来自 Hugging Face 的 AI 项目

Limite 1B - Violetto

paradigma-inc · 工具包

用一个从头训练的 1B 参数模型解决难度很高的数学题，追求高速、大批量的推理。适合在 NVIDIA GPU 上运行数学任务的开发者。

PP-OCRv6_small_rec

PaddlePaddle · 工具包

能读出图片里的英文和中文文字，是 PaddleOCR 的 PP-OCRv6 系列里的小型模型。适合想在自己机器上用轻量 OCR 的开发者。

Primal VAE

ostris · 工具包

提供小型图像自编码器，把图片压成一两个潜变量通道，不需要缩放系数，再通过分块拼成 Flux 或 Stable Diffusion 的潜变量形状。适合搭建扩散模型的人。

Raptor-0.6-4B-JANG_6M

OsaurusAI · 工具包

能判断什么时候调用工具、什么时候直接回答、什么时候先问一句，由 4B 模型微调并量化，适用于运行 Osaurus 的 Apple Silicon Mac。适合在本地运行助手的人。

LFM2.5-350M-home-assistant-sft

OrdenWills · 工具包

把“关掉电视”这样的日常家居指令变成结构化的工具调用，并先检查设备状态。这是一个 3.5 亿参数的模型，适合智能家居开发者和爱好者。

MOSS-VL-Realtime

OpenMOSS-Team · 工具包

能边看实时视频流边回答问题，画面没有新内容时保持沉默。适合做实时视频理解的开发者和研究人员。

MOSS-Video-Preview-Real-Time-SFT

OpenMOSS-Team · 工具包

在视频播放的同时给出评论，逐帧接收画面并低延迟作答。适合用 Python 和 transformers 构建实时视频助手的开发者和研究人员。

MOSS-TTS-v1.5

OpenMOSS-Team · 工具包

用 31 种语言朗读文字，并能用一小段参考音频克隆声音，支持语言标签和明确的停顿标记。适合给产品加入语音的配音人员、配音团队和开发者。

MOSS-TTS

OpenMOSS-Team · 工具包

用八种语言朗读文字，支持零样本声音克隆、长篇语音，并可控制发音和时长。适合音频制作人和开发语音功能的开发者。

MOSS-Music-8B-Instruct

OpenMOSS-Team · 工具包

听一首歌并回答有关它的问题：带时间戳的歌词、情绪和曲风、调、速度与和弦，以及歌曲结构。适合处理音乐音频的开发者和研究人员。

privacy-filter-nemotron-v2

OpenMed · 工具包

在文本里找出并遮盖个人数据，涵盖姓名、联系方式和各类 ID 等 55 个细分类别。适合在分享或存储文本之前先做脱敏的团队。

Luciole-8B-Instruct-1.1-GGUF

OpenLLM-France · 工具包

Luciole-8B-Instruct-1.1 的量化 GGUF 副本，一个支持法语和英语的 8B 文本生成模型，可在你自己的电脑上运行。来自 LINAGORA 在 OpenLLM-France 联盟中的工作。

OpenEuroLLM Prelude-base 9B

openeurollm · 工具包

一个实验性 9B 基础语言模型的中间训练检查点，用 10T 词元训练，以英文为主并含一部分多语言内容。适合关注欧洲开源模型训练的研究者。

MiniCPM-OCR 1.0 GGUF

openbmb · 工具包

把中英文文档（包括 PDF）解析成文本、表格和公式，提供给 llama.cpp 使用的 GGUF 文件。适合在自己机器上运行 MiniCPM-OCR 1.0 的人。

MiniCPM-OCR 1.0 DSpark

openbmb · 工具包

通过起草 token、再让主模型一次性验证，加快 MiniCPM-OCR 1.0 的解码。它是草稿头，不是独立的 OCR 模型，适合自己部署文档解析的人。

SenseNova-6.8-Code2Video GSQ-RCO GGUF

OliviaRossi · 工具包

以混合精度 GGUF 文件运行 26.9B 参数的 SenseNova-6.8-Code2Video 模型，可在终端聊天或启动本地服务。适合想在自己硬件上使用该模型的人。

