来自 Hugging Face 的 AI 项目

Qwen3.8-27B-Ridge-GGUF

empero-ai · 工具包

把 Qwen3.8-27B 压缩成每权重 3.7 位的 GGUF 文件来运行，适合 16 GB 的 GPU，还可选图像输入。适合用 llama.cpp、Ollama 或 LM Studio 在本地跑模型的人。

Qwen3.6-35B-A3B 2-bit GSQ GGUF

chtisgit · 工具包

用 2-bit GSQ 的 GGUF 转换版运行 35B 的 Qwen 模型，另配一个单独的视觉投影器，供 llama.cpp 使用。适合想在 CPU 或普通显卡上用小文件跑大模型的人。

Iris-3B

speridlabs · 工具包

通过直接绘制每个像素，根据文字提示生成 1024 像素的图像，不使用 VAE 或潜空间。微调后的版本可以估计深度，并修复或放大图像。适合视觉研究人员和图像创作者。

BLIP

Salesforce · 工具包

在 Gradio 页面里运行 Salesforce 的 BLIP 视觉与语言模型，仓库里有图像描述、检索和问答的训练脚本。适合处理图像和文字的研究者和开发者。

Persian Image Captioning

MahsaShahidi · 工具包

在 Gradio 页面里用一个视觉模型和一个波斯语语言模型给图片写波斯语说明，里面带有三张示例图片。适合处理波斯语文本的学生和开发者。

Vision Transformer (Small)

keras-io · 工具包

你可以在 Gradio 页面里试用 keras-io 的小型 Vision Transformer 图像模型，里面带有示例图片。适合想看它实际运行的学生和开发者。

Video Vision Transformer for CT

keras-io · 工具包

你可以在 Gradio 页面里试用一个处理 CT 类数据的视频视觉 Transformer，里面带有两个示例视频。适合对视频模型好奇的学生和开发者。

Swin Transformers

keras-io · 工具包

你可以在 Gradio 页面里试用 keras-io 的 Swin Transformer 图像模型，里面带有示例图片。适合想看视觉 Transformer 实际运行的学生和开发者。

NeRF

keras-io · 工具包

在 Streamlit 页面里演示 Keras 版 NeRF，也就是能从图片学习三维场景的神经辐射场模型，适合计算机视觉学习者和三维图形爱好者。

Involution

keras-io · 工具包

在 Gradio 页面里运行 Keras 团队用 involution 层搭建的图像模型，附带示例图片，适合机器学习学习者和视觉研究人员。

Human Part Segmentation

keras-io · 工具包

在 Gradio 页面里用 Keras 的 DeepLabV3+ 模型标出照片中人物的各个部位，比如四肢和躯干，附带示例图片，适合学习者和计算机视觉开发者。

AREX-2-i1-GGUF

mradermacher · 工具包

BAAI/AREX-2（一个 26.9B 的视觉模型）的加权 GGUF 量化版本，约有两打尺寸，从 7.2 GB 到 22.2 GB，另有一个用来制作你自己量化版本的 imatrix 文件。由 mradermacher 制作。

joey-1

baselabs · 工具包

用一个 2B 模型，针对文本或图片回答是非题、选择题和打分题，并返回校准过的概率。适合需要自动分流、分诊或分类请求的团队。

Qwen3.8-27B-GGUF

bartowski · 工具包

bartowski 制作的 Qwen3.8-27B 的一组 GGUF 量化版本，从 Q8_0 到 3-bit，用重要性矩阵生成。适合在本地用 llama.cpp 运行 27B 视觉语言模型的人。

Jackrong_Qwopus3.8-27B-Coder-Flash-GGUF

bartowski · 工具包

bartowski 用重要性矩阵为 Jackrong 的 Qwopus3.8-27B-Coder-Flash 制作的 GGUF 量化版本，大小从 17 GB 到 55 GB。适合在本地用 llama.cpp 运行 27B 模型。

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。

Qwen3.8-27B IQR-V4

StillDeadcode · 工具包

把 Qwen3.8-27B 压缩成十五种大小，每个权重约 2.5 到 8 位，面向 AMD RDNA4 GPU 上的 radiance 引擎，内含图片读取和提速草稿器。

Qwen3.5-27B

Qwen · 工具包

读取文字和图片并写出文字，是带视觉编码器的 27B Qwen 模型，原生上下文为 262,144 个词元。适合在服务器级硬件上构建助手和智能体的开发者。

Qwen3.8-27B-4bit (MLX)

mlx-community · 工具包

Qwen3.8-27B 的 4 位 MLX 转换版，能读文字和图像并用文字回答，用 mlx-vlm 工具运行。适合想在本地运行视觉语言模型的开发者。