ACE-Step 1.5 XL SFT
ACE-Step · 工具包
用 4B 扩散解码器根据文字生成音乐,50 步并带引导控制,音频质量高于基础版。适合拥有 12 GB 或更多显存 GPU 的创作者。
ACE-Step · 工具包
用 4B 扩散解码器根据文字生成音乐,50 步并带引导控制,音频质量高于基础版。适合拥有 12 GB 或更多显存 GPU 的创作者。
microsoft · 工具包
把书面对话变成最多四位说话人、约 90 分钟的语音,是微软开放的文字转语音模型,适合研究英语和中文的播客式对话。
hugging-quants · 工具包
以 4 位 AWQ 形式运行 Meta 的 Llama 3.1 8B Instruct 聊天模型,只需约 4 GiB 的 GPU 空闲显存来放权重。适合想要紧凑多语言聊天模型的开发者。
besktech · 工具包
根据上下文和一组选项,给出是非、选择或等级题的概率,以俄语为先。可在普通 CPU 上运行,适合把数据留在内部的团队。
Zhanli-Li · 工具包
用多轮智能体强化学习在 DataWorld 任务上调优的 Qwen3.6-35B-A3B 模型,面向会调用工具的智能体。适合部署大型混合专家模型的团队。
tarteel-ai · 工具包
用微调过的 Whisper base 模型把阿拉伯语语音转成文字,在它的评估集上词错误率达到 5.7544。适合构建阿拉伯语语音功能的开发者。
microsoft · 工具包
Microsoft 推出的 3.8B 开放指令模型,上下文 128K token,为内存或延迟紧张时的推理、数学和逻辑而做。适合给应用添加文本功能的开发者。
jhu-clsp · 工具包
能读取并编码 1,800 多种语言的文本,用于分类、嵌入、检索和完形填空任务。适合要微调多语言编码器的开发者和研究者。
empero-ai · 工具包
逐步推理数学、代码和一般问题,每个回答都以思考块开头。这是用更大的 Qwen3.8 教师模型的轨迹训练出的 9B Qwen3.5 模型,适合单张 GPU 使用。
ornith-ai · 工具包
能写代码、处理终端智能体任务,是每个 token 约用 3B 参数的混合专家模型,这里是 NVFP4 版本。适合想在自己硬件上部署编程模型的开发者。
fastino · 工具包
用同一个模式从英文文本中抽取实体、关系和结构化记录,并给文本分类,在本地的 CPU、CUDA 或 MPS 上运行。适合构建文本抽取流程的开发者。
mradermacher · 工具包
FallenMerick 的 MN-Violet-Lotus-12B 的静态 GGUF 文件,大小从 4.9 GB 到 13.1 GB。适合想在自己电脑上运行 12B 模型的人。
google-t5 · 工具包
用一个小型的 60M 参数 T5 模型,把一段文字转成另一段文字,翻译、摘要、问答和分类都当作文字到文字的任务来做。适合想要一个小型起点模型的开发者和学生。
prithivMLmods · 工具包
用早期预览版 Qwen3.5-4B 微调模型的 GGUF 副本写代码,并生成自包含的 Three.js 交互 3D 场景页面。适合在本地做 3D 场景原型的开发者。
dBenf · 工具包
回答关于卫星图像块的类型化问题,使用 Sentinel-2 的全部 12 个波段,为每个选项返回概率,不生成文字。这是 Qwen3.5-0.8B 的微调版本,适合地球观测研究者。
zed-industries · 工具包
根据文件上下文和你最近的编辑,预测光标附近的代码接下来该怎么改写。这是 Zed Industries 的模型,适合构建编辑器功能的人。
Yaldat · 工具包
把波斯语文本转成 1,024 维的嵌入向量,用于语义搜索和检索。适合需要把波斯语问题匹配到正确段落的开发者。
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。
XHToken · 工具包
面向设备端运行的 4.1B 参数紧凑文本模型,FP8 版本,有 none、low、high 三档思考等级,支持中英文。适合在小型硬件上做编程和智能体任务。
XHToken · 工具包
一个紧凑的 1.7B 语言模型,面向设备端使用,支持英文和中文,在编程、智能体任务和长上下文上有提升,并有三档可调的思考级别。适合在本地运行模型的开发者。
XHToken · 工具包
一个紧凑的 4.1B 通用语言模型,原生支持 1M token 上下文和 200 多种语言,采用混合注意力设计,针对编码和智能体使用调校。适合想要小型开放模型的开发者。
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。
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。
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。
vennify · 工具包
用在 JFLEG 数据集上训练的 T5 模型改写英文文本,减少语法错误。由 vennify 制作,适合想在 Python 里加入语法修正步骤的写作者、学生和开发者。
unsloth · 工具包
用 SmolLM3 聊天和推理,这是个完全开放的 3B 模型,可以一步步思考,也可以直接回答,提供 Unsloth 制作的 GGUF 文件,带聊天模板修复。能处理长文本和六种语言。
