LightOnOCR-3-4B
lightonai · 工具包
读取文档页面图片,返回 markdown 文本,或带边界框的标注块、图片描述和图表数据。适合构建 OCR 和文档理解流程的开发者。
lightonai · 工具包
读取文档页面图片,返回 markdown 文本,或带边界框的标注块、图片描述和图表数据。适合构建 OCR 和文档理解流程的开发者。
lightonai · 工具包
LightOn 的 0.8B 小型 OCR 模型,把页面图片读成 markdown,在 grounding 模式下还会给每个区块标上边界框。是 LightOnOCR-3 系列中快速、轻量的尺寸。
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。
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 · 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。
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。
zai-org · 工具包
读取文档图像中的文字、公式和表格,并从中提取结构化信息,支持八种语言。这是 zai-org 的小型 OCR 模型,面向开发者和文档处理流水线。
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。
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。
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。
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。
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。
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-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。
inclusionAI · 工具包
用 7.9B 的混合推理模型生成文本,每个词元只激活 1.3B 参数,适合本地和低资源环境。适合不想用数据中心 GPU 却要推理和智能体能力的开发者。
HemmingwayAI · 工具包
写日常文字,如邮件、博客文章和商品描述,也能把其他 AI 写的文字改得更像真人口吻。一个约 27B 参数的开放权重模型,仅限非商业使用。
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。
openbmb · 工具包
用面向设备端和本地使用的稠密 2B 级模型生成文本,涵盖英文和中文的编程、数学、长上下文、工具使用和智能体任务。适合硬件有限的开发者。
openbmb · 工具包
OpenBMB 的 1.3B 模型,能读取英语和中文文档,解析文字、表格、公式、图表和印章,并提取关键字段。
nlpai-lab · 工具包
一个紧凑的韩英稀疏检索模型,把查询和文档变成稀疏向量,用于倒排索引搜索,适合做韩语搜索的团队。
google · 工具包
Google DeepMind 的 Gemma 4 系列中的 E4B 模型,一个能读文字、图片和音频并输出文字的开放模型,面向笔记本和手机运行而设计。
Cloudflare · 工具包
把一个状态和一组有类型的问题变成决策,一次返回每个问题每个选项的概率,没有自由文本。这是 Cloudflare 的 9B 多模态模型,面向开发者。
beipo-ai · 工具包
读取截图和请求,为操控桌面或浏览器的智能体写出推理和工具调用。适合有大型 GPU 环境、构建电脑操作智能体的团队。
XiaomiMiMo · 工具包
Xiaomi MiMo 的 9B 智能体模型,由 Qwen3.5-9B 微调而来,覆盖编程、智能体任务、视觉编程和网络安全,作为研究的起点发布。
qvac · 工具包
一个专为函数调用和智能体工作流设计的 0.8B 小模型,基于 Qwen3.5-0.8B,轻到可以在设备上运行,适合想要本地使用工具的助手的开发者。
naklecha · 工具包
这是一个 413M 参数的语音到语音模型,只用对话录音训练,从未见过文本,能进行实时的你来我往。适合语音 AI 研究者和爱好者。
Cloudflare · 工具包
Cloudflare 的 27B 多模态模型,针对文本、JSON、图片或视频输入,为带类型的问题给出每个允许答案的分数,而不是写出自由文本。
Qwen · 工具包
把文字转成数字向量,用于搜索、检索、分类和聚类,支持 100 多种语言,包括编程语言。是 Qwen3 Embedding 系列里最小的 0.6B 参数文本嵌入模型。
m-a-p · 工具包
把歌词和风格提示词变成带人声和伴奏的完整歌曲,并让你通过乐谱编辑旋律和和弦。这是一个开放的 3.6B 音乐生成模型,支持英文和中文,仅限非商业使用。
inclusionAI · 工具包
把文字转成七种语言的语音,包括中文和英文。它能用一段短音频复制声音,按描述设计新声音,并控制情绪、语速、音高和音量。
Teriminal-RSI · 工具包
处理多步骤的终端任务,比如检查仓库、编辑代码和修复依赖。这是一个基于 Qwen3.8-27B 的 27.8B 参数智能体模型,面向研究者和智能体构建者。
tencent · 工具包
