来自 Hugging Face 的 AI 项目

MiMo-V2.6-Pro-MOPD

XiaomiMiMo · 工具包

用 1T 参数的混合专家模型处理文本、图像、视频和音频，并经过调教，在智能体工作中更少重复调用工具。适合能托管超大模型的团队。

Qwen3.8-27B-Longbook27-v2

summerAIO · 工具包

用经过微调、采用 Gated DeltaNet 层的 27B 模型，对整本书长度的文字做摘要、问答和续写，支持英语和日语。适合处理长文档的人。

MiniCPM5-2B-GGUF

bartowski · 工具包

MiniCPM5-2B 文本模型的多种大小的量化 GGUF 副本，用 llama.cpp 和重要性矩阵制作。适合在自己电脑上运行小型中英文模型的人。

ModernBERT-large

answerdotai · 工具包

预测英文文本或代码中被隐藏的词，微调之后可作为更大的长上下文编码器，用于搜索、分类和检索。适合想要更大号 ModernBERT 的开发者和研究者。

ModernBERT-base

answerdotai · 工具包

预测英文文本或代码中被隐藏的词，微调之后可作为长上下文编码器，用于搜索、分类和检索。适合需要快速 BERT 风格编码器的开发者和研究者。

GigaChat3.5-432B-A28B

ai-sage · 工具包

用于俄语和英语的对话、代码、推理和工具调用文本生成。这是一个 432B 的混合专家模型，激活参数 28B，适合能自行部署大模型的团队。

GigaChat3.1-10B-A1.8B-GGUF

ai-sage · 工具包

用俄语和英语聊天、写代码、调用函数，是 GGUF 文件形式的紧凑混合专家模型。适合在自己硬件上运行助手的人。

Occamy-1.0

Accio-Lab · 工具包

Accio-Lab 推出的开放 35B 图文模型，基于 Qwen3.6-35B-A3B，提供 BF16、GGUF、FP8、NVFP4 和 MLX 格式。适合部署大模型的团队。

GLM-5.3-Flash EXL3 Spark

0xSero · 工具包

在一台 DGX Spark 上以 256k 词元的上下文和图像输入运行 GLM-5.3-Flash，使用每权重约 2.31 位的混合 EXL3 版本。适合在单台小型机器上托管大模型、看重质量而不是速度的人。

auto-150m-3

ProCreations · 工具包

根据工具调用、用户请求和历史，判断编程智能体提出的工具调用是否应该执行，回答批准或拒绝。这是 Auto 里最小的模型，适合内存很少的机器。

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。

UltraGliClass v0.1

Srimon12 · 工具包

154M 参数的零样本文本分类器，一次推理就为你传入的每个标签打分，适用于单标签、多标签和意图任务，也能处理长输入。适合需要在 Python 里快速给文本打标签的开发者。

Naive-N0.5-Flash

NaiveAI · 工具包

开放权重的混合专家模型，总参数 309B，激活 15.5B，原生 100 万 token 上下文，为编程和 AI 研究而构建。适合在自己服务器上运行大型编程模型的团队。

AREX-2 GGUF

mradermacher · 工具包

BAAI 的 AREX-2（26.9B）的 GGUF 量化文件，从 2 位到 8 位，另有可选的多模态补充文件。适合在本地运行大模型、想挑一个放得进自己内存的尺寸的人。

gnani-evon-v3.3-30B-A3B

gnani · 工具包

用英语和十种印度语言聊天、答题和推理，上下文长度 128K。这是 Gnani.ai 的 30B 混合专家模型，适合用印度语言构建助手、RAG 和智能体的团队。

Qwen3.8-27B-Ridge-GGUF

empero-ai · 工具包

把 Qwen3.8-27B 压缩成每权重 3.7 位的 GGUF 文件来运行，适合 16 GB 的 GPU，还可选图像输入。适合用 llama.cpp、Ollama 或 LM Studio 在本地跑模型的人。

UltraBERT-380M

dmis-lab · 工具包

预测英文文本中被遮盖的词，并提供一个上下文长度 32K 的预训练编码器，可微调用于分类或检索。这是 dmis-lab 的填空模型，适合机器学习工程师和研究人员。

MiMo-V2.6-Flash-RL

XiaomiMiMo · 工具包

在同一个模型里处理文本、图像、视频和音频输入，上下文长达 1M token，适合长代码库和智能体运行。这是 XiaomiMiMo 推出的 311B 开放混合专家模型。

MiniCPM5-2B-GGUF

openbmb · 工具包

提供 MiniCPM5-2B 的 GGUF 文件，这是一个支持中英文的小型稠密文本模型，适合在设备上和本地使用。适合想在普通硬件上用紧凑模型做编程、数学和工具调用的人。

AREX-2-i1-GGUF

mradermacher · 工具包

BAAI/AREX-2（一个 26.9B 的视觉模型）的加权 GGUF 量化版本，约有两打尺寸，从 7.2 GB 到 22.2 GB，另有一个用来制作你自己量化版本的 imatrix 文件。由 mradermacher 制作。

Sharp-Spark-X2.5-4B-GGUF

peculiar-ragdoll · 工具包

4B 编程模型 Spark-X2.5 的压缩 GGUF 版本，针对约 6 GB 显存的 GPU 调整了长上下文。适合想在小硬件上本地运行编程模型的开发者。

Spark-X2.6-1.7B

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。

halogen-qwen3.8-flash-next

peonist-ai · 工具包

存放 halogen-flash-server 所用的模型权重，这个引擎能在 AMD Strix Halo 机器上运行 Qwen3.8-Flash-Next，适合想在本机运行该模型的这类硬件的主人。

MiMo-V2.6-Pro-RL

XiaomiMiMo · 工具包

在一个 1.02T 参数、1M 词元上下文的模型里同时处理文字、图像、视频和音频。它是小米 MiMo-V2.6 系列的旗舰，用大规模强化学习训练，面向编程和智能体工作。

MiniCPM5-2B

openbmb · 工具包

用面向设备端和本地使用的稠密 2B 级模型生成文本，涵盖英文和中文的编程、数学、长上下文、工具使用和智能体任务。适合硬件有限的开发者。

Terminal-RSI-27B

Teriminal-RSI · 工具包

处理多步骤的终端任务，比如检查仓库、编辑代码和修复依赖。这是一个基于 Qwen3.8-27B 的 27.8B 参数智能体模型，面向研究者和智能体构建者。

Sharp-Spark-X2.6-4B-GGUF

peculiar-ragdoll · 工具包

在 6 GB 显存的显卡上运行支持长上下文的 4B 编程模型。这些 Spark-X2.6-4B 的 GGUF 量化版有三种大小，使用偏向编程的重要性矩阵。

Memorilla-Qwen3-8B

memorilla · 工具包

收录 Memorilla 的记忆模块检查点，通过 Qwen3-Embedding-4B 编码器给冻结的 Qwen3-8B 模型加上记忆。适合研究语言模型记忆的研究者。

AREX-2

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。