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lightonai · 工具包
LightOn 推出的英语稀疏检索模型,把查询和文档变成稀疏向量,用于倒排索引搜索。适合做英文文本检索的搜索工程师和开发者。
lightonai · 工具包
LightOn 推出的英语稀疏检索模型,把查询和文档变成稀疏向量,用于倒排索引搜索。适合做英文文本检索的搜索工程师和开发者。
lerobot · 工具包
一个机器人控制模型,读取摄像头图像、机器人状态和可选的指令,输出连续动作。它是基础检查点,适合用自己的机器人数据做微调的研究者。
kyutai · 工具包
Kyutai 推出的神经音频编解码器,把语音压缩成紧凑的音频令牌,再解码还原。适合构建语音语言模型或文字转语音系统的研究者和开发者。
jmc0 · 工具包
驱动能对话、能在游戏中执行动作(比如出售物品或叫来守卫)、并在压力下保持角色设定的游戏角色。适合使用 llama.cpp 或 LLMUnity 的游戏开发者。
IndexTeam · 工具包
在 150 种语言之间翻译文本,并遵循关于术语表、格式、语气和长度的指令。这是 IndexTeam 的紧凑 2.3B 模型,适合在本地翻译的团队,还能通过配套文件翻译图片。
inclusionAI · 工具包
处理科学和智能体任务,总参数 560B,激活参数 25B,上下文 1M token,在 Ling-3.1-flash 基础上进一步调优。服务示例使用多 GPU 服务器上的 SGLang 和 vLLM,采用 MIT 许可。
ibm-granite · 工具包
把七种语言的语音转成带标点和大小写的文字。这是 IBM Granite 推出的 4.7 亿参数小模型,适合在服务器、笔记本和手机上做快速转写。
ibm-granite · 工具包
把六种语言的语音转成文字,并在英语与其他语言之间翻译语音,支持关键词偏置和语言提示。这是 IBM 面向企业音频的紧凑 2B 语音语言模型。
ibm-granite · 工具包
先分步骤思考再作答,适合数学、代码、工具调用和多语言对话。这是 IBM 最大的稠密 Granite 4.2 模型,采用 Apache 2.0 许可,适合在自己硬件上运行开源模型的团队。
HuggingFaceTB · 工具包
用一个 1.35 亿参数、小到能在设备上运行的指令微调模型回答聊天式问题,也能做改写和摘要。适合需要在 Python 或 JavaScript 中使用微型聊天模型的开发者。
HuggingFaceTB · 工具包
聊天、改写和总结文本,还能调用函数,是一个小到可以在设备上运行的 1.7B 紧凑模型。这是 HuggingFaceTB 经过指令微调的 SmolLM2,适合想要小型英文模型的开发者。
gugujiji · 工具包
改写中文网文章节,让它读起来不那么像 AI 写的,同时保持剧情、对话和人物不变。这是基于 Qwen3-4B 的 4B 模型,仅限非商业使用。
gnani · 工具包
用英语和十种印度语言聊天、答题和推理,上下文长度 128K。这是 Gnani.ai 的 30B 混合专家模型,适合用印度语言构建助手、RAG 和智能体的团队。
gevaertlab · 工具包
根据文字或图像,一次性为医学问题的各个答案选项打分,不生成文字。这是斯坦福 Gevaert 实验室的研究模型,不是医疗器械。
flechin · 工具包
一个 27B 推理模型,经过微调后倾向于直接回答而不是含糊其辞,并量化为 MXFP4,让 vLLM 能在单块 32 GB GPU 上提供服务,适合运行本地推理和工具调用模型的开发者。
dmis-lab · 工具包
预测英文文本中被遮盖的词,并提供一个上下文长度 32K 的预训练编码器,可微调用于分类或检索。这是 dmis-lab 的填空模型,适合机器学习工程师和研究人员。
通过 mlx-serve 在 128 GB 内存的 Mac 上运行剪枝后的 2 位 DeepSeek-V4.1-Flash,保留 384 个专家中的 192 个和 1M token 上下文。在代码、推理和工具调用上表现最好。
datalab-to · 工具包
读取图片和 PDF 中的文字,返回保留页面布局的 markdown、HTML 或 JSON。能处理手写、表单、表格和数学公式,支持 90 多种语言,适合做文档数字化的人。
CobuildX-AI · 工具包
在印度语言和印度英语文本中找出姓名、电话号码、Aadhaar 和 PAN 等个人信息,并返回每个值的位置。这是三种规格中最准确的一个,有 57.6M 参数。
cloudraker · 工具包
