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来自 Hugging Face 的 AI 项目

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Qwen3.6-35B-A3B-MTP-GGUF

unsloth · 工具包

通过 Unsloth 的 GGUF 文件在本地运行 Qwen3.6-35B-A3B,带多词元预测,让 llama.cpp 解码更快。适合想要本地智能体编程模型的开发者。

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Qwen3.5-9B-Base

Qwen · 工具包

为研究人员和开发者提供带视觉编码器的预训练 9B 基础模型,用于微调和实验,而不是直接聊天。能处理文本和图像。

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Qwen3.5-0.8B-weight-space-programming

ML-Intern-lab · 工具包

用一个小型 Qwen3.5-0.8B 模型一步步解数学题,它的权重由一个 LLM 直接修改,没有经过训练,用来消除重复循环。适合研究人员和想试验权重编辑的人。

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Qwopus3.8-27B-Coder-Flash-GGUF

Jackrong · 工具包

作为 Qwen3.8-27B 的 GGUF 微调版,帮你写代码并胜任会调用工具的智能体任务,用约 20 万条代码、智能体和推理样例训练。适合在自己电脑上运行模型的开发者。

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gemma-4-E2B-it

google · 工具包

接收文字、图像和音频输入并输出文字,上下文 128K token,支持 140 多种语言。这是 Google DeepMind 最小的指令微调 Gemma 4 模型,为手机和笔记本而设计。

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Qwen3.5-9B-GGUF

unsloth · 工具包

Unsloth 制作的 Qwen3.5-9B GGUF 量化版本,一个能读图片和文字并用文字回答的中等规模模型,适合在本地运行模型的人。

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MiniCPM-OCR 1.0

openbmb · 工具包

OpenBMB 的 1.3B 模型,能读取英语和中文文档,解析文字、表格、公式、图表和印章,并提取关键字段。

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gemma-4-E4B

google · 工具包

Google DeepMind 的 Gemma 4 系列中的 E4B 模型,一个能读文字、图片和音频并输出文字的开放模型,面向笔记本和手机运行而设计。

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Clef-Flash

Cloudflare · 工具包

把一个状态和一组有类型的问题变成决策,一次返回每个问题每个选项的概率,没有自由文本。这是 Cloudflare 的 9B 多模态模型,面向开发者。

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NorthCUA-Pro

beipo-ai · 工具包

读取截图和请求,为操控桌面或浏览器的智能体写出推理和工具调用。适合有大型 GPU 环境、构建电脑操作智能体的团队。

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MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B

XiaomiMiMo · 工具包

Xiaomi MiMo 的 9B 智能体模型,由 Qwen3.5-9B 微调而来,覆盖编程、智能体任务、视觉编程和网络安全,作为研究的起点发布。

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BotPsy-0.8B

qvac · 工具包

一个专为函数调用和智能体工作流设计的 0.8B 小模型,基于 Qwen3.5-0.8B,轻到可以在设备上运行,适合想要本地使用工具的助手的开发者。

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Nemotron 3.5 Parse

nvidia · 工具包

读取扫描件、PDF、幻灯片和表单的页面图像,返回其中的文字、表格、图表数据、阅读顺序和边框,输出为 Markdown、HTML 或 JSON。NVIDIA 推出的 631M 参数模型,面向开发者。

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Qwen3.8-27B-QSA-GGUF

higa2515 · 工具包

用 GGUF 文件运行带稀疏注意力的 Qwen3.8-27B,提供 Q8_0 和 Unsloth 的 Q4、Q5、Q6 混合版本,支持文字、图片和视频输入。适合使用 NVIDIA 显卡的 Linux 用户。

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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。

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Arete-27B-GGUF

AtomicChat · 工具包

用六种尺寸的 GGUF 文件运行 Nous Research 的 Arete 27B,这是 Qwen3.8-27B 的微调版,能读文字和图像,并附有实测的质量损失。适合在自己 GPU 上运行大模型的人。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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Cactus runtime

Cactus-Compute · 工具包

提供预编译的运行时二进制文件,在手机、笔记本、服务器和浏览器上本地运行文字、语音和视觉模型。适合在应用里发布设备端 AI 的开发者。

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以 GGUF 形式运行 Qwen3.8-27B,带有一组可在提示词里切换的推理和指令模式。适合运行本地模型、喜欢调整模型工作方式的人。

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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。

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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。

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mammoth-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 27B 决策模型,由 Qwen3.5-27B 调整而来。

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Xiaomi-OCR-0

xiaomi-research · 工具包

用 Xiaomi 的一个 0.8B OCR 模型解析文档,并回答关于图片中文字的问题,涵盖表格、公式和手写,适合构建 OCR 和文档工具的开发者。

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Alpie Seed 9B

169Pi · 工具包

用一个基于 Qwen3.5-9B 的 9B 开放权重模型处理文字、图片和视频,做推理和编程,并提供适合轻量硬件的 GGUF 版本。适合想要能离线运行的模型的开发者。

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Qwen3.6-35B-A3B

Qwen · 工具包

用一个 35B 的混合专家模型处理编程、仓库级推理和图文输入,它激活 3B 个参数。适合在 transformers、vLLM 或 SGLang 里运行开放权重的开发者。

