来自 Hugging Face 的 AI 项目

AREX-2 GGUF

mradermacher · 工具包

BAAI 的 AREX-2（26.9B）的 GGUF 量化文件，从 2 位到 8 位，另有可选的多模态补充文件。适合在本地运行大模型、想挑一个放得进自己内存的尺寸的人。

voyage-4-nano

MongoDB · 工具包

来自 Voyage 4 系列、3.46 亿参数的多语言文本嵌入模型，用于语义搜索和检索，向量大小可调。适合构建搜索和 RAG 系统的开发者。

Florence-2-base

microsoft · 工具包

Microsoft 推出的小型视觉模型，通过更换文字提示词来做图像描述、目标检测和分割。适合需要用一个模型完成多种图像任务的开发者和研究者。

LongCat-Video

meituan-longcat · 工具包

用一个 13.6B 的模型，根据文字提示、一张静态图片，或接着已有片段往下写来生成视频。目标是 720p、每秒 30 帧的长片段，适合有 GPU 的开发者和研究人员。

MERT-v2-FullSong

m-a-p · 工具包

一个音乐编码器，把 30 到 360 秒的整首歌转成帧级或整段级的数值特征。适合处理冻结嵌入的音乐 AI 研究者和开发者。

Mimi

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。

Rein-NPC-4B

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。

granite-speech-5.0-470m-turboctc

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。

granite-speech-5.0-2b

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。

Granite-4.2-30B

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。

SmolLM2-135M-Instruct

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。

SmolLM2-1.7B-Instruct

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。

gnani-evon-v3.3-30B-A3B

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。

MANTA-27B

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。

Qwen3.8-27B-Randean-MXFP4

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。

UltraBERT-380M

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。

Chandra OCR 2

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。

rakedoc-nano-2

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。

Qwen3.6-35B-A3B GGUF (ShapeLearn Quantized)

byteshape · 工具包

Qwen3.6-35B-A3B 的量化 GGUF 版本，能读图片和文字，有从约 9 GB 起的 CPU 和 GPU 变体，用 ByteShape 的 ShapeLearn 制作。适合运行 llama.cpp 的开发者。

FLUX 3 Image Klein Prompt Upsampler

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。

Kolibri-1

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。

Spark-X2.6-4B-Base

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。

Qwen3.5-2B-GGUF

unsloth · 工具包

unsloth 制作的 Qwen3.5-2B 小型 GGUF 版本，能读图片和文字并用文字回答。适合在本地做原型、微调和研究。

SenseNova-U1.5-8B-MoT-TailSteer

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。

basal-omni-1.0-ultra

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。

BERT base model (uncased)

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。

Laya Multilingual

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。

Jev-Omni

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。

MiMo-V2.6-Flash-RL

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。

orukqwen-asr-1.7b

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-embed-text-v1.5

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。

Vc

kuark · 工具包

运行一个捆绑了 CLIP 和 taming-transformers 项目的 Gradio 应用，指向图像方面的工作。说明里没有写它生成什么，所以适合想读代码的开发者。

Time-series with Transformers

keras-io · 工具包

你可以在 Gradio 页面里试用一个给时间序列分类的 Transformer 模型，里面带有两个示例 CSV 文件。适合处理序列数据的学生和开发者。

Swin Transformers

keras-io · 工具包

你可以在 Gradio 页面里试用 keras-io 的 Swin Transformer 图像模型，里面带有示例图片。适合想看视觉 Transformer 实际运行的学生和开发者。

Qwen3.6-35B-A3B-FP8

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。

Qwen3.6-27B

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。

Qwen3-Embedding-4B

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。

Qwen3-Coder-Next

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。

Qwen3-4B-Instruct-2507

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。

Qwen2.5-Coder-7B-Instruct

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。

Qwen2.5-1.5B-Instruct

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。

Seshat Agent

PCL-RSI-lab · 工具包

用一个会自我改进的编程智能体修复软件 bug，它从自己成功的运行中学习可复用的推理模式，适合做仓库级 bug 修复的开发者和研究人员。

Hermes 4 14B

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。

Hermes 3 Llama-3.1 8B

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。

Qwen3.5-9B Brainwaves DeepThought STEM OneJev1.6

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。

AREX-2-i1-GGUF

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。

harrier-oss-v1-0.6b

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。

MemT-1.0-Nano

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。

Realtime-Venus

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。

Ming-3.0-audio-flash

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。