来自 Hugging Face 的 AI 项目

MOSS-Image-SFT

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。

Nanbeige4.3-33B

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。

Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-Coder-GGUF

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。

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

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。

Mage-VL-Cowork

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。

Idol

Comfy-Org · 工具包

在 ComfyUI 里把一张图片变成 3D 高斯点云，使用重新打包的 TripoSplat 微调模型文件，适合在 ComfyUI 工作流里用图片生成 3D 的人。

Recursive Flint

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。

gemma-4-31B-it

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。

dale-0.8b-GGUF

manuelgscom · 工具包

一个小型 4-bit GGUF 模型，把西班牙语或英语的普通请求变成一条 Linux bash 命令，在 dale 工具里离线用 CPU 运行，适合想要帮忙写 shell 命令的人。

Qwen3.8-27B-DSpine-b16-GGUF

aj9o9 · 工具包

一个 GGUF 草稿模型，通过推测解码在 llama.cpp 里加速 Qwen3.8-27B，在一块 RTX 3090 上处理代码和数学时约每秒 125 个 token，适合在本地运行 Qwen3.8-27B 的人。

Kokoro-82M

hexgrad · 工具包

用只有 8200 万参数的小型开放权重模型把文字变成语音，1.0 版有 54 种声音，适合想在应用里加入快速、低成本语音的开发者。

MOSS-Image-heal

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。

Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-GGUF

ISTA-DASLab · 工具包

Qwen3.8-Flash-Next 的 GGUF 版本，有四种大小，每个张量用各自的精度量化，并带有支持图片输入的视觉投影文件，适合在本地运行大型混合专家模型的人。

MOSS-Image

Comfy-Org · 工具包

为 ComfyUI 重新打包的文生图和图像编辑模型文件，来自 OpenMOSS 的 MOSS-Image 系列，适合在节点工作流里生成或编辑图片的 ComfyUI 用户。

Laya

convaiinnovations · 工具包

用一次约 33 ms 的前向计算，对一条消息、邮件、工单或 JSON 记录里的带类型问题给出校准过的概率，支持 100 多种语言，适合给工单分流和文本分类的开发者。

THX-02

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。

Qwenx86-4B (compact)

Quazim0t0 · 工具包

在自己的权重里运行计算器、Python 和 C 编译器，用 Qwen3.5-4B 前面加的 13 层来实现，适合研究会执行代码的模型的研究人员和爱好者。

AREX-2

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。

Nex-N2.6

nex-agi · 工具包

作为多模态智能体模型处理计算机操作、编程和长时间的工具任务，基于 GLM-5.3-Flash，FP8 权重约 321B 参数。适合能自行托管大模型的团队。

pjit-21k

Linum-AI · 工具包

Linum 的实验性 2B 文生图模型，训练算力约 2.1 万美元，最适合用 50 到 80 个词的详细提示词，不能在图里写字。适合研究人员和好奇的创作者。