来自 Hugging Face 的 AI 项目

类别与筛选

ConwayResearch · 工具包

这是一个紧凑的 4.2B 文本生成模型，基于 Qwen 3 4B 后训练，更适配 Underdog 自己的配套环境，并量化为 4-bit MLX 格式。适合在非商业场景下运行小型本地模型的人。

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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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TokenRhythm · 工具包

从 Qwen3.5-9B 后训练而来的 9B 文本模型，面向智能体框架、工具调用、编程和指令遵循，只发布文本权重。适合在自己硬件上运行智能体的开发者。

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llm-jp · 工具包

LLM-jp 项目推出的 33.2B 参数英日双语文本生成模型。经过 SFT 和 DPO 后训练，上下文 65,536 词元，权重采用 Apache 2.0，可通过 transformers 加载。

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hiwaifu-research · 工具包

从 Gemma 4 31B-IT 后训练而来的角色扮演聊天模型，用用户的语言回复，无论是俄语、西班牙语、英语还是葡萄牙语，并一直保持这种语言。可处理图像和文字。

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osunlp · 工具包

把文本接着往下写，是带注意力残差的小型预训练循环 Transformer。这是基础模型，适合想在其上继续做中期训练或后训练的研究人员。

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BlinkDL · 工具包

纯 RNN 的文本生成基础模型，用于聊天、推理和工具调用，可作为后训练和微调的起点。支持八种语言，适合开发者和研究人员。

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oruk · 工具包

把英文语音转成文字。它是用词错误率做强化学习后训练的 Qwen3-ASR-1.7B，适合需要英文转写的开发者和语音研究者。

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Cloudflare · 工具包

把一个状态和一组有类型的问题变成决策，一次返回每个问题每个选项的概率，没有自由文本。这是 Cloudflare 的 9B 多模态模型，面向开发者。

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Cloudflare · 工具包

Cloudflare 的 27B 多模态模型，针对文本、JSON、图片或视频输入，为带类型的问题给出每个允许答案的分数，而不是写出自由文本。

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moondream · 工具包

把语音转成文字，并给出句子和单词的时间戳。它是 moondream 对 NVIDIA parakeet-tdt-0.6b-v3 做后训练得到的版本，适合需要多语言准确转写的开发者。

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