Qwen3.6-35B-A3B-2Bit-GSQ
ISTA-DASLab · 工具包
用 GSQ(Gumbel-Softmax 量化)制作的 Qwen3.6-35B-A3B 的 2 位量化副本,用小得多的内存保留大部分推理和编程能力。需配合打过补丁的 vLLM 使用。
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用 GSQ(Gumbel-Softmax 量化)制作的 Qwen3.6-35B-A3B 的 2 位量化副本,用小得多的内存保留大部分推理和编程能力。需配合打过补丁的 vLLM 使用。
InternScience · 工具包
作为一个 35B 开放权重语言模型,负责多步骤智能体工作:规划、搜索、调用工具和科学推理。适合要把模型接入会调用工具的智能体的开发者。
incoai · 工具包
一个 403M 参数的草稿模型,用 SGLang 里的推测解码加快 Flint 语言模型的服务速度,并且不改变输出。它不是独立的模型。
inclusionAI · 工具包
inclusionAI 的多语言文字转语音模型,可根据短音频克隆声音,也能按描述设计声音,并控制情绪、语速和方言。推理需要它的 GitHub 项目。
inclusionAI · 工具包
听音频并按文字指令用文字作答,还可选择语音回复。这是 inclusionAI 的紧凑音频语言模型,适合做中英文语音识别、语音提问和音频理解。
IFM · 工具包
3.7B 参数 K2-Horizon 文本模型的 GGUF 文件,提供从 BF16 到 Q4_K_M 的六种精度,用于 llama.cpp 运行。模型有 512K token 的上下文窗口。
IFM · 工具包
作为一个紧凑的开源推理模型,回答数学、编程和科学问题,一次最多能读取 128K 个 token。由 IFM 制作,适合想要数据和代码都公开的小模型的人。
ibm-granite · 工具包
把文档页面图像转换成结构化文本,支持公式、版面和关于页面元素的提问,是 IBM Research 的 258M 模型。适合用 Docling 构建文档转换的人。
ibm-granite · 工具包
把 IBM 的 Granite 4.2 3B 文本模型打包成 GGUF 文件,供本地使用。4 位权重估计约 1.8 GB,适合想要采用 Apache 2.0 许可的小型模型的人。
ibm-granite · 工具包
用 IBM 推出的 340M 参数指令模型处理摘要、分类、抽取、问答、RAG、代码任务和工具调用,支持 12 种语言。适合需要紧凑设备端模型的开发者。
IAHispano · 工具包
带浏览器界面的语音转换工具,注重易用和音质,支持插件。适合只转换自己有权使用的音频的艺术家、开发者和研究人员。
humain-ai · 工具包
用阿拉伯语和英语回答问题、遵循指令。这是沙特数据与人工智能管理局(SDAIA)下属国家人工智能中心从零训练的 7B 模型,适合构建阿拉伯语工具的开发者和研究人员。
HuggingFaceTB · 工具包
同时回答关于视频、图像和文字的问题,用一个 2.2B 模型,视频推理约需 5.2 GB GPU 显存。适合构建设备端视觉助手的开发者。
HuggingFaceH4 · 工具包
作为乐于助人的助手进行对话,由 Mistral-7B 经直接偏好优化调教而成。适合想自己运行小型开源聊天模型的开发者和爱好者。
Hooshaai · 工具包
用 AdaSplash 稀疏注意力的 RoBERTa Base 模型对英文文本分类,比如 SST-2 情感,用部分精度换取更低的延迟和显存占用。
Hooshaai · 工具包
用 Fisher 加权 SVD 以 rank 32 把 RoBERTa Base 压缩到约 82M 参数,对英文文本分类,用部分精度换取更低的延迟和显存占用。
Hooshaai · 工具包
一个 RoBERTa Base 情感分类器,把注意力换成稀疏的 AdaSplash 版本,让 40% 的注意力权重变成零,以降低耗时和内存。适合测试高效注意力的开发者。
Hooshaai · 工具包
在 GLUE SST-2 上微调的 DistilBERT 文本分类器,换用压缩的随机投影注意力,把打分计算量减半。适合研究更快注意力的实验模型。
hf-audio · 工具包
一次处理就能转写多说话人的长录音,并加上时间戳和匿名说话人标签,支持 50 多种语言。适合把会议、电话、播客和讲座变成易读文字稿的团队。
HA-SA-ki · 工具包
提供英文和中文之间同声语音到语音翻译的模型文件,基于 OmniTalker。适合想运行或研究 EMNLP 2026 论文系统的研究者和开发者。