把文档页面图片解析成文字、表格和图表,并保留 markdown 格式。这是 1.2B 参数的模型,图表提取更好,适合构建文档流水线的开发者。
black-forest-labs · 工具包
用开放的 4B 基础模型,根据文字提示和参考图生成并编辑图像,适合在一张消费级显卡上做微调、LoRA 训练和自定义流程。
black-forest-labs · 工具包
一个 9B 模型,把简短的图像请求、最多 10 张参考图和可选的边界框,变成一条给 FLUX 3 Image Klein 用的详细提示词。适用于编辑、文生图和布局工作。
arbazsiddiqui · 工具包
在通话音频送入语音转文字之前,保留来电者的声音,去掉其他人的声音。这是一个 27.3M 参数的开源模型,可在 CPU 上流式运行,并为 Pipecat 和 LiveKit 语音智能体提供过滤器。
Andreevai · 工具包
带情感并按标注的重音朗读俄语文字,还能从 3 到 10 秒的音频复制声音。只克隆你有权使用的声音。
Aleph-Alpha · 工具包
用德语和英语推理并调用工具,上下文窗口超过一百万 token。这是 Aleph Alpha 推出的开放 78B 混合专家模型,每个 token 只激活 3.46B 参数。
AfriSpeech · 工具包
用 92 种非洲语言和英语朗读文字,在 CPU 上比实时更快,还能用一小段音频克隆声音。适合需要非洲语言语音的开发者和研究人员。
XHToken · 工具包
一个 4.1B 的语言模型,面向设备端使用,针对编码、智能体任务、长上下文和推理做了调优,支持英文和中文,并有三档思考级别。适合本地运行模型的开发者。
Wan-AI · 工具包
把一张静态图像变成 480P 或 720P 的视频,采用 Wan-AI 的专家混合设计。适合用图片生成视频的创作者和研究人员。
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。
sensenova · 工具包
图像生成和编辑模型,连续多次编辑时更稳定,基于 SenseNova-U1.5-8B-MoT,加载步骤相同。适合反复编辑同一张图的设计师和研究者。
Remek · 工具包
针对一条消息、文档或智能体轨迹的类型化问题,一次计算就给出每个允许答案的校准概率,不生成文字。这是面向波兰语和英语决策的实验性 31B 模型。
google-bert · 工具包
补全被遮蔽的英语词并提取文本特征。这是 Google 的不区分大小写的 BERT 基础模型,用于微调后做分类、标注和问答。
convaiinnovations · 工具包
读取邮件、工单等 100 多种语言的文字,一次计算就用带概率的类型化答案回答问题。322M 模型,不生成文字,适合给多语言消息分流的团队。
brandonmusic · 工具包
DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的压缩版本,按两张 96 GB 显卡的规格设计,少数专家用更高精度存储。这是面向大模型部署者的研究版本。
akhilaaa3 · 工具包
针对文字、图像、音频或视频提出的问题,对你列出的每个选项给出概率,而不是写一段解释。这是基于 Gemma 4 的 12B 分类器,适合需要带分数决策的开发者。
XiaomiMiMo · 工具包
在同一个模型里处理文本、图像、视频和音频输入,上下文长达 1M token,适合长代码库和智能体运行。这是 XiaomiMiMo 推出的 311B 开放混合专家模型。
oruk · 工具包
把英文语音转成文字。它是用词错误率做强化学习后训练的 Qwen3-ASR-1.7B,适合需要英文转写的开发者和语音研究者。
nomic-ai · 工具包
把英文文本转成嵌入向量,用于搜索、聚类和分类,向量还可以截短。适合做检索应用的开发者。
ragentile · 工具包
用强化学习调优的模型,用于编写并加速 GPU 内核,基于 Qwen 底座,用编译、正确性和计时反馈训练。适合做 GPU 性能工作的开发者。
Qwen · 工具包
读取文本和图像并输出文本,是 Qwen3.6-35B-A3B 的 FP8 版本,激活参数 3B。适合运行编程智能体、又想比全精度下载更小的开发者。
Qwen · 工具包
Qwen 的 27B 模型,读取文字和图片并用文字回复,针对编程智能体和仓库级工作调校,适合用 transformers 库运行它的开发者。
Qwen · 工具包
把 100 多种语言的文字和代码变成向量,用于搜索、检索、分类和聚类,向量大小可调,还支持任务指令,适合构建搜索和 RAG 系统的开发者。
Qwen · 工具包
作为编程智能体模型使用,总参数 80B、激活参数 3B,上下文 256K。适合在 CLI 和 IDE 工具里运行智能体、并想自己托管模型的开发者。
