来自 Hugging Face 的 AI 项目

KVARK Sparkle 1.0 (27B) FP8

Egzakta · 工具包

在 vLLM 上运行 FP8 格式的 27B 图文模型。和同规模的 Qwen 模型相比，它推理时用的词元少得多。适合自己托管模型的人。

Kvark-Sparkle-1.0-27B

Egzakta · 工具包

能处理图像和文字，推理时用的思考 token 比基座 Qwen3.8-27B 更少，据模型卡称，在相近的准确率下回答时间约减半。另有 FP8 和 GGUF 版本。

Rukopys-OCR-4B

ebinan92 · 工具包

从图片中读取乌克兰语手写文档，找出每个文字区域、标注类型，并以结构化 JSON 返回转写内容。这是用于手写数字化的开放 4B 视觉语言模型。

theOG-50M

DrunkkToys · 工具包

根据一段英文说明写出 Python 函数。这是在一台笔记本上从零训练的 50M 参数代码模型，小到可以在 Ollama、LM Studio 或 llama.cpp 里离线运行。

Maple-Preview

deepgrove · 工具包

一个 20B 的三值权重推理模型，每个词元激活约 1B 参数。为快速的设备端使用而设计，检查点为 5.31 GB，上下文为 131,072 词元。这是一个预览版，在智能体任务上较弱。

Kiyo-65M

DedeProGames · 工具包

用一个只有 65M 参数的仅解码器小模型续写英文文本，它在 80B 个词元上训练。适合想研究、比较小型 transformers 模型或拿它测试代码的学习者和研究者。

Gemma-3-12b-it-MAX-HORROR-Imatrix-GGUF

DavidAU · 工具包

写带有恐怖色彩的小说。这是 Gemma 3 12B instruct 的 GGUF 版本，用恐怖模型生成的 imatrix 量化，适合在本地运行模型的创作者。

Surya OCR 2.5

datalab-to · 工具包

用 689M 参数的模型读取文档图像中的文字，还能找出文本行、版面块和阅读顺序。适合把扫描件和照片变成文字和 HTML 表格的开发者。

lift

datalab-to · 工具包

从 PDF 和图像中提取结构化数据。你提供一个 JSON 模式，它返回与之匹配的对象。这是 Datalab 的 9.7B 视觉语言模型，适合处理文档的开发者。

PLLuM-12B-chat-2512

CYFRAGOVPL · 工具包

PLLuM 系列的波兰语聊天模型，按人类偏好调优，适合对话、问答和摘要，并关注波兰公共服务场景。

Qwen 3.6 35B-A3B REAP-48 v2 GGUF

crucible-labs · 工具包

在 8.78 GiB 的 GGUF 文件里运行经过剪枝和量化的 Qwen3.6-35B-A3B，供 llama.cpp 使用，比第一版更接近未量化的权重。适合内存有限的人。

Underdog-Woof-4B-1.1

ConwayResearch · 工具包

这是一个紧凑的 4.2B 文本生成模型，基于 Qwen 3 4B 后训练，更适配 Underdog 自己的配套环境，并量化为 4-bit MLX 格式。适合在非商业场景下运行小型本地模型的人。

Instinct

continuedev · 工具包

预测你在代码里接下来可能做的修改。这是 Continue 推出的 7.6B 模型，基于 Qwen2.5-Coder-7B 微调，适合想在自己电脑或服务器上运行它的开发者。

ConeML 1.2B Experimental

ConeML · 工具包

从你提供的事实里找出最高、最老或第一个对象，是一个小型英文研究模型，提供 FP32 Safetensors 和 Q8_0 GGUF 文件。适合研究者，仅限非商业使用。

North Mini Code

CohereLabs · 工具包

Cohere 的开放权重研究模型，用于写代码、智能体软件工程和终端任务。30B 模型，3B 激活，256K 上下文。适合自己运行编程模型的开发者。

Chroma Context-1

chromadb · 工具包

一个 200 亿参数的搜索模型，为复杂的多步问题找出支撑文档，并在搜索中修剪自己的上下文。设计成与更大的推理模型搭配的检索助手。

Qwen3.5-9B GGUF (ShapeLearn)

byteshape · 工具包

Qwen3.5-9B 的 GGUF 副本，这个模型能读文字和图像，用 ByteShape 的 ShapeLearn 压缩，面向 llama.cpp。有 GPU 和 CPU 的版本，大小约从 3 GB 到 5.7 GB。

North-Mini-Code-1.0 GGUF

byteshape · 工具包

North-Mini-Code-1.0 编程模型的 GGUF 副本，用 ByteShape 的 ShapeLearn 压缩，面向 llama.cpp 中的 GPU 使用。四种大小，从 12.1 GB 到 21.5 GB，适合单 GPU 的开发者。

UI-TARS-1.5-7B

ByteDance-Seed · 工具包

一个开放的多模态智能体模型，能读屏幕截图并决定在应用、浏览器、手机和游戏中做什么。适合构建电脑操作和图形界面自动化智能体的开发者。

Qwen3.5-4B GGUF

bartowski · 工具包

Qwen3.5-4B 的 imatrix GGUF 量化版本，这是一个带 MTP 层的 4.3B 图文模型，4 位文件约 3 GB。适合在本地运行小模型的人。