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来自 Hugging Face 的 AI 项目

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Smaug Humanizer

abacusai · 工具包

把 AI 写的文本改写成人类口吻,同时保留事实、数字、名称和排版。这是 Abacus.AI 基于 Gemma 4 微调的 12B 模型,适合写作者和编辑。

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GLM-5.3-Flash-BF16

zai-org · 工具包

一个 320B 参数、激活 18B 的多模态模型,能读文字和图像,思考预算可调,用混合注意力设计处理长上下文。适合有像样 GPU 基础设施的团队。

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Qwen3.8-27B-CodeForge-3xMerge

xtools-at · 工具包

用三个 Qwen3.8-27B 微调版本加权合并而成的模型,可编写和解释代码,也能处理推理问题。适合想用一个通用模型做编程和聊天的开发者。

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gemma-4-E2B-it-GGUF

unsloth · 工具包

Unsloth 制作的 Google DeepMind Gemma 4 E2B 指令微调模型的 GGUF 文件,接收文本和图像并输出文本,上下文为 128K。适合在笔记本和小型机器上本地运行模型的人。

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gemma-3-4b-it-GGUF

unsloth · 工具包

在你自己的电脑上回答关于文字和图片的问题,是 Unsloth 打包的 Google Gemma 3 4B 指令模型的 GGUF 副本。适合想用小型本地模型的开发者和用户。

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Inkling-Small-NVFP4

thinkingmachines · 工具包

Inkling-Small 的 NVFP4 版本,一个多模态混合专家模型,接收文本、图像和音频并输出文本。适合构建智能体、编程助手和其他 AI 应用的开发者。

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Qwen3.5-4B-Base

Qwen · 工具包

这是一个只做过预训练的视觉语言基础模型,用于微调和上下文学习实验,不用于直接聊天。适合想用小型 Qwen3.5 作起点并用 LoRA 适配的开发者。

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PaddleOCR-VL

PaddlePaddle · 工具包

读取文档图像并返回其中的文字,是参数不到十亿的视觉语言模型。适合在自己的机器上用 PaddleOCR 解析中英文文档的人。

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Ornith-1.5-9B

ornith-ai · 工具包

处理编程和终端任务,是一个适合单张 GPU 的 9B 稠密语言模型。适合想用小型开源模型做软件开发的开发者,另有面向手机的移动版本。

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Ornith-1.5-122B-NVFP4

ornith-ai · 工具包

提供 Ornith-1.5-122B 的 NVFP4 量化副本,这是一个面向单 GPU 使用、在编程测试里表现突出的 122B 混合专家文本模型。适合自己托管大模型的开发者。

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MiniCPM-V 4.6

openbmb · 工具包

能读懂单张图片、多张图片和视频并用文字回答,参数量 1.3B,适合在手机和其他边缘设备上运行。适合想要小型视觉语言模型的开发者。

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DeepSeek-V4.1-Flash-1017-oQ4e-mtp

mlx-community · 工具包

DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的混合精度 MLX 版本,这是一个超大的多模态混合专家模型。适合拥有数百 GB 内存、想用 MLX 工具运行它的人。

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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。

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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。

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用一个混合精度的压缩 GGUF 文件,在 llama.cpp 里本地运行 35B 的 Axion-1.0 模型。这是 IsValorum 的量化版本,适合想在自己硬件上运行大型混合专家模型的人。

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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。

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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。

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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。

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Qwen3.6-35B-A3B 2-bit GSQ GGUF

chtisgit · 工具包

用 2-bit GSQ 的 GGUF 转换版运行 35B 的 Qwen 模型,另配一个单独的视觉投影器,供 llama.cpp 使用。适合想在 CPU 或普通显卡上用小文件跑大模型的人。

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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。

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