用腾讯的一个 4B 视觉语言模型在图片中查找、计数、指向、识字和分割物体,并生成 alpha 抠图。适合做视觉定位和图像抠图的研究人员。
google · 工具包
Google 的 Gemma 4 12B Unified 模型,是能读文字、图片、音频和视频并输出文字的开放模型,上下文 256K,不需要单独的编码器。适合运行本地 AI 的开发者。
black-forest-labs · 工具包
Black Forest Labs 的小型图像模型,能根据文字生成图片,也能参照图片编辑,速度快,适合在消费级显卡上做交互式使用。
thinkingmachines · 工具包
读取文字、图像和音频并用文字回答,面向开发助手、编程工具和智能体的开发者。这是稀疏混合专家模型,总参数 276B,每个词元激活 12B。
qvac · 工具包
0.8B 工具调用模型 BotPsy 的 GGUF 版本,提供 BF16、Q8_0 和 Q4_K_M 三种文件,用 llama.cpp 在你自己的设备上完整运行智能体和函数调用任务。
gradium · 工具包
小型英文文字转语音模型,流式输出自然的 24 kHz 音频,可在笔记本 CPU、手机或浏览器标签页里运行。适合想在设备上出声的开发者。
google · 工具包
Google 发布的经指令微调的 Gemma 4 模型,读取文字和图像并输出文字,支持可配置的思考、函数调用,上下文窗口最长 256K 词元。适合开发者和研究者。
divagr1925 · 工具包
一个实验性的 Qwen3.5-4B,把 32 位 RISC-V CPU 编译进了权重里,所以能在模型内部做精确算术,适合想探索语言模型内部计算的研究人员和好奇的开发者。
tencent · 工具包
用一个 770B 参数的混合专家模型生成文字、代码和文档,它激活 49B 个参数,支持最长 1M 的上下文。适合有硬件来托管超大开放权重的团队。
Qwen · 工具包
读取图片和文字并用文字回复,来自 Qwen 的 873M 小模型。适合想用轻量多模态基础模型做原型或微调的开发者和研究者。
inclusionAI · 工具包
根据文本状态和命名的问题做有类型的决策,返回选项、是非和有序评分的概率,不生成文字。这是 inclusionAI 的 4.5B 模型,面向开发者。
Qwen · 工具包
用一个 4B 的混合架构模型处理文字和图片输入,支持 201 种语言和方言,上下文为 262,144 个 token。适合在 transformers、vLLM 或 SGLang 里运行小型开放权重的开发者。
meta-models · 工具包
读取文字和图片,在本地机器上完成工具调用、多步推理等智能体任务,是从 Muse Spark 蒸馏出的 30B 模型。适合构建本地智能体的开发者。
Comfy-Org · 工具包
把腾讯的 WeVisOne-VL 模型文件重新打包给 ComfyUI 使用,有 4B 和 2B 两种尺寸,各有 BF16 和 int8 版本。适合需要把文件放进文本编码器文件夹的 ComfyUI 用户。
baselabs · 工具包
一次性回答关于某个情境的一组问题,并为每个选项给出校准过的概率。这是 Baseten 的 Base Labs 发布的 27B 决策模型,由 Qwen3.5-27B 调整而来。
xiaomi-research · 工具包
用 Xiaomi 的一个 0.8B OCR 模型解析文档,并回答关于图片中文字的问题,涵盖表格、公式和手写,适合构建 OCR 和文档工具的开发者。
OpenMOSS-Team · 工具包
用一个 5.1B 的文生图模型根据文字生成图片,可以用普通提示词、标签序列或 JSON 布局来安排文字和物体。适合有 NVIDIA 显卡的开发者和设计师。
lodestones · 工具包
用 MOSS-Image-Base 在 1024 px 下的完整微调版本根据文字生成图片,另附两个 8 步加速 LoRA。可直接替换 MOSS-Image-SFT,适合 diffusers 和 ComfyUI 用户。
rayline-ai · 工具包
读取智能体的对话,预测哪个模型会成功、会用多少词元、该花多少推理,让应用按质量和成本来路由请求。适合智能体开发者。
169Pi · 工具包
用一个基于 Qwen3.5-9B 的 9B 开放权重模型处理文字、图片和视频,做推理和编程,并提供适合轻量硬件的 GGUF 版本。适合想要能离线运行的模型的开发者。
p-e-w · 工具包
用更少的字数作答,回复长度约为它所基于的 Qwen3-4B-Instruct-2507 的一半,简短直接。适合想要精简文本生成结果的人。
Qwen · 工具包
用一个 35B 的混合专家模型处理编程、仓库级推理和图文输入,它激活 3B 个参数。适合在 transformers、vLLM 或 SGLang 里运行开放权重的开发者。
Axion1-0 · 工具包
Axion 1.0-35B 的复现检查点,一个 35B 混合专家模型,面向科学推理、信息检索和借助工具解决问题,用 vLLM 部署。适合研究人员和智能体开发者。
Sparset · 工具包
Qwen3.8-27B 的一个变体,推理用的 token 少得多,高强度下最终答案约快一倍,适合运行推理模型并希望等待更短的人。
Qwen · 工具包
Qwen 的 9B 开放模型,能读取文字和图片并输出文字,上下文很长,支持 201 种语言和方言,适合想在自己硬件上用中等规模模型的开发者。
XHToken · 工具包
一个 4.1B 的语言模型,擅长编程、智能体任务和长上下文,支持英文和中文,有三档思考强度,适合构建在自己设备上运行的智能体的开发者。
openbmb · 工具包
