MinerU2.5-Pro
opendatalab · 工具包
读取文档页面图像并返回文字,是一个 1.2B 参数、为中英文文档解析打造的模型。适合把扫描页变成可用文字的团队。
opendatalab · 工具包
读取文档页面图像并返回文字,是一个 1.2B 参数、为中英文文档解析打造的模型。适合把扫描页变成可用文字的团队。
lodestones · 工具包
用基于 FLUX.1-schnell 的 8.9B 开放基础模型把文字提示词变成图片,是为想微调自己图像模型的艺术家和开发者准备的起点。
IFM · 工具包
作为一个上下文窗口达 512K token 的小型开源模型,处理编程、推理和智能体类任务。由 IFM 制作,适合想要公开的训练数据、代码和训练中途检查点的人。
HuggingFaceTB · 工具包
用一个 3.62 亿参数、训练了 4 万亿词元、轻到能在设备上运行的基础语言模型,根据提示续写英文文本。适合想用小型基础模型做测试或微调的开发者。
ai-forever · 工具包
一次处理就能对俄语文本做结构化判断:选一个选项、按量表打分、回答是或否,或给候选排序。适合要对俄语消息分类和路由的开发者。
AhmedReda25300 · 工具包
根据一段简短的阿拉伯语情境、一个问题和可选选项,挑出最合适的答案标签。适合用 0.8B 级小模型处理阿拉伯语路由或判断任务的开发者。
agentionai · 工具包
把 Qwen3.8-27B 打包成适用于 llama.cpp 的 GGUF 文件,有八种大小,从 8.95 到 16.35 GiB,另附视觉投影器。作者称在每个大小上,它与 BF16 模型的偏离都比其他量化版本小。
adventists-ai · 工具包
接收语音和文字,用文字作答,并判断说话的人是否已经说完。适合想要小型音频模型的语音智能体开发者,它还能识别情绪和重音。
Accio-Lab · 工具包
Accio-Lab 推出的开放 35B 图文模型,基于 Qwen3.6-35B-A3B,提供 BF16、GGUF、FP8、NVFP4 和 MLX 格式。适合部署大模型的团队。
abacusai · 工具包
针对音频、图像或文本的提问,一次前向传播就给出每个选项的概率,不生成文字。这是从 Gemma 4 E4B-it 微调而来的 4B 决策模型。
JuneoAI · 工具包
通过一次推理给候选选项打分,帮助组织决定谁来做任务、谁能看到信息、运行什么以及接受什么。这是基于 Qwen3.8-27B 的 27.4B 模型,权重以 Apache-2.0 开放。
ZhuYuhan · 工具包
找出视频里某件事发生的时间,并回答关于视频的选择题,方式是直接给候选项打分。基于 Qwen3.5-4B,适合视频研究者和开发者。
ZelligeAI · 工具包
用一个会以压缩的中英文速记思考的 27B 模型运行编码智能体循环,每轮花更少的思考词元。适合自己托管大模型的开发者。
ZBox008003 · 工具包
在多智能体运行展开时进行审计,标出最早的决定性错误,并指出出错的步骤、智能体和简短原因。适合构建和调试智能体团队的开发者。
vishnuOI · 工具包
解答 Unity 游戏开发问题,编写 C# 脚本、XR 代码和编辑器工具,是 Qwen2.5-Coder-7B-Instruct 的微调版本。适合想要本地编码助手的 Unity 开发者。
TokenRhythm · 工具包
从 Qwen3.5-9B 后训练而来的 9B 文本模型,面向智能体框架、工具调用、编程和指令遵循,只发布文本权重。适合在自己硬件上运行智能体的开发者。
taobao-mnn · 工具包
约 300M 参数的预训练基础语言模型,支持中文和英文,与 MNN 推理引擎一起设计,面向设备端使用,可作为继续训练或微调的起点。
speakleash · 工具包
作为草稿模型与 Bielik-11B-v3.1-Instruct 配对,在 SGLang 或 vLLM 中做推测解码。它不是独立的语言模型。
speakleash · 工具包
作为 DFlash 草稿模型,与 Bielik-11B-v3.1-Instruct 配对,在 SGLang 或 vLLM 里做推测解码。它不是独立的语言模型。适合自己部署 Bielik 的人。
RadixArk · 工具包
通过起草一块 token 让主模型一次验证,来加快 Kimi-K3.1-Pro 的推理服务。这是给 SGLang 用户的草稿模型,与目标模型配合使用,不是独立的语言模型。
Qwen · 工具包
这个模型在语言模型还在写字的时候逐个 token 检查文本的安全性,把每一部分判为安全、有争议或不安全,覆盖 119 种语言和方言。适合要给聊天或生成应用加上实时内容审核的开发者。
Qwen · 工具包
一个小型安全审核模型,把提示或模型回复标为安全、有争议或不安全,并指出风险类别,支持 119 种语言。适合筛查聊天输入和输出的开发者。
Qwen · 工具包
作为 1.7B 的基础语言模型来续写文本和代码,预训练覆盖 119 种语言。适合想用小模型做微调或测试的开发者。
Qwen · 工具包
一个紧凑的 1.7B 聊天模型,可在用于推理的思考模式和用于对话的快速模式之间切换。适合想用小型开放模型做聊天、翻译和智能体功能的开发者。
Qwen · 工具包
一个视觉语言模型,能把图片、文档和视频与文字问题一起理解并用文字回答。适合围绕图表、扫描件、屏幕和视频片段开发应用的开发者。