NuExtract3

numind · 工具包

以文本或图像读取文档，按你要的字段填写 JSON 模板，或把页面转成 Markdown。这是一个 4B 模型，适合处理扫描件、表单和发票的团队。

Hermes-4.3-36B-GGUF

NousResearch · 工具包

Hermes 4.3 36B 的 GGUF 版本，是一个混合推理模型，能先思考再回答、写出有效的 JSON，并遵循你的系统提示词。适合在自己机器上运行大模型的人。

nomic-embed-text-v1.5-GGUF

nomic-ai · 工具包

通过 llama.cpp 在你自己的机器上把句子变成向量，使用紧凑的 GGUF 文件，适合搜索和 RAG 提问。适合想要本地文本嵌入的开发者。

Flux.2-Klein-9B-MatchingPose

nhathoangfoto · 工具包

FLUX.2 Klein 9B 的一个 LoRA，让角色摆出模特参考图中的姿势，同时保留角色的脸和风格。适合艺术家和设计师。只能使用你有权使用的脸。

Qwen2-Audio-7B-GGUF

NexaAI · 工具包

在本地运行 Qwen2-Audio，用语音聊天并分析音频，包括语音翻译、转写和声音检测。这是用于 Nexa-SDK 的 GGUF 副本，适合想在自己设备上用音频 AI 的人。

Confucius4-TTS

netease-youdao · 工具包

用 14 种语言朗读你的文字，还能在不同语言之间复制参考声音，无需额外训练。这是网易有道的语音合成系统，适合开发者和创作者。只能使用你有权使用的声音。

Qwen3.8-Flash-Next-DFlash2-GGUF

nazeshinjite · 工具包

一个 GGUF 草稿模型，通过推测解码让 llama.cpp 里的 Qwen3.8-Flash-Next 更快，文件有 334 MiB 和 622 MiB 两种。它不是独立模型，适合在本地运行该目标模型的人。

Nanbeige4.3-33B-INT4

Nanbeige · 工具包

Nanbeige4.3-33B 的 INT4 量化版，这是一个面向编程和专业智能体任务的 33B 模型，用量化感知训练制成。适合想用更少内存运行强大开放智能体模型的开发者。

Nanbeige4.2-3B

Nanbeige · 工具包

4.2B 参数的紧凑循环式 Transformer 模型，面向工具使用、办公任务和编程等智能体工作，支持英语和中文。适合想用小型开放模型做智能体的开发者。

Agaram 2.5B

murai-labs · 工具包

能用泰米尔文、罗马化泰米尔语和英语聊天，也能在泰米尔语和英语之间翻译。这是 Murai Labs 从零训练的 2.5B 模型，适合泰米尔语使用者、研究人员和开发者。

Amos 1 large

mukaddamzaid · 工具包

针对一个案例（文本、JSON 或照片）回答带类型的问题，一次推理就给出每个允许答案的概率。这是一个 27B 的决策模型，不写自由文本，适合开发分流和审核流程的开发者。

Qwen3.8-27B Fable-5 Coding Distilled GGUF

mradermacher · 工具包

一个 27.3B、经过编程蒸馏的 Qwen3.8 模型的 GGUF 量化文件，从 2 位到 8 位，另有可选的多模态补充文件。适合在本地运行编程模型、需要一个放得进内存的尺寸的开发者。

OneJev1.6-4B-GGUF

mradermacher · 工具包

OneJev1.6-4B 的量化 GGUF 副本，大小从约 2 GB 到 8.5 GB，可在你自己的电脑上运行。模型卡没有说明基础模型的用途。

KnowLine-4B-Gen5.5-GGUF

mradermacher · 工具包

PelaAI 的 KnowLine 4B 模型的静态 GGUF 文件，大小从 2.1 GB 到 8.8 GB，标注了英文和中文。适合想在自己电脑上运行小模型的人。

VulnLLM-R-7B-8bit

mlx-community · 工具包

通过 mlx-lm 运行 VulnLLM-R-7B 的 8 位 MLX 版本，用于文本生成。适合想在本地试用该模型的开发者。模型卡没有说明它的训练用途。

Qwen3.6-35B-A3B-4bit

mlx-community · 工具包

Qwen3.6-35B-A3B 的 4-bit MLX 转换版，可在 Apple Silicon Mac 上回答文本和图片提示词。适合想用 mlx-vlm 在本地运行这个 Qwen 模型的人。

