Hemmingway-1
HemmingwayAI · 工具包
把日常消息和邮件写成一条可以直接发送的文字,而不是一堆选项。基于 Qwen3.8-27B 的 27B 模型,非商业使用免费,适合想要听起来像真人写作的人。
HemmingwayAI · 工具包
把日常消息和邮件写成一条可以直接发送的文字,而不是一堆选项。基于 Qwen3.8-27B 的 27B 模型,非商业使用免费,适合想要听起来像真人写作的人。
google · 工具包
读取文字和图片并输出文字,适合想在自己的 GPU 或工作站上,用 Google DeepMind 开放权重模型做编程、推理和图片提问的开发者。
fastino · 工具包
对英文文本按你在调用时传入的任意标签集进行分类,比如意图、路由、情感或紧急程度,一次完成,不需要提示词模板。这是 Fastino 推出的面向运营决策的小型专用模型。
dglhf · 工具包
帮助完成智能体式编码,包含两个在 PostgreSQL 引擎任务上训练的模型。Slonik-27B 和 Slonik-9B 来自 Postgres Professional,适合从事数据库代码和编码智能体的开发者。
baselabs · 工具包
用一个 2B 模型,针对文本或图片回答是非题、选择题和打分题,并返回校准过的概率。适合需要自动分流、分诊或分类请求的团队。
bartowski · 工具包
bartowski 用重要性矩阵为 Jackrong 的 Qwopus3.8-27B-Coder-Flash 制作的 GGUF 量化版本,大小从 17 GB 到 55 GB。适合在本地用 llama.cpp 运行 27B 模型。
Asteromorph · 工具包
为每份文档与搜索查询的相关度打分,可附带上下文,用来重新排序搜索结果。这是基于 Qwen3.5 构建的 4B 开放权重重排序模型,适合科学和通用搜索。
AbdelrhmanX2 · 工具包
把埃及阿拉伯语语音转成文字,针对课堂讲座调优,也能处理日常对话和阿拉伯语与英语混用。适合转录埃及讲座或录音的人。
8BitStudio · 工具包
一个 95.6M 参数的英文聊天模型,在单块 RTX 5060 Ti 上从零训练,小到可以在 CPU 上运行。适合想试玩小型本地语言模型的人。
XingChen-AGI · 工具包
用于生成文本,处理规划和调用工具等多步骤任务,支持中英文和 256K 上下文。这是一个混合专家模型,适合自行部署运行的开发者。
vllm-sr · 工具包
一个 9B 模型,一次调用就能回答关于文字、图像或视频的多个选择、是非和打分问题,并为每个答案返回概率而不是生成文字。适合路由和决策任务。
vllm-sr · 工具包
用一次调用回答关于文字、图像或视频的选择、是非和打分问题,为每个答案返回概率而不是文字。这是 27B 的决策模型,适合做路由和分流的开发者。
unsloth · 工具包
Qwen3.5 9B 的 GGUF 版本,支持在 llama.cpp 里用多词元预测做推测解码,生成更快。适合会自己构建 llama.cpp、想在本地运行这个模型的人。
unsloth · 工具包
unsloth 制作的 Qwen3.5-0.8B 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。
unsloth · 工具包
在你自己的电脑上运行 OpenAI 开放权重的 gpt-oss-20b 推理模型,由 unsloth 打包成 GGUF 文件。适合想要本地模型、并能调节推理强度的开发者。
tcmofashi · 工具包
在中文 QQ 群聊里扮演一个角色:读取聊天记录,写出一句简短随意的回复,不显示推理过程。这是 Qwen3.5-9B 的合并 9B 微调模型,也能读取聊天里的图片。
Qwen · 工具包
能读图像和文字的多模态聊天模型,总参数 35B,每次只启用其中 3B。适合用 Transformers、vLLM 等自己部署大模型的开发者。
Qwen · 工具包
读取文字和图片并写出文字,是带视觉编码器的 27B Qwen 模型,原生上下文为 262,144 个词元。适合在服务器级硬件上构建助手和智能体的开发者。
Qwen · 工具包
为每个段落回答查询的程度打分,把最好的段落排在搜索和检索系统的前面。这是覆盖 100 多种语言的 0.6B 文本重排模型,适合搭建搜索的开发者。
Qwen · 工具包
提供 Qwen3-0.6B-Base,这是 Qwen3 系列里小型的预训练基础模型,用 119 种语言训练,上下文 32k。适合要微调或研究微型语言模型的开发者。
osunlp · 工具包
osunlp 推出的开放 1.2B 基础语言模型,是带注意力残差的循环 Transformer,附带一次 500B token 训练的检查点。适用于文本补全和进一步训练。
openbmb · 工具包
给文字、公式或表格区域的 OCR 结果打 0 到 1 的分,表示结果正确的可能性。适合自动接受可靠结果、把其余的送去复核或在多个 OCR 模型间择优的团队。
mistralai · 工具包
Mistral AI 的 7.2B 开源聊天模型,能遵循指令,还能调用你描述的函数。它由 Mistral-7B-v0.3 微调而来,可用 mistral_inference 或 transformers 运行。
microsoft · 工具包
Microsoft 推出的图像和视频多模态模型,像视频编码器存储视频那样读取视频,只保留变化的图块。适合做视频理解和流式处理的开发者和研究者。
