来自 Hugging Face 的 AI 项目

gemma-4-E4B-it-GGUF

ggml-org · 工具包

Google gemma-4-E4B-it 的 GGUF 格式副本，可以用 Llama 应用或 llama serve 命令在你自己的电脑上运行，适合想在本地运行 Gemma 的人。

gemma-4-12B-it GGUF

ggml-org · 工具包

通过 Llama 应用或 llama 命令，在你自己的电脑上运行 Google 的 gemma-4-12B-it，文件是 ggml-org 自动转换的 GGUF。适合在本地运行模型的人。

SenseNova-U1.5-8B-MoT

sensenova · 工具包

统一的多模态模型，用于生成和编辑图像，中英文文字清晰，支持原生 4K 输出，可通过框选和参考图控制。适合有大显存 GPU 的设计师和研究者。

SenseNova-U1.5-8B-MoT-TailSteer

sensenova · 工具包

图像生成和编辑模型，连续多次编辑时更稳定，基于 SenseNova-U1.5-8B-MoT，加载步骤相同。适合反复编辑同一张图的设计师和研究者。

Realtime-Venus

inclusionAI · 工具包

包含两个 9B 模型，用于实时对话，能边听边说，处理打断，并把任务交给外部工具。一个能看视频和听音频，另一个只处理音频。

gemma-4-12B-it-qat-q4_0-gguf

google · 工具包

以 4-bit GGUF 文件运行 Google 的 Gemma 4 12B 指令微调模型，使用量化感知训练制作。能读取文本和图片，适合笔记本和消费级显卡。

gemma-4-12B-it

google · 工具包

接收文字、图片和音频并输出文字回答，是 Google DeepMind 的 12B 指令微调模型，上下文 256K 词元，思考模式可配置。适合在本地运行开放模型的开发者。

LongCat-Next

meituan-longcat · 工具包

把文字、图像和音频作为离散 token 统一处理的原生多模态模型，参数 74.3B。适合构建能看、能听、能生成内容的应用的研究人员和开发者。

gemma-4-E2B

google · 工具包

处理文本、图片和音频输入并输出文本，是为笔记本和手机设计的小型 Gemma 4 模型。来自 Google DeepMind，有效参数 2.3B，上下文 128K。

gemma-4-12B-it-qat-GGUF

unsloth · 工具包

Gemma 4 12B 的 GGUF 版本，经过量化感知训练，4-bit 副本也能保持接近 bfloat16 的质量。适合用 llama.cpp 在本地运行 Gemma 的人，附带加快输出的草稿文件。

MiniCPM-o 4.5

openbmb · 工具包

一个 9B 模型就能处理图片、视频、语音和实时音视频流，并用英文和中文以文字和语音回答。适合构建语音和视觉助手的开发者。

gemma-4-E4B-it

google · 工具包

接收文字、图像和音频输入并输出文字，上下文 128K token，支持 140 多种语言。这是 Google DeepMind 的小型指令微调 Gemma 4 模型，为在笔记本和手机上运行而设计。

gemma-4-E2B-it

google · 工具包

接收文字、图像和音频输入并输出文字，上下文 128K token，支持 140 多种语言。这是 Google DeepMind 最小的指令微调 Gemma 4 模型，为手机和笔记本而设计。

gemma-4-E4B

google · 工具包

Google DeepMind 的 Gemma 4 系列中的 E4B 模型，一个能读文字、图片和音频并输出文字的开放模型，面向笔记本和手机运行而设计。

gemma-4-12B

google · 工具包

Google 的 Gemma 4 12B Unified 模型，是能读文字、图片、音频和视频并输出文字的开放模型，上下文 256K，不需要单独的编码器。适合运行本地 AI 的开发者。