用 30 种语言和九种中文方言朗读文字,输出 48 kHz,可根据文字描述设计新声音,也能从一小段音频克隆声音。这是面向开发者的开放 2.3B 文字转语音模型。
summerAIO · 工具包
把 Qwen3.8-27B 转成掩码扩散语言模型,用并行解掩码的方式生成文字。这是一个实验性的研究检查点,适合有大显卡的研究人员和机器学习工程师。
OpenMOSS-Team · 工具包
OpenMOSS 的文生图模型,由 MOSS-Image-Base 微调而来,可以读取普通提示词、标签或 JSON 布局来摆放文字和物体,适合在 NVIDIA GPU 上用 diffusers 生成图片的人。
Nanbeige · 工具包
一个 33.1B 的开放模型,面向智能体编程和专业协作任务,是 Nanbeige4.3 系列的旗舰教师模型,适合想要约 30B 参数强力开放模型的开发者和智能体开发者。
ISTA-DASLab · 工具包
Qwen3.8-Flash-Next 的偏编程 GGUF 版本,去掉了一半专家,把 BF16 的 354 GB 缩到 58.4 GB,同时保留图片输入,适合有大机器、想在本地用编程模型的人。
RikiyaT · 工具包
一个由 LLM 在不训练的情况下编辑了两个权重矩阵的 Qwen3.5-0.8B,用来消除它的思考死循环并提升数学能力。这是面向研究人员和小模型用户的实验性模型。
microsoft · 工具包
用一个约 4B 参数的小型视觉语言模型,根据截图和终端命令来操作电脑,由 Microsoft 开发,适合构建或研究电脑操作智能体的人。
RecursiveSI · 工具包
为编程智能体打造的 39.8B 混合专家语言模型,能调查代码库、修复 bug、实现功能并编写测试,适合在 GPU 服务器上运行自己智能体的开发者。
nvidia · 工具包
读取多路摄像头画面、导航指令和运动历史,输出带文字理由的行驶轨迹,也能回答关于场景的问题。适合自动驾驶开发者和研究者。
google · 工具包
Google DeepMind 推出的 31B 指令微调模型,能读文字和图片并输出文字,上下文 256K,可配置思考模式,适合在工作站或服务器上运行开放模型的开发者。
KBlueLeaf · 工具包
KBlueLeaf 对 MOSS-Image-Base 文生图模型做的微调,缩小了其内部数据流里的极大值,同时让输出和基础模型保持接近。适合 ComfyUI 和 diffusers 用户以及数值研究人员。
HAL-X-AI · 工具包
针对一条消息、文档、图片或图表里的纯文字问题,在几十毫秒内给出每个选项的概率,适合做工单分流和记录分类的开发者。
baidu · 工具包
用 Baidu 的 3.3B 视觉语言模型把文档图片和多页 PDF 解析成文字,适合把 OCR 和文档解析加入自己工具的开发者。
BAAI · 工具包
用 BAAI 的 27B 模型,通过多轮提出、测量、反思和修改来改进自己的解答,适合做编程、机器学习和深度研究任务的智能体研究者和开发者。
baidu · 工具包
百度的 3.3B 文档解析模型,面向长文档,用 SR-SWA 注意力让解码成本几乎保持不变,提供 Transformers 和 SGLang 两条使用路线。适合要把长报告和书籍数字化的团队。
Oomni · 工具包
用男声和女声朗读 11 种印度语言的文字,可在 GPU 或普通 CPU 上运行,适合给应用加入语音功能的开发者。
maritaca-ai · 工具包
Maritaca AI 基于 Qwen3.5-4B 制作的葡萄牙语和英语小模型,有 Think 和 Instruct 两种模式,工具使用能力强,这是适用于 vLLM 和 SGLang 的 BF16 版本。适合构建巴西葡萄牙语助手的开发者。
KRAFTON · 工具包
用韩语和英语生成文本、遵循指令、保持对话上下文并调用工具。一个 3.1B 参数、上下文 262,144 个 token 的语言模型,适合开发者和设备端应用。
IFM · 工具包
MBZUAI 的 IFM 做的 29B 世界模型,把一个场景和描述的动作变成最长 20 秒的视频,让智能体可以预览结果,适合有大显卡的研究人员和智能体开发者。
taobao-mnn · 工具包
一个约 300M 参数、支持英文和中文的小型指令微调语言模型,与 MNN 推理栈一起设计,面向手机和平板运行。适合构建端侧助手的开发者。
google · 工具包
Google DeepMind 的开源嵌入模型,把文字、代码、图片、视频和音频放进同一个 768 维向量空间,可在笔记本和手机上运行。适合构建搜索和检索的开发者。
meituan-longcat · 工具包
美团 LongCat 的多模态混合专家模型,面向长时间的智能体任务和编程,总参数约 1.6 万亿,每个 token 激活 480 亿。适合有大型 GPU 集群的实验室和团队。
tencent · 工具包
五层草稿模型,为 Qwen3.8-27B 并行猜测 16 个 token,再由大模型一并检查。适合部署该模型的团队。
Qwen · 工具包
能读懂文字、图片和视频并用文字回复的 27B 开源模型,面向编程、研究和多步骤智能体任务,适合自己部署模型的开发者。
NousResearch · 工具包
用 270 亿参数的文本模型回答政治敏感问题,由 Nous Research 在 Qwen3.8-27B 基础上重新训练,以调整其立场。适合助手开发者和价值对齐研究者。
ricursiveAI · 工具包
用 650 亿参数的稠密语言模型驱动终端编程智能体,上下文最长 1,048,576 个 token。适合想要 Apache 2.0 开放权重的开发者和研究者。