来自 Hugging Face 的 AI 项目

Minimax H3 Latent Upscaler

LBH-123-AI · 工具包

直接放大 Minimax H3 的视频潜变量，让你先低分辨率生成，再在目标尺寸上细化，不必解码再重新编码。适合运行 Minimax H3 视频生成的人。

Raon-1 nano (LiteRT-LM)

KRAFTON · 工具包

把 Raon-1 nano 打包成 4-bit 的 LiteRT-LM 包，上下文 4,096 个 token，用于在设备上运行韩英双语聊天模型。回复不带思考步骤。

humanizer

jialinyyzz · 工具包

把 AI 写的草稿，如邮件、文章、报告和论坛帖子，改写得像真人写的，支持英文和中文。一个 12B 模型，保留数字和名字，可在本地运行。

gemma-4-E4B-it

google · 工具包

接收文字、图像和音频输入并输出文字，上下文 128K token，支持 140 多种语言。这是 Google DeepMind 的小型指令微调 Gemma 4 模型，为在笔记本和手机上运行而设计。

DeepHat-V1-7B

DeepHat · 工具包

面向网络安全和 DevOps 工作的 7B 编程模型，由 Qwen2.5-Coder-7B 微调而来。适合想要本地小模型的安全和运维工程师，须遵守附加的使用限制。

Wan 2.2

Comfy-Org · 工具包

把 Wan 2.2 视频模型和相关文件打包成 ComfyUI 能加载的形式，涵盖图生视频、文生视频、相机控制等。适合在 ComfyUI 里生成视频的人。

Apex-35B-V1.0

Apexintelligence-AI · 工具包

用于编程、工具使用、问答、搜索和研究任务的文本模型，基于 Qwen3.6-35B-A3B，每个词元约用 3B 参数。适合开发者和研究者。

Qwen3.6-35B-A3B-MTP-GGUF

unsloth · 工具包

通过 Unsloth 的 GGUF 文件在本地运行 Qwen3.6-35B-A3B，带多词元预测，让 llama.cpp 解码更快。适合想要本地智能体编程模型的开发者。

flint-GGUF

unsloth · 工具包

用 Unsloth 的 GGUF 文件运行 Flint，这是面向编程智能体的 39.8B 混合专家模型，每个词元只用约 2.5B 参数。适合在本地运行编程智能体的开发者。

Beam-1.0-501B-A23B

reflection · 工具包

Reflection 推出的开放指令微调文本模型，501B 参数，每次激活 23B，上下文 1M token，面向编程、工具使用和推理。需要大型多 GPU 服务器才能运行。

Qwen3.5-9B-Base

Qwen · 工具包

为研究人员和开发者提供带视觉编码器的预训练 9B 基础模型，用于微调和实验，而不是直接聊天。能处理文本和图像。

Qwen3-4B

Qwen · 工具包

用 4B 的 Qwen3 模型生成文本，可在处理难题的思考模式和快速聊天的普通模式之间切换。适合想用小型聊天模型的开发者。

pplx-decider-flash-v1.2

perplexity-ai · 工具包

Perplexity 的小型决策模型，基于 Qwen3.5-4B，读取文字和图片，用概率回答选择题、是非题和打分题，适合快速分流和分诊。

PaddleOCR-VL-1.6

PaddlePaddle · 工具包

读取图片并返回其中的文字，专为解析中英文文档而做。这是 PaddlePaddle 推出的 959M 参数模型，通过 PaddleOCR 库运行。

Qwen3.5-0.8B-weight-space-programming

ML-Intern-lab · 工具包

用一个小型 Qwen3.5-0.8B 模型一步步解数学题，它的权重由一个 LLM 直接修改，没有经过训练，用来消除重复循环。适合研究人员和想试验权重编辑的人。

Maya 2 Native

maya-research · 工具包

用 24 kHz 音频朗读 11 种印度语言和英语的文字，边生成边流式输出，带 20 个内置声音和跨语言声音克隆。这是一个可以自己托管的开放 2.5B 文字转语音模型。

Qwen3.8 13.5B

kusuriya-labs · 工具包

一个把 Qwen3.8-27B 剪掉一半层数再重新训练的实验，得到一个 14.7B 的日英模型，作者称它目前还不实用。

Qwopus3.8-27B-Coder-Flash-GGUF

Jackrong · 工具包

作为 Qwen3.8-27B 的 GGUF 微调版，帮你写代码并胜任会调用工具的智能体任务，用约 20 万条代码、智能体和推理样例训练。适合在自己电脑上运行模型的开发者。

gemma-4-E2B-it

google · 工具包

接收文字、图像和音频输入并输出文字，上下文 128K token，支持 140 多种语言。这是 Google DeepMind 最小的指令微调 Gemma 4 模型，为手机和笔记本而设计。

Needle 3

Cactus-Compute · 工具包

Cactus Compute 的小型设备端模型，用于工具调用、结构化提取和文本嵌入，通过 cactus Python 包使用。适合构建本地智能体的开发者。