JevK5-chat-mlx-4bit

mlx-community · 工具包

4.2B 聊天模型 JevK5 的 4-bit MLX 版本，面向 Apple Silicon，上下文 262,144 token，内存占用小。适合想在入门级 Mac 上用本地聊天模型的用户。

flint-mixed-3-4bit

mlx-community · 工具包

社区制作的 Recursive Flint 40B 编程模型 MLX 版本，把专家层压到 3 位，可在 24 GB 或 32 GB 的 Apple Silicon Mac 上运行。适合想在 Mac 上用本地编程模型的开发者。

clef-flash-4bit

mlx-community · 工具包

Cloudflare 的 clef-flash 的 4 位 MLX 版本，在 Apple Silicon Mac 上把一个状态和带类型的问题变成每个允许答案的概率。不是聊天模型。用自带的加载器在本地运行。

Mistral-7B-v0.1

mistralai · 工具包

作为 7B 预训练基础模型生成并续写文字，适合想要一个起点来测试、微调或在其上开发的研究人员和开发者。

Mistral-7B-Instruct-v0.1

mistralai · 工具包

Mistral 推出的 7B 指令微调聊天模型，基于 Mistral-7B-v0.1，用公开的对话数据集微调。适合想要一个能遵循提示词的小型开放模型的开发者。

Leanstral 1.5 119B A6B

mistralai · 工具包

Mistral 为 Lean 4 证明助手推出的开源代码智能体模型。它能证明定理、修复 Lean 代码，支持文本和图像，可通过 Mistral API 或你自己的 vLLM 服务器运行。

KLM 1.5

MinimaLabs · 工具包

一个 99M 参数的基础语言模型，从零开始在 100B token 上训练，采用混合注意力设计。适合想运行、研究或微调一个极小开放模型的研究人员和爱好者。

GLM-5.3-Flash EXL3 4bpw for TensorFold

Mia-AiLab · 工具包

为 TensorFold 准备的 GLM-5.3-Flash 4 位 EXL3 量化版，在大小相同的情况下 KL 散度低于流行的 TR3-4bpw 量化版。适合在 DGX Spark 机器上部署大模型的人。

Muse Glimmer 30B GGUF

meta-models · 工具包

一个 300 亿参数智能体模型的 GGUF 版本，供 llama.cpp 使用，附带可选的图像编码器和推测解码草稿模型。适合在 24 GB 显卡上本地运行模型的人。

Maya-1

maya-research · 工具包

一个开放权重的文字转语音模型，你用日常的话描述声音，并加入内嵌的情绪提示。适合需要有表现力、可设计声音的开发者和创作者。

SPEAR XLarge v2

marcoyang · 工具包

把 16 kHz 的语音和通用音频转成每帧 1280 个数字的特征，是约 6 亿参数的预训练 Zipformer 编码器。适合为语音识别或音频标注做微调的研究者。

dale-9b (GGUF)

manuelgscom · 工具包

把西班牙语或英语请求变成一条 Linux bash 命令，以小型 JSON 对象返回。适合想要在 CPU 或 GPU 上运行本地命令助手的终端用户和开发者。

askmdb-9b-GGUF

manuelgscom · 工具包

根据西班牙语或英语的日常提问，写出只读的 MongoDB 聚合管道。这是 Qwen3.5-9B 微调版的 GGUF 副本，可用 llama.cpp 在本地运行，适合想用日常语言查询数据的开发者。

Maincoder-1B

Maincode · 工具包

根据函数签名或文档字符串补全并编写 Python 代码。这是 Maincode 的 1B 代码模型，小到能在消费级硬件上运行，适合想在本地做代码补全的开发者。

Qwen3.6-35B-A3B Claude 4.7 Opus Reasoning Distilled

lordx64 · 工具包

回答前会在明确的思考块里推理，用约 8k 条 Claude Opus 4.7 的推理轨迹调优。这是 35B 混合专家的 Qwen3.6 变体，适合困难的数学、科学、代码和规划。

Qwen3.8-27B-MLX-8bit

lmstudio-community · 工具包

在 Apple Silicon Mac 上运行 8 位 MLX 版本的 27B 图文模型，适合想在本地回答图片问题的人。

Gemma 4 12B IT (LiteRT-LM)

litert-community · 工具包

在你自己的桌面上运行 Gemma 4 12B，支持文本、图像和音频输入，不需要联网。这是 LiteRT-LM 版本，适合想在 Windows、macOS 或 Linux 上私密地本地生成的开发者。

LightVAE

lightx2v · 工具包

通过 ComfyUI 节点或 Python 脚本，为 Wan2.1、Wan2.2 和 MiniMax-H3 换上更轻的视频自编码器部件。适合想要紧凑 VAE 组件的视频 AI 用户。