Qwen · 工具包
一个 14.8B 参数、按指令调优的代码模型,能根据简单请求编写、解释和修复代码,通过 transformers 库运行。适合想自己托管模型的开发者。
Qwen · 工具包
这是一个 7.6B 参数的指令微调模型,能聊天、写代码、做数学题并输出结构化 JSON,上下文最长 131,072 个 token。适合需要在单台电脑上运行小型开源模型的开发者。
Qwen · 工具包
Qwen 出品的小型 494M 参数聊天模型,能遵循指令,BF16 权重约 988 MB,通过 Transformers 运行。适合需要轻量模型做测试或简单任务的开发者。
ProCreations · 工具包
根据工具调用、用户请求和历史,判断编程智能体提出的工具调用是否应该执行,回答批准或拒绝。这是 Auto 里最小的模型,适合内存很少的机器。
poolside · 工具包
用一个 33B 的混合专家模型写代码、完成需要调用工具的长编程任务,每个词元只激活 3B 参数。适合在本地运行编程智能体的开发者。
Poindexter-Labs · 工具包
根据自然语言背景给出结构化决策:从选项中选一个、判断一个是非命题,或按评分标准给一项内容打分。适合构建智能体路由和分类的开发者。
PedroMarinhoDev · 工具包
在 ComfyUI 里根据文字提示生成图像,用的是 Linum 的 2B 参数 P-JiT 21K 模型,提供 bf16 和 int8 文件,4 GB 空闲显存就能运行。适合显卡配置一般的 ComfyUI 用户。
OmniJev · 工具包
读取截图、照片、视频或文字和几个带类型的问题,一次运行就给每个答案选项打出概率。适合开发会看屏幕的智能体的人。
OmniJev · 工具包
读取截图、照片、视频或文字,再结合你输入的问题,为每个答案选项给出概率,比如智能体下一步该做什么、任务是否完成。
OmniJev · 工具包
针对截图、照片、视频或文字,回答你提的问题,并给出每个选项的概率。适合需要在智能体循环里快速做决定的开发者。
omlab · 工具包
通过在候选区域中选择来找到并指出图像中的物体,目标不存在时回答 None。适合无人机、机器人和监控摄像头的视觉工作。
officialmobai · 工具包
一步一步推理数学、物理、科学编程以及波斯语或英语问题,并支持工具调用。基于 Spark-X2.6-4B 的 4.1B 模型,适合想要小型双语推理模型的人。
nvidia · 工具包
读取胸部和腹部 CT 体数据,撰写结构化放射报告、回答问题并说明推理过程。适合做 CT 图像分析的研究人员和开发者。
NousResearch · 工具包
为竞赛编程题写代码的模型,在 Qwen3-14B 基础上用强化学习继续训练,训练题共 24k 道,答案都可以检验。适合想在自己电脑上运行代码模型的开发者。
NousResearch · 工具包
一个 3.2B 的聊天助手模型,能遵循指令、调用函数、输出结构化内容并写代码。适合在自己电脑上运行模型的开发者和爱好者。
MultiverseComputingCAI · 工具包
Multiverse Computing 的 61.1B 多模态模型,是 NVIDIA Nemotron 3.5 Super 的压缩版本,接收文本、图像和视频,并保持约 12B 参数被激活。适合想用更少 GPU 通过 vLLM 部署大型开放模型的团队。
microsoft · 工具包
微软研究院的 8.7B 语音转文字模型,一次可转写最长 60 分钟的音频,说明谁在什么时间说了什么,支持可选的热词和超过 50 种语言。
microsoft · 工具包
一个紧凑的编程智能体模型,通过名为 Leaf 的五工具框架在代码仓库里查找问题、编辑文件并运行测试。适合想用小模型修复软件问题的开发者。
microsoft · 工具包
Microsoft Research 推出的计算机使用智能体模型,读取浏览器截图并决定下一步点击、输入或滚动,来完成网页任务。适合构建浏览器智能体的开发者和研究者。
mesmertech · 工具包
判断英文文本是人写的、AI 写的还是 AI 编辑过的,并给每个句子打标签。适合想获得提示而非证据的编辑、教师和研究人员。
meituan-longcat · 工具包
总参数 69B、每个 token 约激活 3B 的混合专家文本模型,采用稀疏注意力,支持 100 万 token 上下文。适合为编程和工具使用智能体托管长上下文模型的团队。
meituan-longcat · 工具包
面向长链条智能体任务的多模态混合专家模型,用于代码库开发、完整项目构建和创意设计,此为压缩的 W4A4 版本。适合拥有大型 GPU 算力的团队。
maylore-ai · 工具包
42 亿参数的 Rust 编程模型,基于 Qwen3.5-4B,能回答俄语和英语请求。适合想用小型模型处理函数、trait、泛型和线程的 Rust 开发者。
llm-jp · 工具包
LLM-jp 项目推出的 33.2B 参数英日双语文本生成模型。经过 SFT 和 DPO 后训练,上下文 65,536 词元,权重采用 Apache 2.0,可通过 transformers 加载。
Kwaipilot · 工具包
Kwaipilot 的开放权重编程模型,混合专家结构,总参数 35B,激活 3B,针对智能体编程做了调优,工具调用出错更少。可用于 transformers、vLLM 和 SGLang。