Qwen · 工具包
用 4B 模型回答对话提示,不显示思考过程,可读取最多 256K token 的上下文。适合想要小型开源助手来做推理、编程和工具调用的开发者。
Qwen · 工具包
编写、解释和修复代码,是 Qwen2.5-Coder 系列里 7B 的指令微调成员。适合想要一个单张消费级 GPU 就能跑的开源编程模型的开发者。
Qwen · 工具包
Qwen 的 1.5B 小型对话模型,能遵循指令、写代码和数学、输出 JSON 等结构化内容,支持超过 29 种语言。适合需要轻量模型的开发者。
NousResearch · 工具包
Nous Research 的 14B 混合推理模型,基于 Qwen3-14B。它可以逐步思考、调用工具,并返回符合模式的 JSON。使用 ChatML 提示格式。
NousResearch · 工具包
Nous Research 基于 Llama 3.1 的 8B 通用对话模型,支持函数调用、结构化输出、角色扮演和代码辅助。适合想要一个可以自己运行、可引导的开放助手的开发者。
nightmedia · 工具包
nightmedia 制作的实验性 9.4B 图文模型,由三个 9B 模型合并而成,面向推理和理科问题。适合喜欢尝试小型开放合并模型的爱好者和研究者。
NeoQuasar · 工具包
一个 102M 参数的金融蜡烛图(K 线)数据模型,可预测价格序列和波动率,也能生成合成数据。它属于 NeoQuasar 的 Kronos 系列,在来自 45 多个交易所的记录上训练。
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。
mondk · 工具包
一个 4.2B 的文本生成模型,由 Qwen3.5-4B 微调而来,用 Three.js 把 3D 场景写成一个独立的 HTML 文件。在浏览器里打开文件,用鼠标旋转模型。
microsoft · 工具包
把多种语言的文字变成数字向量,用于搜索、聚类和相似度匹配,是微软的 0.6B 嵌入模型,适合构建检索和排序工具的开发者。
MemTensor · 工具包
自带固定大小记忆状态的语言模型,基于 Qwen3.6-35B-A3B,无需重读就能保留过去的上下文。适合研究模型和智能体记忆的研究人员和开发者。
jaredpalmer · 工具包
读取一份文档和带类型的问题,一次计算就为每个答案选项返回校准过的概率,不生成文字。这是基于 Qwen3.5-4B 的决策模型,适合需要给文档分流、分诊或检查的开发者。
inclusionAI · 工具包
包含两个 9B 模型,用于实时对话,能边听边说,处理打断,并把任务交给外部工具。一个能看视频和听音频,另一个只处理音频。
inclusionAI · 工具包
接收音频和文字指令,返回文字,或带合成语音的文字。涵盖中英文的语音识别、语音问答和音频推理。适合拥有大型 GPU 的开发者。
HemmingwayAI · 工具包
把日常消息和邮件写成一条可以直接发送的文字,而不是一堆选项。基于 Qwen3.8-27B 的 27B 模型,非商业使用免费,适合想要听起来像真人写作的人。
hablaip · 工具包
一个 LoRA 适配器,帮助 Whisper Large-v3 转写真实呼叫中心电话里的智利西班牙语,包括自发口语、俚语和线路噪声。由 HablaIP SpA 制作。
google · 工具包
读取文字和图片并输出文字,适合想在自己的 GPU 或工作站上,用 Google DeepMind 开放权重模型做编程、推理和图片提问的开发者。
fastino · 工具包
对英文文本按你在调用时传入的任意标签集进行分类,比如意图、路由、情感或紧急程度,一次完成,不需要提示词模板。这是 Fastino 推出的面向运营决策的小型专用模型。
errrinn · 工具包
禁用 Simple Wikipedia 中常见的词对之后,用古怪的网络聊天口吻回答。这是一个 4.3B 参数的 Gemma 3 实验,适合好奇约束解码如何改变模型语气的人。
dglhf · 工具包
帮助完成智能体式编码,包含两个在 PostgreSQL 引擎任务上训练的模型。Slonik-27B 和 Slonik-9B 来自 Postgres Professional,适合从事数据库代码和编码智能体的开发者。
cagliostrolab · 工具包
根据标签式文字提示词生成动漫风格图片,是在大型动漫数据集上重新训练的 Stable Diffusion XL 微调模型。适合使用 diffusers、ComfyUI 或 Stable Diffusion WebUI 的画师和开发者。
