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来自 Hugging Face 的 AI 项目

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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。

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d3-turbo

vllm-sr · 工具包

在一次调用中回答关于文字、图片或视频的选择、是非、打分、框选和跟踪类问题,并为每个答案给出概率。适合构建路由或视觉检查的人。

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d3-nano

vllm-sr · 工具包

在一次调用中回答关于文字、图片或视频的选择题、是非题和打分题,并为每个答案给出概率。适合做路由和分诊的工程师使用的 2B 决策模型。

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d3-edge

vllm-sr · 工具包

在一次调用中回答关于文字、图片或视频的选择题、是非题和打分题,并为每个答案返回概率。适合做路由和分诊的工程师使用的小型决策模型。

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Qwen3.5-4B-MTP-GGUF

unsloth · 工具包

Unsloth 制作的带多 token 预测的 Qwen3.5-4B 的 GGUF 文件,让 llama.cpp 使用推测解码,生成速度约快 1.5 到 2 倍。适合在本地运行小型多模态模型的人。

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MAGI-2 Preview

sand-ai · 工具包

大型音视频生成模型,可根据文字提示词,或提示词加一张静态图,生成带声音的 10 秒视频,并提升到 1080p。适合拥有八块 Hopper GPU 服务器的研究者。

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Qwen3.8-27B-mixed-3.5bpw-MLX

rapid-mlx · 工具包

一个压缩到每个权重 3.5 位的 27B 视觉语言模型,适用于 24 GB 内存的 Apple Silicon Mac,通过 Rapid-MLX 在本地提供服务。适合想要本地模型和智能体后端的 Mac 用户和开发者。

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pplx-decider-v1.1-27b

perplexity-ai · 工具包

根据文字和图片为一个决策挑出最合适的选项,比如哪个团队应该处理一条请求,并给出每个选项的概率,适合构建分流和审核工作流的开发者。

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pplx-decider-flash-gguf-v1.2

perplexity-ai · 工具包

根据你设定的选项给请求分类,支持文本和图像,使用小型决策模型的 Q8_0 GGUF 副本。适合能运行协议 v3 运行时的开发者。

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MOSS-VL-Realtime

OpenMOSS-Team · 工具包

能边看实时视频流边回答问题,画面没有新内容时保持沉默。适合做实时视频理解的开发者和研究人员。

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MOSS-Video-Preview-Real-Time-SFT

OpenMOSS-Team · 工具包

在视频播放的同时给出评论,逐帧接收画面并低延迟作答。适合用 Python 和 transformers 构建实时视频助手的开发者和研究人员。

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MiniCPM-OCR 1.0 GGUF

openbmb · 工具包

把中英文文档(包括 PDF)解析成文本、表格和公式,提供给 llama.cpp 使用的 GGUF 文件。适合在自己机器上运行 MiniCPM-OCR 1.0 的人。

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MiniCPM-OCR 1.0 DSpark

openbmb · 工具包

通过起草 token、再让主模型一次性验证,加快 MiniCPM-OCR 1.0 的解码。它是草稿头,不是独立的 OCR 模型,适合自己部署文档解析的人。

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OneJev1.6-4B-GGUF

mradermacher · 工具包

OneJev1.6-4B 的量化 GGUF 副本,大小从约 2 GB 到 8.5 GB,可在你自己的电脑上运行。模型卡没有说明基础模型的用途。

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clef-flash-4bit

mlx-community · 工具包

Cloudflare 的 clef-flash 的 4 位 MLX 版本,在 Apple Silicon Mac 上把一个状态和带类型的问题变成每个允许答案的概率。不是聊天模型。用自带的加载器在本地运行。

