NorthCUA-Nano
beipo-ai · 工具包
用基于 Qwen3.5 的 9B 稠密电脑操作模型,通过截图操作桌面和浏览器应用。适合用官方 NorthCUA 运行框架构建电脑操作智能体的开发者。
beipo-ai · 工具包
用基于 Qwen3.5 的 9B 稠密电脑操作模型,通过截图操作桌面和浏览器应用。适合用官方 NorthCUA 运行框架构建电脑操作智能体的开发者。
bartowski · 工具包
Meta Llama 3.1 8B Instruct 的量化 GGUF 文件,用于本地聊天,例如 Q4_K_M 为 4.92 GB,Q8_0 为 8.54 GB。由 bartowski 用重要性矩阵制作。涵盖 8 种语言,可在 LM Studio 中运行。
bartowski · 工具包
bartowski 用重要性矩阵为 Meta 的 Llama-3.2-3B-Instruct 制作的 GGUF 量化版本,大小约从 1.8 GB 到 6.4 GB。适合用 llama.cpp 或 LM Studio 在本地运行小型聊天模型。
bartowski · 工具包
Kwaipilot 的 KAT-Coder-V2.5-Dev 的 imatrix GGUF 量化版本,这是一个 34.7B 文本模型,4 位文件约 19 GB 起。适合在本地运行名字里带 Coder 的大模型的人。
BAAI · 工具包
把中文文本变成稠密向量,用于搜索、分类、聚类和语义匹配。这是 BAAI 的 24M 参数 BGE 嵌入模型,MIT 许可证,F32 下约 96 MB。
AshtakaOOf · 工具包
把图像放大模型和少量其他图像到图像模型收集在一个仓库里,以 safetensors 文件提供,由旧的 pickle 文件转换而来。适合在自己电脑上运行放大模型的人。
argmaxinc · 工具包
收录 WhisperKit 使用的 Core ML 语音识别模型,在 Apple Silicon 上无需服务器就能把音频转成文字。适合想让转写留在设备上的 Apple 应用开发者。
AQ-MedAI · 工具包
一个小型草稿模型,通过 SGLang 里的推测解码加速 Ling-3.1-Flash,每次草拟 5 个或 7 个 token。适合在 NVIDIA GPU 上部署 Ling-3.1-Flash 的团队。
aoleg · 工具包
MOSS-Image 模型的滑块式 LoRA,只靠强度就能让图片更锐利或更柔和,不需要触发词。适合想修复 MOSS Base 模糊问题的图像创作者。
antirez · 工具包
为 Mac 用户提供 DeepSeek V4.1 Flash 经过校准的 2 位和 4 位 GGUF 文件,另有单独的视觉编码器,供 DwarfStar 的 Metal 引擎配合 SSD 流式加载使用。与其他 DeepSeek 权重不通用。
alxcspr · 工具包
存放 Marin-32B 的稀疏自编码器检查点、日志和特征普查文件,其中每一层都有宽度为 65536 的 TopK SAE,共 64 层。这是用于可解释性研究的档案库。
allenai · 工具包
回答关于图片、视频和多张图片的问题,还能指出它找到的内容。这是 Ai2 的开源视觉语言模型,适合自己运行模型的开发者和研究者。
ai-sage · 工具包
把俄语语音转成文字,有能加标点并规范文本的变体,基于约 230M 参数的 Conformer。适合转录俄语音频(如通话)的开发者和团队。
agentionai · 工具包
比 Qwen3.8-27B 回答更简短直接,使用更少的回答和思考 token,因此回复结束得更早。这是一次轻量微调,可以直接用在与基础模型相同的工具里。
ACE-Step · 工具包
用 4B 参数的扩散模型只需 8 步就能生成音乐和其他音频,通过 Gradio 界面在本地运行。适合有 12 GB 以上显存 GPU 的创作者和开发者。
abacusai · 工具包
把 AI 写的文本改写成人类口吻,同时保留事实、数字、名称和排版。这是 Abacus.AI 基于 Gemma 4 微调的 12B 模型,适合写作者和编辑。
RobotLearningLab · 工具包
把 Dream-VLA-7B 适配到 robosuite 中八类模拟 Panda 机械臂任务的机器人控制策略,使用 Flow Matching 动作头。适合有 CUDA GPU 的机器人研究者。
Zyphra · 工具包
把文字转成 30 多种语言的自然语音,能根据样本克隆声音,采用混合专家模型以实现低延迟。可以在带 NVIDIA GPU 的 Linux 机器上本地运行。
zerofata · 工具包
提供一个 31.3B 参数的语言模型,基于 ReadyArt 的 gemma-4-31B-it-scotoma-2,适合在自己硬件上运行模型的人。这里的模型卡文字没有说明它的用途。
zai-org · 工具包
一个 320B 参数、激活 18B 的多模态模型,能读文字和图像,思考预算可调,用混合注意力设计处理长上下文。适合有像样 GPU 基础设施的团队。