来自 Hugging Face 的 AI 项目

H2O-Lightning-4B

h2oai · 工具包

回答关于文档、工单、政策或对话及其配图的类型化决策问题，并给每个选项一个概率。适合想用小模型来判断记录的团队。

Tev-320B

gordonhu · 工具包

一个 320B 的混合专家智能体模型，只用一个 bash 工具完成较长的终端任务。用 1,170 个环境做强化学习训练，面向研究者，采用非商业许可。

gemma-4-31B-it-qat-q4_0-gguf

google · 工具包

把 Google 的 Gemma 4 31B 指令微调模型做成 4-bit GGUF 文件来运行，能读取文字和图片并用文字回答。适合有消费级显卡或工作站的开发者和爱好者。

T5 Base

google-t5 · 工具包

一个 2.2 亿参数的文本到文本模型，能做英语、法语、罗马尼亚语和德语之间的翻译，也能做摘要、问答和分类。适合开发者和 NLP 学习者。

BERT multilingual base model (cased)

google-bert · 工具包

在 104 种语言中补全被遮蔽的词并提取文本特征。这是区分大小写的 BERT 基础模型，用于微调后做分类、标注和问答。

bert-base-chinese

google-bert · 工具包

预测中文文本中被遮住的词，是 Google 针对中文预训练的 BERT base 模型。适合构建中文语言工具或为中文任务微调模型的开发者和研究人员。

xkcd-artist

gnumanth · 工具包

通过规划场景、姿势和对话气泡，把文本提示词变成 XKCD 风格的漫画，输出 SVG 或 PNG。适合想从一个想法快速得到漫画分格的人。

Qwen2.5-Coder-1.5B Q8_0 GGUF

ggml-org · 工具包

通过 llama.cpp 在你自己的机器上运行 Qwen2.5-Coder 1.5B 的 Q8_0 GGUF 文件，可以用命令行，也可以做成本地服务器。适合想用小型代码模型的开发者。

Darwin-27B-ZTC

FINAL-Bench · 工具包

读取一个情境和一组带类型的问题，一次前向计算就为每个选项返回概率，不生成任何文字。适合给工作流增加校准决策步骤的开发者。

GLiNER2.5-multi-Decide

fastino · 工具包

按你在调用时传入的标签对文本分类，一次计算完成，不需要提示词模板。这是 287M 的模型，用于非英语文本的路由、意图、情感和审核。可在本地运行。

Wav2Vec2-Base-960h

facebook · 工具包

把采样率为 16 kHz 的英语语音音频转成文字。这是在 960 小时 Librispeech 上微调过的 wav2vec 2.0 基础模型，适合需要转写基线的开发者和研究者。

SaulLM-54B-Instruct

Equall · 工具包

针对法律文本调优的语言模型，用美国和欧洲的法律资料训练。这是面向研究和改造法律 AI 的研究版本。它的回答仅供参考，不是法律意见。

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。

ARK-ASR-3B

Edge0 · 工具包

用 Whisper 风格的音频编码器加 Qwen 解码器，把多种语言的语音转成文字。适合需要多语言转写的开发者和研究者，卡里给出了英文和中文的结果。

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。

Distil-Whisper distil-large-v3

distil-whisper · 工具包

把英语语音转成文字，速度约为 Whisper large-v3 的 6.3 倍，长音频上的准确率仍很接近。适合需要转写录音的开发者和团队。

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。

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。