来自 Hugging Face 的 AI 项目

Qwen2.5-7B-Instruct-AWQ

Qwen · 工具包

Qwen2.5-7B-Instruct 的 4 位 AWQ 版本，一个 7.6B 的聊天模型，能遵循指令、处理表格并返回 JSON。适合想要更小内存占用的强力聊天模型的开发者。

Qwen2.5-14B-Instruct

Qwen · 工具包

这是一个 14.7B 参数的对话模型，能回答问题、写代码、做数学题并输出结构化 JSON，上下文最长 131,072 个 token。适合想自己运行开源模型的开发者。

Qwen-Image-Bench

Qwen · 工具包

名为 Q-Judger 的评审模型，对照提示词给 AI 生成的图像打分，涵盖五组标准，并以 JSON 回复。适合测试文生图模型的人。

NuExtract3

numind · 工具包

以文本或图像读取文档，按你要的字段填写 JSON 模板，或把页面转成 Markdown。这是一个 4B 模型，适合处理扫描件、表单和发票的团队。

Hermes-4.3-36B-GGUF

NousResearch · 工具包

Hermes 4.3 36B 的 GGUF 版本，是一个混合推理模型，能先思考再回答、写出有效的 JSON，并遵循你的系统提示词。适合在自己机器上运行大模型的人。

Amos 1 large

mukaddamzaid · 工具包

针对一个案例（文本、JSON 或照片）回答带类型的问题，一次推理就给出每个允许答案的概率。这是一个 27B 的决策模型，不写自由文本，适合开发分流和审核流程的开发者。

dale-9b (GGUF)

manuelgscom · 工具包

把西班牙语或英语请求变成一条 Linux bash 命令，以小型 JSON 对象返回。适合想要在 CPU 或 GPU 上运行本地命令助手的终端用户和开发者。

Parallel Constrained Decoding for Apple Silicon

harshatheg · 工具包

在 Apple Silicon 上用 MLX 提取结构化字段、路由决策和给文本分类，一次给所有模式字段打分。在 M4 Max 上延迟降低 5.6 到 7.0 倍，JSON 始终有效。

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。

lift

datalab-to · 工具包

从 PDF 和图像中提取结构化数据。你提供一个 JSON 模式，它返回与之匹配的对象。这是 Datalab 的 9.7B 视觉语言模型，适合处理文档的开发者。

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。

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。

TFM_SimilitudSemantica_Fichero

jfarray · 工具包

在 Gradio 页面里用多语言 BERT 模型比较文本在意思上有多接近，附带一个示例 JSON 文件，适合 NLP 学生和研究人员。

Qwen2.5-1.5B-Instruct

Qwen · 工具包

Qwen 的 1.5B 小型对话模型，能遵循指令、写代码和数学、输出 JSON 等结构化内容，支持超过 29 种语言。适合需要轻量模型的开发者。

Hermes 4 14B

NousResearch · 工具包

Nous Research 的 14B 混合推理模型，基于 Qwen3-14B。它可以逐步思考、调用工具，并返回符合模式的 JSON。使用 ChatML 提示格式。

Hermes-4.3-36B

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。

OvisOCR3

ATH-MaaS · 工具包

用一个 0.8B 模型读取文档图片，返回文字、结构化 JSON、带公式和表格的 Markdown、关键字段和图表说明。适合构建 OCR 和文档流程的开发者。

Nemotron 3.5 Parse

nvidia · 工具包

读取扫描件、PDF、幻灯片和表单的页面图像，返回其中的文字、表格、图表数据、阅读顺序和边框，输出为 Markdown、HTML 或 JSON。NVIDIA 推出的 631M 参数模型，面向开发者。

indra-ocr

datalab-to · 工具包

能在 CPU 上运行的小型 OCR 模型，把 PDF 和图片转成 markdown、文本，或带框的 JSON。能读手写和 80 多种语言。适合开发者和数据团队。

Clef

Cloudflare · 工具包

Cloudflare 的 27B 多模态模型，针对文本、JSON、图片或视频输入，为带类型的问题给出每个允许答案的分数，而不是写出自由文本。

MOSS-Image-Base

OpenMOSS-Team · 工具包

用一个 5.1B 的文生图模型根据文字生成图片，可以用普通提示词、标签序列或 JSON 布局来安排文字和物体。适合有 NVIDIA 显卡的开发者和设计师。

MOSS-Image-SFT

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。

Laya

convaiinnovations · 工具包

用一次约 33 ms 的前向计算，对一条消息、邮件、工单或 JSON 记录里的带类型问题给出校准过的概率，支持 100 多种语言，适合给工单分流和文本分类的开发者。

TabArena

TabArena · 工具包

在 Gradio 排行榜里用 Elo 评分给表格数据的机器学习方法排名，并以 JSON 和 MCP 工具的形式把数据提供给智能体。适合挑选表格机器学习方法的研究者和从业者。