文 256K。适合在 CLI 和 IDE 工具里运行智能体、并想自己托管模型的开发者。

Qwen3-4B-Instruct-2507

Qwen · 工具包

用 4B 模型回答对话提示，不显示思考过程，可读取最多 256K token 的上下文。适合想要小型开源助手来做推理、编程和工具调用的开发者。

Qwen2.5-Coder-7B-Instruct

Qwen · 工具包

编写、解释和修复代码，是 Qwen2.5-Coder 系列里 7B 的指令微调成员。适合想要一个单张消费级 GPU 就能跑的开源编程模型的开发者。

Qwen2.5-1.5B-Instruct

Qwen · 工具包

Qwen 的 1.5B 小型对话模型，能遵循指令、写代码和数学、输出 JSON 等结构化内容，支持超过 29 种语言。适合需要轻量模型的开发者。

Hermes 4 14B

NousResearch · 工具包

Nous Research 的 14B 混合推理模型，基于 Qwen3-14B。它可以逐步思考、调用工具，并返回符合模式的 JSON。使用 ChatML 提示格式。

Hermes 3 Llama-3.1 8B

NousResearch · 工具包

Nous Research 基于 Llama 3.1 的 8B 通用对话模型，支持函数调用、结构化输出、角色扮演和代码辅助。适合想要一个可以自己运行、可引导的开放助手的开发者。

Qwen3.5-9B Brainwaves DeepThought STEM OneJev1.6

nightmedia · 工具包

nightmedia 制作的实验性 9.4B 图文模型，由三个 9B 模型合并而成，面向推理和理科问题。适合喜欢尝试小型开放合并模型的爱好者和研究者。

Qwen3.5-4B-3D-Html

mondk · 工具包

一个 4.2B 的文本生成模型，由 Qwen3.5-4B 微调而来，用 Three.js 把 3D 场景写成一个独立的 HTML 文件。在浏览器里打开文件，用鼠标旋转模型。

harrier-oss-v1-0.6b

microsoft · 工具包

把多种语言的文字变成数字向量，用于搜索、聚类和相似度匹配，是微软的 0.6B 嵌入模型，适合构建检索和排序工具的开发者。

MemT-1.0-Nano

MemTensor · 工具包

自带固定大小记忆状态的语言模型，基于 Qwen3.6-35B-A3B，无需重读就能保留过去的上下文。适合研究模型和智能体记忆的研究人员和开发者。

Ming-3.0-audio-flash

inclusionAI · 工具包

接收音频和文字指令，返回文字，或带合成语音的文字。涵盖中英文的语音识别、语音问答和音频推理。适合拥有大型 GPU 的开发者。

Hemmingway-1

HemmingwayAI · 工具包

把日常消息和邮件写成一条可以直接发送的文字，而不是一堆选项。基于 Qwen3.8-27B 的 27B 模型，非商业使用免费，适合想要听起来像真人写作的人。

gemma-4-26B-A4B

google · 工具包

读取文字和图片并输出文字，适合想在自己的 GPU 或工作站上，用 Google DeepMind 开放权重模型做编程、推理和图片提问的开发者。

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。

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。

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。

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。

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。

VieNeu-TTS v3 Turbo

pnnbao-ump · 工具包

用 48 kHz 朗读越南语和英语，带来自三个地区的 23 个预设声音、即时声音克隆和实时流式输出。这是一个 131M 的小型文字转语音模型，在普通 CPU 上也能运行。

MiniCPM-OCR Jev

openbmb · 工具包

给文字、公式或表格区域的 OCR 结果打 0 到 1 的分，表示结果正确的可能性。适合自动接受可靠结果、把其余的送去复核或在多个 OCR 模型间择优的团队。

Mithi v2 Flash

Oomni · 工具包

用 10 种声音朗读 11 种印度语言（含英语）的文本，模型只有 199 MB，可在 GPU 或普通 CPU 上运行。适合需要小型免费语音合成的开发者。

Mistral-7B-Instruct-v0.3

mistralai · 工具包

Mistral AI 的 7.2B 开源聊天模型，能遵循指令，还能调用你描述的函数。它由 Mistral-7B-v0.3 微调而来，可用 mistral_inference 或 transformers 运行。