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。
Asteromorph · 工具包
为每份文档与搜索查询的相关度打分,可附带上下文,用来重新排序搜索结果。这是基于 Qwen3.5 构建的 4B 开放权重重排序模型,适合科学和通用搜索。
amazon · 工具包
无需用你的数据训练就能预测时间序列,覆盖单个序列、多个相关序列以及带额外输入的序列。这是亚马逊的 120M 参数模型,可在 GPU 或 CPU 上运行。
akhaliq · 工具包
让 MOSS-Image-SFT 文生图模型只用 4 步、无需引导就能出图,只需一个 LoRA 文件。可渲染英文和中文文字,适合 ComfyUI 和 diffusers 用户。
AbdelrhmanX2 · 工具包
把埃及阿拉伯语语音转成文字,针对课堂讲座调优,也能处理日常对话和阿拉伯语与英语混用。适合转录埃及讲座或录音的人。
8BitStudio · 工具包
一个 95.6M 参数的英文聊天模型,在单块 RTX 5060 Ti 上从零训练,小到可以在 CPU 上运行。适合想试玩小型本地语言模型的人。
XingChen-AGI · 工具包
用于生成文本,处理规划和调用工具等多步骤任务,支持中英文和 256K 上下文。这是一个混合专家模型,适合自行部署运行的开发者。
Wan-AI · 工具包
根据文字提示生成 480P 短视频,小到大多数约 8 GB 显存的消费级 GPU 都能运行。适合想在本地做文字转视频的创作者和研究者。
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。
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。
tcmofashi · 工具包
在中文 QQ 群聊里扮演一个角色:读取聊天记录,写出一句简短随意的回复,不显示推理过程。这是 Qwen3.5-9B 的合并 9B 微调模型,也能读取聊天里的图片。
StrandsAgents · 工具包
为智能体流程做快速决策:在选项中挑选,或按等级打分,每个答案都带校准过的置信度。适合做模型路由、选择工具和分流请求的开发者。
shib79 · 工具包
一个 12B 的 Gemma 微调模型,把普通英语变成 constraint-kit CAD 系统用的零件与配合程序,请求超出范围时会如实说明,适合创客和工程师。
Qwen · 工具包
能读图像和文字的多模态聊天模型,总参数 35B,每次只启用其中 3B。适合用 Transformers、vLLM 等自己部署大模型的开发者。
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。
Qwen · 工具包
为每个段落回答查询的程度打分,把最好的段落排在搜索和检索系统的前面。这是覆盖 100 多种语言的 0.6B 文本重排模型,适合搭建搜索的开发者。
Qwen · 工具包
提供 Qwen3-0.6B-Base,这是 Qwen3 系列里小型的预训练基础模型,用 119 种语言训练,上下文 32k。适合要微调或研究微型语言模型的开发者。
pnnbao-ump · 工具包
用 48 kHz 朗读越南语和英语,带来自三个地区的 23 个预设声音、即时声音克隆和实时流式输出。这是一个 131M 的小型文字转语音模型,在普通 CPU 上也能运行。
osunlp · 工具包
osunlp 推出的开放 1.2B 基础语言模型,是带注意力残差的循环 Transformer,附带一次 500B token 训练的检查点。适用于文本补全和进一步训练。
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。
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。
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。
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。
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。
HuggingFaceTB · 工具包
作为小型 3B 开放模型来写作和回答问题,支持可切换的逐步思考、工具调用和长上下文,适合想在自己电脑上用紧凑模型的开发者。
higa2515 · 工具包
在 Qwen3.8-27B 上加了学习型稀疏注意力索引器的 BF16 源权重,附带参考用的 Transformers 加载器,适合研究或部署 Qwen Sparse Attention 的人。