来自 Hugging Face 的 AI 项目

Qwen3-1.7B-Base

Qwen · 工具包

作为 1.7B 的基础语言模型来续写文本和代码，预训练覆盖 119 种语言。适合想用小模型做微调或测试的开发者。

Qwen3-1.7B

Qwen · 工具包

一个紧凑的 1.7B 聊天模型，可在用于推理的思考模式和用于对话的快速模式之间切换。适合想用小型开放模型做聊天、翻译和智能体功能的开发者。

Qwen2.5-Coder-14B-Instruct

Qwen · 工具包

一个 14.8B 参数、按指令调优的代码模型，能根据简单请求编写、解释和修复代码，通过 transformers 库运行。适合想自己托管模型的开发者。

Qwen2.5-7B-Instruct

Qwen · 工具包

这是一个 7.6B 参数的指令微调模型，能聊天、写代码、做数学题并输出结构化 JSON，上下文最长 131,072 个 token。适合需要在单台电脑上运行小型开源模型的开发者。

Qwen2 0.5B Instruct

Qwen · 工具包

Qwen 出品的小型 494M 参数聊天模型，能遵循指令，BF16 权重约 988 MB，通过 Transformers 运行。适合需要轻量模型做测试或简单任务的开发者。

1-bit Bonsai 27B (MLX)

prism-ml · 工具包

在 Apple MLX 上运行一个每个权重压成 1 比特、约 3.9 GB 的 27B 级推理模型，上下文 262K 词元。适合想在手机或笔记本上用大模型的开发者。

Bonsai-1.7B-GGUF

prism-ml · 工具包

用一个每个权重只占 1 比特、约 0.24 GB 的 1.7B 语言模型生成文本，适用于 CUDA、Metal 和 CPU 上的 llama.cpp。适合需要微型本地模型的开发者。

Laguna XS 2.1

poolside · 工具包

用一个 33B 的混合专家模型写代码、完成需要调用工具的长编程任务，每个词元只激活 3B 参数。适合在本地运行编程智能体的开发者。

Ornith-1.0-9B-GGUF

ornith-ai · 工具包

一个 9B 开源编码智能体模型的 GGUF 副本，用强化学习训练它写出解决方案和围绕方案的脚手架。适合在本地运行智能体、使用单块 GPU 的开发者。

gpt-oss-safeguard-20b

openai · 工具包

按你写的安全策略对文本分类，并展示推理过程。适合信任与安全团队过滤模型输入输出，以及在线或离线给内容打标签。

gpt-oss-safeguard-120b

openai · 工具包

根据你写的安全政策给文本分类，并展示每个决定背后的推理。适合过滤或标注内容的信任与安全团队。

OpenAI GPT 1

openai-community · 工具包

用 OpenAI 发布的第一个 transformer 语言模型续写你开头的英文文本，参数量 120M。适合研究早期语言模型或学习 transformers 库的人。

VLX-Seek-1.5-10B

omlab · 工具包

通过在候选区域中选择来找到并指出图像中的物体，目标不存在时回答 None。适合无人机、机器人和监控摄像头的视觉工作。

Rostam-S1-4B

officialmobai · 工具包

一步一步推理数学、物理、科学编程以及波斯语或英语问题，并支持工具调用。基于 Spark-X2.6-4B 的 4.1B 模型，适合想要小型双语推理模型的人。

NousCoder-14B

NousResearch · 工具包

为竞赛编程题写代码的模型，在 Qwen3-14B 基础上用强化学习继续训练，训练题共 24k 道，答案都可以检验。适合想在自己电脑上运行代码模型的开发者。

Hermes-3-Llama-3.2-3B

NousResearch · 工具包

一个 3.2B 的聊天助手模型，能遵循指令、调用函数、输出结构化内容并写代码。适合在自己电脑上运行模型的开发者和爱好者。

Qwen3.5-9B-OptiQ-4bit

mlx-community · 工具包

Qwen3.5-9B 的 4-bit 混合精度 MLX 版本，用于在 Apple Silicon 上本地生成文本，自带多词元预测头。适合在 Mac 上本地运行模型的人。

phi-2

microsoft · 工具包

一个小型文本生成模型，能回答问题、续写对话并补全代码。适合想用紧凑开放模型做安全研究和实验的研究人员与开发者。

LongCat-Flash-Lite-Sparse

meituan-longcat · 工具包

总参数 69B、每个 token 约激活 3B 的混合专家文本模型，采用稀疏注意力，支持 100 万 token 上下文。适合为编程和工具使用智能体托管长上下文模型的团队。

LongCat-2.5-W4A4

meituan-longcat · 工具包

面向长链条智能体任务的多模态混合专家模型，用于代码库开发、完整项目构建和创意设计，此为压缩的 W4A4 版本。适合拥有大型 GPU 算力的团队。