来自 Hugging Face 的 AI 项目

Qwopus3.8-27B-Flash-GGUF

Jackrong · 工具包

为长时间的智能体任务缩短推理时间、降低成本，是 Qwen3.8-27B 微调模型的 GGUF 版本。适合在自己机器上跑智能体循环、想让每一轮更快的人。

MLX-Qwen3.5-0.8B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-6bit

Jackrong · 工具包

以 MLX 格式、6 位运行一个只有 0.8B 的推理调优聊天小模型，转换自 Jackrong 的 Qwen3.5 蒸馏模型。适合想在 Mac 上用一个很小本地模型的人。

Qwen3.8-27B-NVFP4 Deployment Edition

IteraCompute · 工具包

用 vLLM 在一块 RTX 5090 上以 NVFP4 运行 Qwen3.8-27B，带校验和验证的下载、FP8 KV 缓存、工具调用和推理支持。适合在 Blackwell GPU 上自托管大模型的开发者。

Qwen3.6-35B-A3B-2Bit-GSQ

ISTA-DASLab · 工具包

用 GSQ（Gumbel-Softmax 量化）制作的 Qwen3.6-35B-A3B 的 2 位量化副本，用小得多的内存保留大部分推理和编程能力。需配合打过补丁的 vLLM 使用。

Agents-A1

InternScience · 工具包

作为一个 35B 开放权重语言模型，负责多步骤智能体工作：规划、搜索、调用工具和科学推理。适合要把模型接入会调用工具的智能体的开发者。

Flint-DFlash2

incoai · 工具包

一个 403M 参数的草稿模型，用 SGLang 里的推测解码加快 Flint 语言模型的服务速度，并且不改变输出。它不是独立的模型。

Ming-3.0-tts-tiny

inclusionAI · 工具包

inclusionAI 的多语言文字转语音模型，可根据短音频克隆声音，也能按描述设计声音，并控制情绪、语速和方言。推理需要它的 GitHub 项目。

Ming-3.0-audio-tiny

inclusionAI · 工具包

听音频并按文字指令用文字作答，还可选择语音回复。这是 inclusionAI 的紧凑音频语言模型，适合做中英文语音识别、语音提问和音频理解。

K2-Horizon-3.7B-GGUF

IFM · 工具包

3.7B 参数 K2-Horizon 文本模型的 GGUF 文件，提供从 BF16 到 Q4_K_M 的六种精度，用于 llama.cpp 运行。模型有 512K token 的上下文窗口。

K2-Horizon-0.9B

IFM · 工具包

作为一个紧凑的开源推理模型，回答数学、编程和科学问题，一次最多能读取 128K 个 token。由 IFM 制作，适合想要数据和代码都公开的小模型的人。

Granite-Docling-258M

ibm-granite · 工具包

把文档页面图像转换成结构化文本，支持公式、版面和关于页面元素的提问，是 IBM Research 的 258M 模型。适合用 Docling 构建文档转换的人。

Granite-4.2-3B (GGUF)

ibm-granite · 工具包

把 IBM 的 Granite 4.2 3B 文本模型打包成 GGUF 文件，供本地使用。4 位权重估计约 1.8 GB，适合想要采用 Apache 2.0 许可的小型模型的人。

Granite-4.0-H-350M

ibm-granite · 工具包

用 IBM 推出的 340M 参数指令模型处理摘要、分类、抽取、问答、RAG、代码任务和工具调用，支持 12 种语言。适合需要紧凑设备端模型的开发者。

Applio

IAHispano · 工具包

带浏览器界面的语音转换工具，注重易用和音质，支持插件。适合只转换自己有权使用的音频的艺术家、开发者和研究人员。

ALLaM-7B-Instruct-preview

humain-ai · 工具包

用阿拉伯语和英语回答问题、遵循指令。这是沙特数据与人工智能管理局（SDAIA）下属国家人工智能中心从零训练的 7B 模型，适合构建阿拉伯语工具的开发者和研究人员。