JuneoAI · 工具包
判断 AI 智能体该采取哪个行动、谁该负责任务、谁能看到什么,这是一个能在你自己硬件上运行的 4B 模型,组织数据不出门。
JetBrains · 工具包
12B 混合专家思考模型,激活参数 2.5B,在真实代码仓库中用强化学习训练,面向编程智能体、数学和困难推理。由 JetBrains 打造,上下文 131,072 token。
IFM · 工具包
用 512K token 的上下文窗口写文字、代码和推理回答,适合想要训练数据、代码和检查点全部公开的开放稠密模型的开发者和研究人员。
ibm-granite · 工具包
逐步推理、写代码、调用工具,并用多种语言聊天,上下文最长 128K token,可扩展到 512K。这是 IBM 的稠密 8B 模型,适合构建智能体和助手的开发者。
HuggingFaceTB · 工具包
作为小型 3B 开放模型来写作和回答问题,支持可切换的逐步思考、工具调用和长上下文,适合想在自己电脑上用紧凑模型的开发者。
higa2515 · 工具包
在 Qwen3.8-27B 上加了学习型稀疏注意力索引器的 BF16 源权重,附带参考用的 Transformers 加载器,适合研究或部署 Qwen Sparse Attention 的人。
google · 工具包
以 4-bit GGUF 文件运行 Google 的 Gemma 4 12B 指令微调模型,使用量化感知训练制作。能读取文本和图片,适合笔记本和消费级显卡。
google · 工具包
接收文字、图片和音频并输出文字回答,是 Google DeepMind 的 12B 指令微调模型,上下文 256K 词元,思考模式可配置。适合在本地运行开放模型的开发者。
FirstPrinciplesLabs · 工具包
FirstPrinciples 从 Qwen3.5-9B 微调出的 9B 物理、科学和数学推理模型。适合想要分步推导和第二意见,并希望在本地或离线使用的研究者。
DRUPEs · 工具包
基于 MiniCPM5-2B 的 2B 编程和聊天模型,在需要多个功能合在一个组件里的网页应用上进步很大。适合想要本地小型代码模型的开发者。
bytkim · 工具包
为 Pi 智能体框架调优的 27B 编程模型,训练它读取代码仓库、编辑文件、运行工具并利用工具的反馈,推理强度可调。适合运行编程智能体的开发者。
beipo-ai · 工具包
读取截图和请求,然后规划并发出操作桌面或浏览器的动作。这是基于 Qwen3.5 的 35B 混合专家计算机操作模型,激活参数 3B。
z-lab · 工具包
一个草稿模型,通过提出一整块词元让主模型检查,来加快 Qwen3.8-27B 的生成。不能单独使用。适合用 SGLang 或 vLLM 部署 Qwen3.8-27B 的人。
XHToken · 工具包
用面向本地设备的紧凑 1.7B 模型生成文本,有三档可调的思考等级。适合想在本地硬件上获得编程、智能体和长上下文帮助的开发者。
vllm-sr · 工具包
对同一份文本、图片或视频输入一次回答多个问题,为每个答案给出概率,不生成文字。这是 vLLM Semantic Router 推出的 27B 多模态决策模型。
vllm-sr · 工具包
一次调用就能回答关于文本、图片和视频的选择题、是非题和打分题,并为每个答案返回概率,而不是生成文字。适合需要给请求分流或分类的开发者。
unsloth · 工具包
Unsloth 制作的 Qwen2.5-VL-7B-Instruct 的 GGUF 文件,这个视觉语言模型能读图像、图表、文档和长视频,还能输出坐标和结构化数据。适合在本地运行它的人。
typhoon-ai · 工具包
用 0.8B 参数把泰语和英语文档页面解析成按顺序排列的版面元素,带类别、边框和文字。适合要把泰语文件数字化的开发者。
TinyLlama · 工具包
以小型 1.1B 语言模型的身份用纯文本聊天,运行时占用内存很少。适合想要基于 Llama 风格基础模型的紧凑聊天模型的开发者和研究人员。
tencent · 工具包
腾讯推出的 1.8B 模型,可在 33 种语言之间翻译,并能遵循翻译指令。适合想自己运行小型翻译模型的开发者和团队。
sensenova · 工具包
用 27B 模型生成并渲染可执行代码来制作短视频,该模型由 Qwen3.8-27B 微调而来。适合想根据提示词出视频草稿的动效设计师、教师和营销人员。
Qwen · 工具包
Qwen 的小型 2B 模型,读取文字和图片并用文字回复,适合用 transformers 库做原型、微调或研究的开发者。
OpenMOSS-Team · 工具包
一次性把多位说话人的长录音变成带时间戳、带匿名说话人标签的转写稿,适合在 50 多种语言里转写会议、通话、播客和访谈的团队。
NousResearch · 工具包
这是一个推理型对话模型,可以一步步思考,也可以快速作答,还能返回符合你所给模式的 JSON。适合自己部署语言模型的人。
MineAITechnology · 工具包
MineAI Technology 推出的 355M 参数英文小型聊天模型,遵循简单的 User 和 Assistant 格式。这是研究级模型,回答能干净收尾、会写简短代码,但没有增加知识。
meituan-longcat · 工具包
把文字、图像和音频作为离散 token 统一处理的原生多模态模型,参数 74.3B。适合构建能看、能听、能生成内容的应用的研究人员和开发者。