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用 ByteShape 的 ShapeLearn 量化出的 Qwen3.8-27B GGUF 文件,提供五种适合不同显卡的版本,在 llama.cpp 里支持图片输入和 MTP 推测解码。适合在自己的显卡上运行它的人。

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Axion-1.0-35B

Axion1-0 · 工具包

Axion 1.0-35B 的复现检查点,一个 35B 混合专家模型,面向科学推理、信息检索和借助工具解决问题,用 vLLM 部署。适合研究人员和智能体开发者。

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Thinklite-27B

Sparset · 工具包

Qwen3.8-27B 的一个变体,推理用的 token 少得多,高强度下最终答案约快一倍,适合运行推理模型并希望等待更短的人。

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Qwen3.5-9B

Qwen · 工具包

Qwen 的 9B 开放模型,能读取文字和图片并输出文字,上下文很长,支持 201 种语言和方言,适合想在自己硬件上用中等规模模型的开发者。

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DeepSeek-V4.1-Flash-1017-GGUF

unsloth · 工具包

Unsloth 制作的 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 GGUF 量化版本,这是一个巨大的图文模型,可在 128 GB 或更多内存的机器上本地运行,适合自己运行大型开放模型的人。

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Qwen3.8-Flash-Next 的偏编程 GGUF 版本,去掉了一半专家,把 BF16 的 354 GB 缩到 58.4 GB,同时保留图片输入,适合有大机器、想在本地用编程模型的人。

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一个由 LLM 在不训练的情况下编辑了两个权重矩阵的 Qwen3.5-0.8B,用来消除它的思考死循环并提升数学能力。这是面向研究人员和小模型用户的实验性模型。

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gemma-4-31B-it

google · 工具包

Google DeepMind 推出的 31B 指令微调模型,能读文字和图片并输出文字,上下文 256K,可配置思考模式,适合在工作站或服务器上运行开放模型的开发者。

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Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-GGUF

ISTA-DASLab · 工具包

Qwen3.8-Flash-Next 的 GGUF 版本,有四种大小,每个张量用各自的精度量化,并带有支持图片输入的视觉投影文件,适合在本地运行大型混合专家模型的人。

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ISTA-DASLab 制作的 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 专家剪枝加量化的 GGUF 版本,面向代码和智能体工作,transformer 权重为 72.1 GB。适合有大内存机器的开发者。

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Unlimited-OCR

baidu · 工具包

用 Baidu 的 3.3B 视觉语言模型把文档图片和多页 PDF 解析成文字,适合把 OCR 和文档解析加入自己工具的开发者。

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AREX-2

BAAI · 工具包

用 BAAI 的 27B 模型,通过多轮提出、测量、反思和修改来改进自己的解答,适合做编程、机器学习和深度研究任务的智能体研究者和开发者。

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Nex-N2.6

nex-agi · 工具包

作为多模态智能体模型处理计算机操作、编程和长时间的工具任务,基于 GLM-5.3-Flash,FP8 权重约 321B 参数。适合能自行托管大模型的团队。

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Unlimited-OCR-2

baidu · 工具包

百度的 3.3B 文档解析模型,面向长文档,用 SR-SWA 注意力让解码成本几乎保持不变,提供 Transformers 和 SGLang 两条使用路线。适合要把长报告和书籍数字化的团队。

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GLM-5.3-Flash

zai-org · 工具包

zai-org 的 GLM-5 系列原生多模态模型,总参数 320B、激活 18B,采用稀疏与线性注意力的混合设计,并能控制思考预算。适合有大型 GPU 服务器的团队。

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DeepSeek-V4.1-Flash

deepseek-ai · 工具包

DeepSeek 的多模态混合专家模型,骨干有 552B 参数,上下文长达一百万个 token,专为降低长输入智能体工作的 KV 缓存成本而设计。适合有大型 GPU 集群的团队。

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S5-nano

maritaca-ai · 工具包

Maritaca AI 基于 Qwen3.5-4B 制作的葡萄牙语和英语小模型,有 Think 和 Instruct 两种模式,工具使用能力强,这是适用于 vLLM 和 SGLang 的 BF16 版本。适合构建巴西葡萄牙语助手的开发者。

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Qwen3.8-27B-GSQ-RCO-GGUF

ISTA-DASLab · 工具包

ISTA-DASLab 制作的 Qwen3.8-27B GGUF 版本,共四种大小,每个张量用各自的精度量化,并带有处理图片的视觉投影文件。适合在 llama.cpp、Ollama 或 LM Studio 里本地运行模型的人。

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LongCat-2.5

meituan-longcat · 工具包

美团 LongCat 的多模态混合专家模型,面向长时间的智能体任务和编程,总参数约 1.6 万亿,每个 token 激活 480 亿。适合有大型 GPU 集群的实验室和团队。

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DeepSeek-V4.1-Flash-1017

deepseek-ai · 工具包

面向推理、编程和智能体任务的图文模型,上下文窗口为 1M 个 token,由 DeepSeek-V4.1-Flash 更新而来。适合构建智能体的开发者。

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Qwen3.8-27B

Qwen · 工具包

能读懂文字、图片和视频并用文字回复的 27B 开源模型,面向编程、研究和多步骤智能体任务,适合自己部署模型的开发者。

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