GameScaling
THUSI-Lab · 工具包
基于 Qwen3.5-0.8B 的小型视觉语言模型,来自一个面向多种虚拟游戏世界中具身智能体的持续预训练研究项目。适合研究游戏智能体的研究者。
THUSI-Lab · 工具包
基于 Qwen3.5-0.8B 的小型视觉语言模型,来自一个面向多种虚拟游戏世界中具身智能体的持续预训练研究项目。适合研究游戏智能体的研究者。
Qwen · 工具包
一个视觉语言模型,能把图片、文档和视频与文字问题一起理解并用文字回答。适合围绕图表、扫描件、屏幕和视频片段开发应用的开发者。
prithivMLmods · 工具包
提供 Xiaomi-OCR-0 的 GGUF 文件,这是一个用来读取文档和图片文字的 0.8B 紧凑视觉语言模型,大小从约 466 MB 到 1.52 GB。适合配合 llama.cpp 做本地 OCR。
Poindexter-Labs · 工具包
根据自然语言背景给出结构化决策:从选项中选一个、判断一个是非命题,或按评分标准给一项内容打分。适合构建智能体路由和分类的开发者。
openbmb · 工具包
通过 llama.cpp 运行 1B 视觉语言模型,回答关于图片的文字提示词。提供多种量化大小的 GGUF 文件,适合想要小型本地模型的开发者和爱好者。
openbmb · 工具包
为文本、公式和表格区域的 OCR 结果打 0 到 1 之间的质量分,提供给 llama.cpp 使用的 GGUF 文件。适合在自己机器上检查 OCR 结果的人。
OmniJev · 工具包
读取截图、照片、视频或文字和几个带类型的问题,一次运行就给每个答案选项打出概率。适合开发会看屏幕的智能体的人。
OmniJev · 工具包
读取截图、照片、视频或文字,再结合你输入的问题,为每个答案选项给出概率,比如智能体下一步该做什么、任务是否完成。
OmniJev · 工具包
针对截图、照片、视频或文字,回答你提的问题,并给出每个选项的概率。适合需要在智能体循环里快速做决定的开发者。
omlab · 工具包
通过在候选区域中选择来找到并指出图像中的物体,目标不存在时回答 None。适合无人机、机器人和监控摄像头的视觉工作。
nvidia · 工具包
读取胸部和腹部 CT 体数据,撰写结构化放射报告、回答问题并说明推理过程。适合做 CT 图像分析的研究人员和开发者。
NotCherry · 工具包
把 Qwen3.5-0.8B weight-space-programming 模型打包成适用于 llama.cpp 的 GGUF 文件,包括 4 位文本模型和用于图像输入的独立视觉投影文件。
MultiverseComputingCAI · 工具包
Multiverse Computing 的 61.1B 多模态模型,是 NVIDIA Nemotron 3.5 Super 的压缩版本,接收文本、图像和视频,并保持约 12B 参数被激活。适合想用更少 GPU 通过 vLLM 部署大型开放模型的团队。
mlx-community · 工具包
Qwen3.6-35B-A3B 的 8 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。适合想在本地运行大型视觉语言模型的开发者。
migtissera · 工具包
Tess-4.5 的 GGUF 版本,这是一个 27B 开放权重的编程和智能体模型,供 llama.cpp 使用,带视觉投影器和可选的草稿头来加快生成。适合在本地运行模型的人。
microsoft · 工具包
Microsoft Research 推出的计算机使用智能体模型,读取浏览器截图并决定下一步点击、输入或滚动,来完成网页任务。适合构建浏览器智能体的开发者和研究者。
Mia-AiLab · 工具包
GLM-5.3-Flash 的 EXL3 量化版,156 GB,路由专家更窄,比同一实验室的 4 位版本小约 11%。适合在本地 GPU 上运行大模型的人。
meituan-longcat · 工具包
面向长链条智能体任务的多模态混合专家模型,用于代码库开发、完整项目构建和创意设计,此为压缩的 W4A4 版本。适合拥有大型 GPU 算力的团队。
Kwaipilot · 工具包
Kwaipilot 的开放权重编程模型,混合专家结构,总参数 35B,激活 3B,针对智能体编程做了调优,工具调用出错更少。可用于 transformers、vLLM 和 SGLang。
khazarai · 工具包
在提出修复方案前先检查真实文件,来调试和评审代码。这是 Qwen3.8-27B 的微调版,用 195M 词元的推理轨迹训练。适合构建编程智能体的开发者。