来自 Hugging Face 的 AI 项目

Ru-Jev

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。

Yalda Embedding

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。

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。

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。

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。

bge-small-en-v1.5-GGUF

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。

System One Model

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。

pplx-embed-v2-context-9b

perplexity-ai · 工具包

把文本、图像和文档页面转成用于搜索的向量，还能在嵌入每个分块时参考它所在的整篇文档。适合为长文档做检索的开发者。

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。

Parakeet RNNT 1.1B

nvidia · 工具包

把英文语音转写成小写文本。由 NVIDIA NeMo 和 Suno.ai 团队开发的 1.1B FastConformer Transducer 模型，适合给应用加入语音识别的开发者。

nomic-embed-text-v1.5-GGUF

nomic-ai · 工具包

通过 llama.cpp 在你自己的机器上把句子变成向量，使用紧凑的 GGUF 文件，适合搜索和 RAG 提问。适合想要本地文本嵌入的开发者。

Drex DLM

nace-ai · 工具包

一次推理就对一份文档的是非题、选择题和打分题给出每个选项的概率。这是 Nace.AI 的 8B 决策模型，你可以自己运行，许可证为非商业。

harrier-oss-v1-27b

microsoft · 工具包

把多种语言的文本转成嵌入向量，用于搜索、聚类、相似度、分类和重排序。适合做语义搜索或检索、并且能部署 27B 模型的开发者。

SPEAR XLarge v2

marcoyang · 工具包

把 16 kHz 的语音和通用音频转成每帧 1280 个数字的特征，是约 6 亿参数的预训练 Zipformer 编码器。适合为语音识别或音频标注做微调的研究者。

Maincoder-1B

Maincode · 工具包

根据函数签名或文档字符串补全并编写 Python 代码。这是 Maincode 的 1B 代码模型，小到能在消费级硬件上运行，适合想在本地做代码补全的开发者。

mSlideOn

lightonai · 工具包

把查询和文档变成可用倒排索引检索的稀疏向量，支持多种语言和长文本。这是一个 339M 参数的多语言检索模型，适合构建搜索的人。

Ming-3.0-tts-tiny

inclusionAI · 工具包

inclusionAI 的多语言文字转语音模型，可根据短音频克隆声音，也能按描述设计声音，并控制情绪、语速和方言。推理需要它的 GitHub 项目。

Ming-3.0-audio-tiny

inclusionAI · 工具包

听音频并按文字指令用文字作答，还可选择语音回复。这是 inclusionAI 的紧凑音频语言模型，适合做中英文语音识别、语音提问和音频理解。

embeddinggemma-2 GGUF

ggml-org · 工具包

用 llama 命令或 Llama 应用运行 Google embeddinggemma-2 的 GGUF 副本，这是一个 271M 的特征提取模型。适合想在本地使用小型文本嵌入模型的开发者。

Darwin-27B-ZTC

FINAL-Bench · 工具包

读取一个情境和一组带类型的问题，一次前向计算就为每个选项返回概率，不生成任何文字。适合给工作流增加校准决策步骤的开发者。