SmolVLM2-2.2B-Instruct

HuggingFaceTB · 工具包

同时回答关于视频、图像和文字的问题，用一个 2.2B 模型，视频推理约需 5.2 GB GPU 显存。适合构建设备端视觉助手的开发者。

zephyr-7b-beta

HuggingFaceH4 · 工具包

作为乐于助人的助手进行对话，由 Mistral-7B 经直接偏好优化调教而成。适合想自己运行小型开源聊天模型的开发者和爱好者。

svd-linear-attention-roberta-base-adasplash

Hooshaai · 工具包

用 AdaSplash 稀疏注意力的 RoBERTa Base 模型对英文文本分类，比如 SST-2 情感，用部分精度换取更低的延迟和显存占用。

roberta-base-fwsvd-rank32

Hooshaai · 工具包

用 Fisher 加权 SVD 以 rank 32 把 RoBERTa Base 压缩到约 82M 参数，对英文文本分类，用部分精度换取更低的延迟和显存占用。

roberta-base-adasplash

Hooshaai · 工具包

一个 RoBERTa Base 情感分类器，把注意力换成稀疏的 AdaSplash 版本，让 40% 的注意力权重变成零，以降低耗时和内存。适合测试高效注意力的开发者。

distilbert-sst2-rpc

Hooshaai · 工具包

在 GLUE SST-2 上微调的 DistilBERT 文本分类器，换用压缩的随机投影注意力，把打分计算量减半。适合研究更快注意力的实验模型。

MOSS-Transcribe-Diarize 0.9B

hf-audio · 工具包

一次处理就能转写多说话人的长录音，并加上时间戳和匿名说话人标签，支持 50 多种语言。适合把会议、电话、播客和讲座变成易读文字稿的团队。

SimulS2ST-Omni

HA-SA-ki · 工具包

提供英文和中文之间同声语音到语音翻译的模型文件，基于 OmniTalker。适合想运行或研究 EMNLP 2026 论文系统的研究者和开发者。

H2O-Lightning-4B

h2oai · 工具包

回答关于文档、工单、政策或对话及其配图的类型化决策问题，并给每个选项一个概率。适合想用小模型来判断记录的团队。

Tev-320B

gordonhu · 工具包

一个 320B 的混合专家智能体模型，只用一个 bash 工具完成较长的终端任务。用 1,170 个环境做强化学习训练，面向研究者，采用非商业许可。

gemma-4-31B-it-qat-q4_0-gguf

google · 工具包

把 Google 的 Gemma 4 31B 指令微调模型做成 4-bit GGUF 文件来运行，能读取文字和图片并用文字回答。适合有消费级显卡或工作站的开发者和爱好者。

T5 Base

google-t5 · 工具包

一个 2.2 亿参数的文本到文本模型，能做英语、法语、罗马尼亚语和德语之间的翻译，也能做摘要、问答和分类。适合开发者和 NLP 学习者。

BERT multilingual base model (cased)

google-bert · 工具包

在 104 种语言中补全被遮蔽的词并提取文本特征。这是区分大小写的 BERT 基础模型，用于微调后做分类、标注和问答。

bert-base-chinese

google-bert · 工具包

预测中文文本中被遮住的词，是 Google 针对中文预训练的 BERT base 模型。适合构建中文语言工具或为中文任务微调模型的开发者和研究人员。

xkcd-artist

gnumanth · 工具包

通过规划场景、姿势和对话气泡，把文本提示词变成 XKCD 风格的漫画，输出 SVG 或 PNG。适合想从一个想法快速得到漫画分格的人。

Qwen2.5-Coder-1.5B Q8_0 GGUF

ggml-org · 工具包

通过 llama.cpp 在你自己的机器上运行 Qwen2.5-Coder 1.5B 的 Q8_0 GGUF 文件，可以用命令行，也可以做成本地服务器。适合想用小型代码模型的开发者。

Darwin-27B-ZTC

FINAL-Bench · 工具包

读取一个情境和一组带类型的问题，一次前向计算就为每个选项返回概率，不生成任何文字。适合给工作流增加校准决策步骤的开发者。

GLiNER2.5-multi-Decide

fastino · 工具包

按你在调用时传入的标签对文本分类，一次计算完成，不需要提示词模板。这是 287M 的模型，用于非英语文本的路由、意图、情感和审核。可在本地运行。

Wav2Vec2-Base-960h

facebook · 工具包

把采样率为 16 kHz 的英语语音音频转成文字。这是在 960 小时 Librispeech 上微调过的 wav2vec 2.0 基础模型，适合需要转写基线的开发者和研究者。

