来自 Hugging Face 的 AI 项目

MAI-UI-8B

Tongyi-MAI · 工具包

读取截图和指令，决定在手机或电脑屏幕上点哪里、输入什么。它是 MAI-UI 图形界面智能体家族里的 8B 模型，面向构建设备智能体的开发者。

Hy-Memory-30B-A3B

tencent · 工具包

为助手写长期记忆，在 Mem0、MemOS 或 Hy-Memory 里决定保留什么、怎样更新，约有 3B 激活参数。适合构建带记忆的 AI 智能体的开发者。

Qwen3.8-27B-Longbook27-v2

summerAIO · 工具包

用经过微调、采用 Gated DeltaNet 层的 27B 模型，对整本书长度的文字做摘要、问答和续写，支持英语和日语。适合处理长文档的人。

System One Model

stephenlb · 工具包

基于 Gemma 4 12B 加一个小型决策头，针对一段文字回答是非题、选择题和评分题，并给出每个答案的概率。适合给应用加入快速分类的开发者。

Mica v0.1 4B

sky7350 · 工具包

针对给定状态下的问题，为每个允许的答案给出概率，题型可以是是非、选择或评分，不生成文字。适合给智能体和应用加入快速判断的开发者。

Sarvam-30B

sarvamai · 工具包

Sarvam AI 的混合专家语言模型，总参数 322 亿，每个词元激活 24 亿，面向英语和多种印度语言的实际使用。模型卡的示例代码需要 NVIDIA 显卡。

Sarvam-105B GGUF

sarvamai · 工具包

Sarvam-105B 的 GGUF 版本，一个重视印度语言的大型混合专家模型，按 4 位拆成 9 个分片，供 llama.cpp 使用。适合内存充足、想用大型开源模型的人。

rizzo-pii-0.3B

rizzoaiacademy · 工具包

一个小型、适合 CPU 的模型，能在意大利语法律文本中找出 22 类个人数据，包括 codice fiscale 和 partita IVA，用于可还原的匿名化。适合律师事务所和开发隐私过滤器的开发者。

gemma-4-31B-it-scotoma-2

ReadyArt · 工具包

ReadyArt 的 31.3B 参数文本生成模型，基于 Google 的 gemma-4-31b-it，以 Safetensors 存放。页面没有说明用途，适合想研究 Gemma 4 变体的人。

Qwen3.5-122B-A10B

Qwen · 工具包

这个模型同时读图像和文字并用文字回答，是总参数 122B、激活参数 10B 的混合专家模型。适合有大型 GPU 服务器、想用开源视觉语言模型做推理、编程和智能体的团队。

Qwen2.5-Coder-7B

Qwen · 工具包

作为 7.6B 的基础语言模型来补全和生成代码，开发者可以运行它、微调它，或用于代码中间填充任务。适合制作编程工具的人。

Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-GGUF

Qwen · 工具包

一个 32B 代码聊天模型的 GGUF 版本，可用 llama.cpp 在本地运行。能根据简单请求编写、解释和修复代码，适合想在自己机器上运行的开发者。

Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct

Qwen · 工具包

这是一个仅 494M 参数的对话模型，能写代码、解释代码、修代码，上下文为 32,768 个 token。适合想在笔记本、测试环境或本地小助手里用最小开源 Qwen 编程模型的开发者。

Qwen2.5-7B-Instruct-AWQ

Qwen · 工具包

Qwen2.5-7B-Instruct 的 4 位 AWQ 版本，一个 7.6B 的聊天模型，能遵循指令、处理表格并返回 JSON。适合想要更小内存占用的强力聊天模型的开发者。

Qwen2.5-14B-Instruct

Qwen · 工具包

这是一个 14.7B 参数的对话模型，能回答问题、写代码、做数学题并输出结构化 JSON，上下文最长 131,072 个 token。适合想自己运行开源模型的开发者。

Qwen2.5-0.5B

Qwen · 工具包

Qwen2.5 里最小的基础模型，约 4.94 亿参数，上下文 32,768 个词元，用来在你自己的数据上继续训练。适合想在微型语言模型上搭建的开发者。

Qwen-Image-Bench

Qwen · 工具包

名为 Q-Judger 的评审模型，对照提示词给 AI 生成的图像打分，涵盖五组标准，并以 JSON 回复。适合测试文生图模型的人。

Qwen-Drive-1.0-4B

Qwen · 工具包

基于 Qwen3.5-4B 的驾驶模型，能做 3D 感知、回答道路场景问题并规划车辆未来路径。适合研究自动驾驶的研究者。

Qwen3.8-27B-QUASAR-NVFP4

QUASAR-QAT · 工具包

以 4-bit NVFP4 运行 Qwen3.8-27B，仅 19.7 GB，用 QUASAR 方法训练，使它接近完整的 BF16 模型。适合在 NVIDIA Blackwell GPU 上用 vLLM 部署的人。

deberta-v3-base-prompt-injection-v2

protectai · 工具包

识别企图劫持语言模型的英文文本，把每条输入标为正常或提示词注入。适合在 LLM 应用里筛查用户输入的开发者。