Mage-VL

microsoft · 工具包

Microsoft 推出的图像和视频多模态模型，像视频编码器存储视频那样读取视频，只保留变化的图块。适合做视频理解和流式处理的开发者和研究者。

Laplace-1-Vector

JuneoAI · 工具包

判断 AI 智能体该采取哪个行动、谁该负责任务、谁能看到什么，这是一个能在你自己硬件上运行的 4B 模型，组织数据不出门。

Mellum2.1-12B-A2.5B-Thinking

JetBrains · 工具包

12B 混合专家思考模型，激活参数 2.5B，在真实代码仓库中用强化学习训练，面向编程智能体、数学和困难推理。由 JetBrains 打造，上下文 131,072 token。

K2-Horizon-7B

IFM · 工具包

用 512K token 的上下文窗口写文字、代码和推理回答，适合想要训练数据、代码和检查点全部公开的开放稠密模型的开发者和研究人员。

Granite-4.2-8B

ibm-granite · 工具包

逐步推理、写代码、调用工具，并用多种语言聊天，上下文最长 128K token，可扩展到 512K。这是 IBM 的稠密 8B 模型，适合构建智能体和助手的开发者。

SmolLM3-3B

HuggingFaceTB · 工具包

作为小型 3B 开放模型来写作和回答问题，支持可切换的逐步思考、工具调用和长上下文，适合想在自己电脑上用紧凑模型的开发者。

Qwen3.8-27B QSA BF16

higa2515 · 工具包

在 Qwen3.8-27B 上加了学习型稀疏注意力索引器的 BF16 源权重，附带参考用的 Transformers 加载器，适合研究或部署 Qwen Sparse Attention 的人。

gemma-4-12B-it

google · 工具包

接收文字、图片和音频并输出文字回答，是 Google DeepMind 的 12B 指令微调模型，上下文 256K 词元，思考模式可配置。适合在本地运行开放模型的开发者。

Quark

FirstPrinciplesLabs · 工具包

FirstPrinciples 从 Qwen3.5-9B 微调出的 9B 物理、科学和数学推理模型。适合想要分步推导和第二意见，并希望在本地或离线使用的研究者。

CherryPit-1.2-2B

DRUPEs · 工具包

基于 MiniCPM5-2B 的 2B 编程和聊天模型，在需要多个功能合在一个组件里的网页应用上进步很大。适合想要本地小型代码模型的开发者。

Qwen3.5 for ComfyUI

Comfy-Org · 工具包

为 ComfyUI 文本编码器文件夹重新打包的 Qwen3.5 2B、4B 和 9B 模型文件，9B 提供 bf16 和两种量化风格。适合需要 Qwen3.5 文本编码器的 ComfyUI 用户。

Fibo 2.0

Comfy-Org · 工具包

借助 BRIA AI 重新打包的 Fibo 2.0 文件，在 ComfyUI 里编辑图片，提供 bf16 和 int8 两种版本，以及 Dev 和 Turbo 编辑工作流。适合在自己电脑上用 ComfyUI 的用户。仅限非商业许可。

Qwen3.8-27B-pi

bytkim · 工具包

为 Pi 智能体框架调优的 27B 编程模型，训练它读取代码仓库、编辑文件、运行工具并利用工具的反馈，推理强度可调。适合运行编程智能体的开发者。

NorthCUA-Mini

beipo-ai · 工具包

读取截图和请求，然后规划并发出操作桌面或浏览器的动作。这是基于 Qwen3.5 的 35B 混合专家计算机操作模型，激活参数 3B。

Qwen3.8-27B-DFlash2

z-lab · 工具包

一个草稿模型，通过提出一整块词元让主模型检查，来加快 Qwen3.8-27B 的生成。不能单独使用。适合用 SGLang 或 vLLM 部署 Qwen3.8-27B 的人。

