Alpie Seed 9B
169Pi · 工具包
用一个基于 Qwen3.5-9B 的 9B 开放权重模型处理文字、图片和视频,做推理和编程,并提供适合轻量硬件的 GGUF 版本。适合想要能离线运行的模型的开发者。
169Pi · 工具包
用一个基于 Qwen3.5-9B 的 9B 开放权重模型处理文字、图片和视频,做推理和编程,并提供适合轻量硬件的 GGUF 版本。适合想要能离线运行的模型的开发者。
p-e-w · 工具包
用更少的字数作答,回复长度约为它所基于的 Qwen3-4B-Instruct-2507 的一半,简短直接。适合想要精简文本生成结果的人。
Qwen · 工具包
用一个 35B 的混合专家模型处理编程、仓库级推理和图文输入,它激活 3B 个参数。适合在 transformers、vLLM 或 SGLang 里运行开放权重的开发者。
Axion1-0 · 工具包
Axion 1.0-35B 的复现检查点,一个 35B 混合专家模型,面向科学推理、信息检索和借助工具解决问题,用 vLLM 部署。适合研究人员和智能体开发者。
Sparset · 工具包
Qwen3.8-27B 的一个变体,推理用的 token 少得多,高强度下最终答案约快一倍,适合运行推理模型并希望等待更短的人。
Qwen · 工具包
Qwen 的 9B 开放模型,能读取文字和图片并输出文字,上下文很长,支持 201 种语言和方言,适合想在自己硬件上用中等规模模型的开发者。
XHToken · 工具包
一个 4.1B 的语言模型,擅长编程、智能体任务和长上下文,支持英文和中文,有三档思考强度,适合构建在自己设备上运行的智能体的开发者。
openbmb · 工具包
用 30 种语言和九种中文方言朗读文字,输出 48 kHz,可根据文字描述设计新声音,也能从一小段音频克隆声音。这是面向开发者的开放 2.3B 文字转语音模型。
summerAIO · 工具包
把 Qwen3.8-27B 转成掩码扩散语言模型,用并行解掩码的方式生成文字。这是一个实验性的研究检查点,适合有大显卡的研究人员和机器学习工程师。
OpenMOSS-Team · 工具包
OpenMOSS 的文生图模型,由 MOSS-Image-Base 微调而来,可以读取普通提示词、标签或 JSON 布局来摆放文字和物体,适合在 NVIDIA GPU 上用 diffusers 生成图片的人。
Nanbeige · 工具包
一个 33.1B 的开放模型,面向智能体编程和专业协作任务,是 Nanbeige4.3 系列的旗舰教师模型,适合想要约 30B 参数强力开放模型的开发者和智能体开发者。
ISTA-DASLab · 工具包
Qwen3.8-Flash-Next 的偏编程 GGUF 版本,去掉了一半专家,把 BF16 的 354 GB 缩到 58.4 GB,同时保留图片输入,适合有大机器、想在本地用编程模型的人。
RikiyaT · 工具包
一个由 LLM 在不训练的情况下编辑了两个权重矩阵的 Qwen3.5-0.8B,用来消除它的思考死循环并提升数学能力。这是面向研究人员和小模型用户的实验性模型。
microsoft · 工具包
用一个约 4B 参数的小型视觉语言模型,根据截图和终端命令来操作电脑,由 Microsoft 开发,适合构建或研究电脑操作智能体的人。
RecursiveSI · 工具包
为编程智能体打造的 39.8B 混合专家语言模型,能调查代码库、修复 bug、实现功能并编写测试,适合在 GPU 服务器上运行自己智能体的开发者。
nvidia · 工具包
读取多路摄像头画面、导航指令和运动历史,输出带文字理由的行驶轨迹,也能回答关于场景的问题。适合自动驾驶开发者和研究者。
google · 工具包
Google DeepMind 推出的 31B 指令微调模型,能读文字和图片并输出文字,上下文 256K,可配置思考模式,适合在工作站或服务器上运行开放模型的开发者。
KBlueLeaf · 工具包
KBlueLeaf 对 MOSS-Image-Base 文生图模型做的微调,缩小了其内部数据流里的极大值,同时让输出和基础模型保持接近。适合 ComfyUI 和 diffusers 用户以及数值研究人员。
HAL-X-AI · 工具包
针对一条消息、文档、图片或图表里的纯文字问题,在几十毫秒内给出每个选项的概率,适合做工单分流和记录分类的开发者。
baidu · 工具包
用 Baidu 的 3.3B 视觉语言模型把文档图片和多页 PDF 解析成文字,适合把 OCR 和文档解析加入自己工具的开发者。
BAAI · 工具包
用 BAAI 的 27B 模型,通过多轮提出、测量、反思和修改来改进自己的解答,适合做编程、机器学习和深度研究任务的智能体研究者和开发者。
baidu · 工具包
百度的 3.3B 文档解析模型,面向长文档,用 SR-SWA 注意力让解码成本几乎保持不变,提供 Transformers 和 SGLang 两条使用路线。适合要把长报告和书籍数字化的团队。
Oomni · 工具包
用男声和女声朗读 11 种印度语言的文字,可在 GPU 或普通 CPU 上运行,适合给应用加入语音功能的开发者。
maritaca-ai · 工具包
Maritaca AI 基于 Qwen3.5-4B 制作的葡萄牙语和英语小模型,有 Think 和 Instruct 两种模式,工具使用能力强,这是适用于 vLLM 和 SGLang 的 BF16 版本。适合构建巴西葡萄牙语助手的开发者。
KRAFTON · 工具包
用韩语和英语生成文本、遵循指令、保持对话上下文并调用工具。一个 3.1B 参数、上下文 262,144 个 token 的语言模型,适合开发者和设备端应用。
IFM · 工具包
MBZUAI 的 IFM 做的 29B 世界模型,把一个场景和描述的动作变成最长 20 秒的视频,让智能体可以预览结果,适合有大显卡的研究人员和智能体开发者。
taobao-mnn · 工具包
一个约 300M 参数、支持英文和中文的小型指令微调语言模型,与 MNN 推理栈一起设计,面向手机和平板运行。适合构建端侧助手的开发者。
google · 工具包
Google DeepMind 的开源嵌入模型,把文字、代码、图片、视频和音频放进同一个 768 维向量空间,可在笔记本和手机上运行。适合构建搜索和检索的开发者。
meituan-longcat · 工具包
美团 LongCat 的多模态混合专家模型,面向长时间的智能体任务和编程,总参数约 1.6 万亿,每个 token 激活 480 亿。适合有大型 GPU 集群的实验室和团队。
tencent · 工具包
五层草稿模型,为 Qwen3.8-27B 并行猜测 16 个 token,再由大模型一并检查。适合部署该模型的团队。
Qwen · 工具包
能读懂文字、图片和视频并用文字回复的 27B 开源模型,面向编程、研究和多步骤智能体任务,适合自己部署模型的开发者。
NousResearch · 工具包
用 270 亿参数的文本模型回答政治敏感问题,由 Nous Research 在 Qwen3.8-27B 基础上重新训练,以调整其立场。适合助手开发者和价值对齐研究者。
ricursiveAI · 工具包
用 650 亿参数的稠密语言模型驱动终端编程智能体,上下文最长 1,048,576 个 token。适合想要 Apache 2.0 开放权重的开发者和研究者。