SaulLM-54B-Instruct

Equall · 工具包

针对法律文本调优的语言模型，用美国和欧洲的法律资料训练。这是面向研究和改造法律 AI 的研究版本。它的回答仅供参考，不是法律意见。

KVARK Sparkle 1.0 (27B) FP8

Egzakta · 工具包

在 vLLM 上运行 FP8 格式的 27B 图文模型。和同规模的 Qwen 模型相比，它推理时用的词元少得多。适合自己托管模型的人。

Kvark-Sparkle-1.0-27B

Egzakta · 工具包

能处理图像和文字，推理时用的思考 token 比基座 Qwen3.8-27B 更少，据模型卡称，在相近的准确率下回答时间约减半。另有 FP8 和 GGUF 版本。

ARK-ASR-3B

Edge0 · 工具包

用 Whisper 风格的音频编码器加 Qwen 解码器，把多种语言的语音转成文字。适合需要多语言转写的开发者和研究者，卡里给出了英文和中文的结果。

Rukopys-OCR-4B

ebinan92 · 工具包

从图片中读取乌克兰语手写文档，找出每个文字区域、标注类型，并以结构化 JSON 返回转写内容。这是用于手写数字化的开放 4B 视觉语言模型。

Distil-Whisper distil-large-v3

distil-whisper · 工具包

把英语语音转成文字，速度约为 Whisper large-v3 的 6.3 倍，长音频上的准确率仍很接近。适合需要转写录音的开发者和团队。

Maple-Preview

deepgrove · 工具包

一个 20B 的三值权重推理模型，每个词元激活约 1B 参数。为快速的设备端使用而设计，检查点为 5.31 GB，上下文为 131,072 词元。这是一个预览版，在智能体任务上较弱。

Kiyo-65M

DedeProGames · 工具包

用一个只有 65M 参数的仅解码器小模型续写英文文本，它在 80B 个词元上训练。适合想研究、比较小型 transformers 模型或拿它测试代码的学习者和研究者。

Surya OCR 2.5

datalab-to · 工具包

用 689M 参数的模型读取文档图像中的文字，还能找出文本行、版面块和阅读顺序。适合把扫描件和照片变成文字和 HTML 表格的开发者。

lift

datalab-to · 工具包

从 PDF 和图像中提取结构化数据。你提供一个 JSON 模式，它返回与之匹配的对象。这是 Datalab 的 9.7B 视觉语言模型，适合处理文档的开发者。

Instinct

continuedev · 工具包

预测你在代码里接下来可能做的修改。这是 Continue 推出的 7.6B 模型，基于 Qwen2.5-Coder-7B 微调，适合想在自己电脑或服务器上运行它的开发者。

ConeML 1.2B Experimental

ConeML · 工具包

从你提供的事实里找出最高、最老或第一个对象，是一个小型英文研究模型，提供 FP32 Safetensors 和 Q8_0 GGUF 文件。适合研究者，仅限非商业使用。

North Mini Code

CohereLabs · 工具包

Cohere 的开放权重研究模型，用于写代码、智能体软件工程和终端任务。30B 模型，3B 激活，256K 上下文。适合自己运行编程模型的开发者。

Anuvani-LID

CIIL · 工具包

识别音频片段里说的是印度 22 种官方语言还是印度英语，并给出校准过的分数。适合构建多语言语音流水线的开发者。

Chroma Context-1

chromadb · 工具包

一个 200 亿参数的搜索模型，为复杂的多步问题找出支撑文档，并在搜索中修剪自己的上下文。设计成与更大的推理模型搭配的检索助手。

Qwen3.5-9B GGUF (ShapeLearn)

byteshape · 工具包

Qwen3.5-9B 的 GGUF 副本，这个模型能读文字和图像，用 ByteShape 的 ShapeLearn 压缩，面向 llama.cpp。有 GPU 和 CPU 的版本，大小约从 3 GB 到 5.7 GB。