unsloth · 工具包
在 NVIDIA 显卡上用 vLLM 运行 Unsloth 制作的快速 NVFP4 版 Qwen3.6 35B A3B。卡片说它的吞吐量是其他 NVFP4 版本的 1.79 倍,并且能放进 32 GB 显卡。
unsloth · 工具包
在本地处理智能体编码和图文任务,是 Unsloth 提供的 Qwen3.6-27B 的 GGUF 文件,支持思考保留和长上下文。适合运行本地编码智能体的开发者。
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。
unsloth · 工具包
unsloth 量化的 Qwen3-30B-A3B GGUF 文件,用于在 llama.cpp、Ollama 或 Open WebUI 里运行本地聊天和推理模型,思考模式可以逐轮开关。
unsloth · 工具包
把 Qwen3 14B 做成 GGUF 文件,可在你自己的电脑上运行。这个文本生成模型既能深入思考难题,也能快速作答。由 unsloth 打包,适合在本地运行模型的人。
unsloth · 工具包
在你自己的电脑上编写、解释和修复代码,是 Unsloth 提供的 Qwen2.5-Coder 7B 指令模型的 GGUF 副本。适合想要本地编码助手的开发者。
unsloth · 工具包
用 Meta 的紧凑模型 Llama 3.2 3B 指令版聊天、总结和回答问题,提供 Unsloth 制作的 GGUF 文件,从 2 位到 16 位。小到普通笔记本也能用。
unsloth · 工具包
用 Unsloth 制作的 GGUF 文件运行 OpenAI 的开放权重模型 gpt-oss-120b,它有 117B 参数,其中 5.1B 处于激活状态,文件带有 Unsloth 的修复。面向推理、智能体任务和开发者使用。
unsloth · 工具包
用 Google 的 Gemma 3 27B 指令微调模型回答关于文本和图像的问题,提供 Unsloth 制作的 GGUF 文件,可在你自己的电脑上运行。支持 128K 词元上下文。
unsloth · 工具包
作为 268M 的指令微调 Gemma 3 模型,以 GGUF 格式根据提示词生成文本,小到可以在笔记本和台式机上运行。适合想要一个微型本地模型来运行或微调的开发者。
unsloth · 工具包
用 Google Gemma 3 12B 指令模型的 GGUF 文件回答问题、总结文本并读图,适合想在自己电脑上运行它的人。
unsloth · 工具包
用每个词元只激活 3B 参数的 21B 混合专家模型处理逻辑、数学、科学和编程问题,提供 Unsloth 制作的 GGUF 文件。支持工具调用和 128K 上下文。
unsloth · 工具包
把英文文本变成嵌入向量,用于搜索和检索,是一个 33.2M 参数的小型 GGUF 文件。适合在普通硬件上构建搜索或检索应用的开发者。
torchcast-ai · 工具包
基于 Qwen3.5-4B 的 4B 决策模型,一次推理就返回是非概率、选项分布和分数分布,不生成文本。适合英文分类、路由和评分标准检查。
Tongyi-MAI · 工具包
读取截图和指令,决定在手机或电脑屏幕上点哪里、输入什么。它是 MAI-UI 图形界面智能体家族里的 8B 模型,面向构建设备智能体的开发者。
tencent · 工具包
为助手写长期记忆,在 Mem0、MemOS 或 Hy-Memory 里决定保留什么、怎样更新,约有 3B 激活参数。适合构建带记忆的 AI 智能体的开发者。
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。
stephenlb · 工具包
基于 Gemma 4 12B 加一个小型决策头,针对一段文字回答是非题、选择题和评分题,并给出每个答案的概率。适合给应用加入快速分类的开发者。
sky7350 · 工具包
针对给定状态下的问题,为每个允许的答案给出概率,题型可以是是非、选择或评分,不生成文字。适合给智能体和应用加入快速判断的开发者。
sarvamai · 工具包
Sarvam AI 的混合专家语言模型,总参数 322 亿,每个词元激活 24 亿,面向英语和多种印度语言的实际使用。模型卡的示例代码需要 NVIDIA 显卡。
sarvamai · 工具包
Sarvam-105B 的 GGUF 版本,一个重视印度语言的大型混合专家模型,按 4 位拆成 9 个分片,供 llama.cpp 使用。适合内存充足、想用大型开源模型的人。
rizzoaiacademy · 工具包
一个小型、适合 CPU 的模型,能在意大利语法律文本中找出 22 类个人数据,包括 codice fiscale 和 partita IVA,用于可还原的匿名化。适合律师事务所和开发隐私过滤器的开发者。
ReadyArt · 工具包
ReadyArt 的 31.3B 参数文本生成模型,基于 Google 的 gemma-4-31b-it,以 Safetensors 存放。页面没有说明用途,适合想研究 Gemma 4 变体的人。
Qwen · 工具包
这个模型同时读图像和文字并用文字回答,是总参数 122B、激活参数 10B 的混合专家模型。适合有大型 GPU 服务器、想用开源视觉语言模型做推理、编程和智能体的团队。