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Phi-4-multimodal-instruct

microsoft · 工具包

紧凑的 56 亿参数模型,接收文字、图像和音频并用文字回复,上下文 128K token。适合想用一个小模型同时处理语音、视觉和文字的开发者。

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GLM-5.3-Flash-oQ4e-mtp

Jundot · 工具包

zai-org 的 GLM-5.3-Flash 多模态混合专家模型的混合精度 MLX 副本,约每个权重 4.6 位,包含视觉编码器和多词元预测头。

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JDI-Decision-V0.9

JoyIndustrial · 工具包

用内置 OCR 的 Qwen3.8-27B 决策系统,针对图像和文字回答选择题式的问题,并给出各选项的概率。适合需要从图片得到结构化选择的开发者。

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Qwopus3.8-27B-Flash-GGUF

Jackrong · 工具包

为长时间的智能体任务缩短推理时间、降低成本,是 Qwen3.8-27B 微调模型的 GGUF 版本。适合在自己机器上跑智能体循环、想让每一轮更快的人。

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MOSS-Transcribe-Diarize 0.9B

hf-audio · 工具包

一次处理就能转写多说话人的长录音,并加上时间戳和匿名说话人标签,支持 50 多种语言。适合把会议、电话、播客和讲座变成易读文字稿的团队。

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H2O-Lightning-4B

h2oai · 工具包

回答关于文档、工单、政策或对话及其配图的类型化决策问题,并给每个选项一个概率。适合想用小模型来判断记录的团队。

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AIpparel

georgeNakayama · 工具包

保存 AIpparel 的权重和数据集,这是一个面向数字服装、处理缝纫版型的多模态基础模型。适合做服装生成和编辑的研究人员。

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TRIBE v2

facebook · 工具包

用一个映射到大脑皮层表面的多模态 Transformer,估计大脑对视频、音频和文本的 fMRI 反应。适合神经科学和 AI 研究者。

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Dolphin

ByteDance · 工具包

读取文档页面图像,按阅读顺序分两个阶段提取其中的文字、表格、公式和图表。一个紧凑的 398M 模型,适用于中文和英文文档。

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UI-TARS-1.5-7B

ByteDance-Seed · 工具包

一个开放的多模态智能体模型,能读屏幕截图并决定在应用、浏览器、手机和游戏中做什么。适合构建电脑操作和图形界面自动化智能体的开发者。

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Cloudflare clef GGUF

bartowski · 工具包

Cloudflare 的 clef 决策模型的静态 GGUF 量化版本,它不写文字,而是一次性为关于某个状态的类型化问题的每个选项打分。适合用 llama.cpp 运行它的开发者。

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OvisOCR2

ATH-MaaS · 工具包

文档解析模型:读取一页图像,按阅读顺序输出 Markdown,涵盖文字、公式和表格。约 0.8B 参数,通过 vLLM 运行。适合做文档数字化的开发者。

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Molmo2-8B

allenai · 工具包

回答关于图片、视频以及多张图片的问题,还能指出它找到的东西。适合想要开源 8B 视觉语言模型来做视频问答、计数和描述的开发者。

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gemma-4-31B-it-qat-GGUF

unsloth · 工具包

用 Unsloth 的 4 比特 QAT GGUF 文件运行 Google 的 Gemma 4 31B 指令模型,自带用于推测解码的草稿模型,可在 llama.cpp 中加速。适合在本地部署大型多模态模型的人。

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Qwen2.5-VL-7B-Instruct

Qwen · 工具包

一个视觉语言模型,能把图片、文档和视频与文字问题一起理解并用文字回答。适合围绕图表、扫描件、屏幕和视频片段开发应用的开发者。

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Xiaomi-OCR-0-GGUF

prithivMLmods · 工具包

提供 Xiaomi-OCR-0 的 GGUF 文件,这是一个用来读取文档和图片文字的 0.8B 紧凑视觉语言模型,大小从约 466 MB 到 1.52 GB。适合配合 llama.cpp 做本地 OCR。

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Copernicus (31B)

