来自 Hugging Face 的 AI 项目

SenseNova-U1.5-8B-MoT

sensenova · 工具包

统一的多模态模型，用于生成和编辑图像，中英文文字清晰，支持原生 4K 输出，可通过框选和参考图控制。适合有大显存 GPU 的设计师和研究者。

EmbeddingGemma 2 Typed Decisions

mrm8488 · 工具包

一个 272M 的模型，由 EmbeddingGemma 2 微调而来，读取工作流的状态和一份问题模式，并为每个问题返回带有校准置信度的类型化答案。

voyage-4-nano

MongoDB · 工具包

来自 Voyage 4 系列、3.46 亿参数的多语言文本嵌入模型，用于语义搜索和检索，向量大小可调。适合构建搜索和 RAG 系统的开发者。

MERT-v2-FullSong

m-a-p · 工具包

一个音乐编码器，把 30 到 360 秒的整首歌转成帧级或整段级的数值特征。适合处理冻结嵌入的音乐 AI 研究者和开发者。

SlideOn

lightonai · 工具包

LightOn 推出的英语稀疏检索模型，把查询和文档变成稀疏向量，用于倒排索引搜索。适合做英文文本检索的搜索工程师和开发者。

Mimi

kyutai · 工具包

Kyutai 推出的神经音频编解码器，把语音压缩成紧凑的音频令牌，再解码还原。适合构建语音语言模型或文字转语音系统的研究者和开发者。

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。

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。

nomic-embed-text-v1.5

nomic-ai · 工具包

把英文文本转成嵌入向量，用于搜索、聚类和分类，向量还可以截短。适合做检索应用的开发者。

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。

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。

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。

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。

CLAP2-L

laion · 工具包

LAION 的 340M 参数音频文本模型，把声音和英文文本放进同一个嵌入空间，用于零样本音频分类、音频文本检索和通用音频嵌入。

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。

embeddinggemma-2-GGUF

unsloth · 工具包

把文字变成 768 维向量，用于设备端的搜索、检索和聚类。基础模型还支持图像、视频和音频。由 Unsloth 打包成 GGUF。

SheetSage2

m-a-p · 工具包

把音乐录音转成可编辑的乐谱，包含旋律、和弦、节拍、调性和结构，输出 ABC 和 MIDI 文件以及带时间的标注。这是基于 MERT-v2-FullSong 的 57.2M 模型。许可证为非商业。

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。