Spark-X2.6-1.7B

XHToken · 工具包

用面向本地设备的紧凑 1.7B 模型生成文本，有三档可调的思考等级。适合想在本地硬件上获得编程、智能体和长上下文帮助的开发者。

d3-ultra

vllm-sr · 工具包

对同一份文本、图片或视频输入一次回答多个问题，为每个答案给出概率，不生成文字。这是 vLLM Semantic Router 推出的 27B 多模态决策模型。

d3-mini

vllm-sr · 工具包

一次调用就能回答关于文本、图片和视频的选择题、是非题和打分题，并为每个答案返回概率，而不是生成文字。适合需要给请求分流或分类的开发者。

Typhoon OCR V2 0.8B

typhoon-ai · 工具包

用 0.8B 参数把泰语和英语文档页面解析成按顺序排列的版面元素，带类别、边框和文字。适合要把泰语文件数字化的开发者。

TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0

TinyLlama · 工具包

以小型 1.1B 语言模型的身份用纯文本聊天，运行时占用内存很少。适合想要基于 Llama 风格基础模型的紧凑聊天模型的开发者和研究人员。

Hy-MT2-1.8B

tencent · 工具包

腾讯推出的 1.8B 模型，可在 33 种语言之间翻译，并能遵循翻译指令。适合想自己运行小型翻译模型的开发者和团队。

SenseNova 6.8 Code2Video

sensenova · 工具包

用 27B 模型生成并渲染可执行代码来制作短视频，该模型由 Qwen3.8-27B 微调而来。适合想根据提示词出视频草稿的动效设计师、教师和营销人员。

Qwen3.5-2B

Qwen · 工具包

Qwen 的小型 2B 模型，读取文字和图片并用文字回复，适合用 transformers 库做原型、微调或研究的开发者。

MOSS-Transcribe-Diarize

OpenMOSS-Team · 工具包

一次性把多位说话人的长录音变成带时间戳、带匿名说话人标签的转写稿，适合在 50 多种语言里转写会议、通话、播客和访谈的团队。

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。

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。

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。

WeVisOne-VL-2B

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。

MiniCPM-o 4.5

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。

Llama-V-JEPA-LM-Llama3.1-8B

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。

Sage-A1.5

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。

Qwen3.8-35B-A3B-Distill

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。

Sabi-Noema

sabicap · 工具包

基于 Qwen3.8-27B、用开源强化学习环境训练的 27B 智能体文本模型，报告了更高的终端和编程智能体得分，适合构建编程和调用工具智能体的开发者。

Qwen3-Embedding-8B

Qwen · 工具包

把文本变成向量，用于搜索、代码检索、分类和聚类，支持 100 多种语言。这是 Qwen 嵌入系列里的 8B 模型，向量大小可调，还支持任务指令。

Qwen-Image-Edit

Qwen · 工具包

根据文字指令编辑现有图片，修改物体、风格或图片里的中英文文字，适合使用 diffusers 库的设计师和开发者。

OpenJev

openjev · 工具包

针对文本、网页和截图回答带类型的决策，一次前向计算，根据你自己的标签给出选项、是非概率或分数。适合构建分流、审核和浏览器智能体的团队。

Llama-V-JEPA-LM-Qwen3-8B

kkt94 · 工具包

用一个 9.2B 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 Qwen3-8B 上，适合有 24 GB 以上 GPU 的人。

hs-decide-1-flash

hindsight-ai · 工具包

针对文本状态上的有类型问题，一次给出每个选项的概率，不生成文字，支持八种语言。这是 Hindsight 工具用的 0.8B 决策模型，可用 vLLM 或 Transformers 提供服务。

Inkling

thinkingmachines · 工具包

读取文字、图片和音频并写出文字，是一个庞大的开放多模态模型，适合编码助手、智能体和聊天机器人。适合有多 GPU 服务器或托管 API 的开发者。

Qwen3-8B

Qwen · 工具包

Qwen 的 8.2B 开放语言模型，可在处理难题的思考模式和日常聊天的普通模式之间切换，支持工具调用和 100 多种语言。

pplx-decider-v1.2

perplexity-ai · 工具包

一次读入一个情境和多个问题，再逐个给出选择、是否或分数。适合需要分派、标记或评估请求的团队。

elephant-1

baselabs · 工具包

一次性回答关于某个情境的一组问题，并为每个选项给出校准过的概率。这是 Baseten 的 Base Labs 发布的 9B 决策模型，由 Qwen3.5-9B 调整而来。

Vimoo-1.0

Vimoo-AI · 工具包

根据文字提示词，或参考图加文字生成视频，每项任务用一个单独的 11.7B 模型。适合想做短视频的创作者和营销团队。

Qwen3-0.6B

Qwen · 工具包

最小的 Qwen3 对话模型，基于 Qwen3-0.6B-Base 构建。它能在思考模式和更快的普通模式之间切换，支持 100 多种语言和 32,768 token 的上下文，在普通硬件上也能运行。