Poindexter-Labs · 工具包

根据自然语言背景给出结构化决策:从选项中选一个、判断一个是非命题,或按评分标准给一项内容打分。适合构建智能体路由和分类的开发者。

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MiniCPM-V-4.7-1B-gguf

openbmb · 工具包

通过 llama.cpp 运行 1B 视觉语言模型,回答关于图片的文字提示词。提供多种量化大小的 GGUF 文件,适合想要小型本地模型的开发者和爱好者。

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MiniCPM-OCR Jev GGUF

openbmb · 工具包

为文本、公式和表格区域的 OCR 结果打 0 到 1 之间的质量分,提供给 llama.cpp 使用的 GGUF 文件。适合在自己机器上检查 OCR 结果的人。

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OneJev1.6-4B

OmniJev · 工具包

读取截图、照片、视频或文字和几个带类型的问题,一次运行就给每个答案选项打出概率。适合开发会看屏幕的智能体的人。

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OneJev1.6-27B

OmniJev · 工具包

读取截图、照片、视频或文字,再结合你输入的问题,为每个答案选项给出概率,比如智能体下一步该做什么、任务是否完成。

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OneJev1.6-0.8B

OmniJev · 工具包

针对截图、照片、视频或文字,回答你提的问题,并给出每个选项的概率。适合需要在智能体循环里快速做决定的开发者。

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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。

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Comet 60B

MultiverseComputingCAI · 工具包

Multiverse Computing 的 61.1B 多模态模型,是 NVIDIA Nemotron 3.5 Super 的压缩版本,接收文本、图像和视频,并保持约 12B 参数被激活。适合想用更少 GPU 通过 vLLM 部署大型开放模型的团队。

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Fara1.5-9B

microsoft · 工具包

Microsoft Research 推出的计算机使用智能体模型,读取浏览器截图并决定下一步点击、输入或滚动,来完成网页任务。适合构建浏览器智能体的开发者和研究者。

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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。

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Qwopus3.8-27B-Flash-V2-GGUF

Jackrong · 工具包

减少长时间智能体任务里被浪费的推理,是 Qwen3.8-27B 第二版 Flash 微调模型的 GGUF 版本,Python 格式更好。适合在本地跑智能体循环的人。

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Qwopus3.8-27B-Coder-Flash

Jackrong · 工具包

写代码、调用工具,作为编码智能体处理软件任务。这是 Jackrong 基于 Qwen3.8-27B 的 27.8B 微调模型,用约 200,000 条代码和推理样例训练,适合有强力 GPU 的开发者。

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Holo4-27B

Hcompany · 工具包

查看截图并决定下一步的点击、按键、代码运行或工具调用,基于 Qwen3.8-27B。这是面向网页、桌面和手机智能体的电脑操作模型,采用非商业许可。

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DavidAU 制作的 Qwen3.8-Flash-Next 的 GGUF 版本,有 27 种推理模式、27 种指令模式和 15 个可在提示词里切换的 AI 角色。适合有大显卡或大内存的人。

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Qwen3.8-27B 的 17.1 GB 混合精度 GGUF,保留了多词元预测层,为 24 GB GPU 上的 256K 上下文和视觉功能调优。适合在 llama.cpp 里本地运行大模型的人。

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NorthCUA-Nano

beipo-ai · 工具包

用基于 Qwen3.5 的 9B 稠密电脑操作模型,通过截图操作桌面和浏览器应用。适合用官方 NorthCUA 运行框架构建电脑操作智能体的开发者。

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Molmo2-4B

allenai · 工具包

回答关于图片、视频和多张图片的问题,还能指出它找到的内容。这是 Ai2 的开源视觉语言模型,适合自己运行模型的开发者和研究者。

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GLM-5.3-Flash-BF16

zai-org · 工具包

一个 320B 参数、激活 18B 的多模态模型,能读文字和图像,思考预算可调,用混合注意力设计处理长上下文。适合有像样 GPU 基础设施的团队。

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Inkling-Small-NVFP4

thinkingmachines · 工具包

Inkling-Small 的 NVFP4 版本,一个多模态混合专家模型,接收文本、图像和音频并输出文本。适合构建智能体、编程助手和其他 AI 应用的开发者。

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