MiniCPM-OCR Jev
openbmb · 工具包
给文字、公式或表格区域的 OCR 结果打 0 到 1 的分,表示结果正确的可能性。适合自动接受可靠结果、把其余的送去复核或在多个 OCR 模型间择优的团队。
openbmb · 工具包
给文字、公式或表格区域的 OCR 结果打 0 到 1 的分,表示结果正确的可能性。适合自动接受可靠结果、把其余的送去复核或在多个 OCR 模型间择优的团队。
Oomni · 工具包
用 10 种声音朗读 11 种印度语言(含英语)的文本,模型只有 199 MB,可在 GPU 或普通 CPU 上运行。适合需要小型免费语音合成的开发者。
oayk · 工具包
用一个约 2000 万参数的小型流式识别器,把土耳其语语音实时转成文字,在单个 CPU 核心上就能实时运行,适合在边缘设备上做语音功能的开发者。
nvidia · 工具包
NVIDIA 制作的 DeepSeek AI 的 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 NVFP4 量化版本,一个面向 NVIDIA Blackwell GPU 的超大多模态混合专家模型。
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。
mistralai · 工具包
Mistral AI 的 7.2B 开源聊天模型,能遵循指令,还能调用你描述的函数。它由 Mistral-7B-v0.3 微调而来,可用 mistral_inference 或 transformers 运行。
MineAITechnology · 工具包
用一个从零训练的 57.8M 小型嵌入模型,给两段简短英文在含义上的接近程度打分,是一项早期实验,适合研究或对比嵌入训练的人,不适合用于生产搜索。
microsoft · 工具包
Microsoft 推出的图像和视频多模态模型,像视频编码器存储视频那样读取视频,只保留变化的图块。适合做视频理解和流式处理的开发者和研究者。
Mia-AiLab · 工具包
DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 2.9 bits-per-weight EXL3 量化版本,能读取文本和图片。它把模型压缩到约 210 GB,供 exllamav3 运行时使用,模型卡还测量了它与原模型的贴近程度。
lodestones · 工具包
对 MOSS-Image-Base 的一个仍在进行中的蒸馏,8 步、无需引导即可出图,以 LoRA 和数据空间采样器的形式提供。适合试验快速文生图采样的人。
lmstudio-community · 工具包
Qwen 的 Qwen3.8-27B 的 GGUF 量化版本,由 LM Studio 团队用 llama.cpp 制作,适合在自己电脑上运行 27B 模型的人。
Linzhan · 工具包
根据文字描述,为任何形状的骨架生成动作,从动物、人形到有绑定的物体。适合动画研究人员和技术美术,采用非商业许可。
laion · 工具包
LAION 的 340M 参数音频文本模型,把声音和英文文本放进同一个嵌入空间,用于零样本音频分类、音频文本检索和通用音频嵌入。
KRAFTON · 工具包
在 llama.cpp 中运行一个 28.8B 的混合专家模型,针对韩语对话、推理和调用工具的智能体做过优化。这是 Raon-1 mini preview 的 GGUF 版本,适合在自己电脑上运行模型的人。
JuneoAI · 工具包
判断 AI 智能体该采取哪个行动、谁该负责任务、谁能看到什么,这是一个能在你自己硬件上运行的 4B 模型,组织数据不出门。
JetBrains · 工具包
12B 混合专家思考模型,激活参数 2.5B,在真实代码仓库中用强化学习训练,面向编程智能体、数学和困难推理。由 JetBrains 打造,上下文 131,072 token。
InternScience · 工具包
以 4-bit GGUF 文件运行 Sage-A1.5,这是面向长篇科学任务的 35B 混合专家智能体模型。它能把工作分给子智能体并检查自己的进展,适用于 llama.cpp、Ollama 和 LM Studio。
inclusionAI · 工具包
处理复杂的智能体、搜索、办公和编程工作,总参数 560B,激活参数 25B,上下文 1M token。服务示例使用多 GPU 服务器上的 SGLang,权重以 MIT 许可开放。
IFM · 工具包
用 512K token 的上下文窗口写文字、代码和推理回答,适合想要训练数据、代码和检查点全部公开的开放稠密模型的开发者和研究人员。
ibm-granite · 工具包
逐步推理、写代码、调用工具,并用多种语言聊天,上下文最长 128K token,可扩展到 512K。这是 IBM 的稠密 8B 模型,适合构建智能体和助手的开发者。