来自 Hugging Face 的 AI 项目

ReFoCo

yuji-nozawa · 工具包

一篇研究论文的三种规模的预训练视觉 Transformer 检查点，论文研究如何训练注意力头去关注图像区域。适合提取图像特征和复现论文的研究人员。

BERTimbau Base

neuralmind · 工具包

一个用巴西葡萄牙语预训练的 BERT 模型，能补全被遮住的词，也能生成文本嵌入。适合处理葡萄牙语文本的 NLP 开发者和研究人员。

Mistral-7B-v0.1

mistralai · 工具包

作为 7B 预训练基础模型生成并续写文字，适合想要一个起点来测试、微调或在其上开发的研究人员和开发者。

KLM 1.5

MinimaLabs · 工具包

一个 99M 参数的基础语言模型，从零开始在 100B token 上训练，采用混合注意力设计。适合想运行、研究或微调一个极小开放模型的研究人员和爱好者。

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。

ARLoop-0.6B

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。

Qwen3-0.6B-Base

Qwen · 工具包

提供 Qwen3-0.6B-Base，这是 Qwen3 系列里小型的预训练基础模型，用 119 种语言训练，上下文 32k。适合要微调或研究微型语言模型的开发者。

ARLoop-1.2B

osunlp · 工具包

osunlp 推出的开放 1.2B 基础语言模型，是带注意力残差的循环 Transformer，附带一次 500B token 训练的检查点。适用于文本补全和进一步训练。

Kumo Tabular

nvidia · 工具包

根据作为上下文给出的带标签示例行，预测新表格行的类别或数值。这是 NVIDIA 的预训练表格基础模型，用于分类和回归，适合开发者和数据团队。

GPT-2

openai-community · 工具包

用最小的 GPT-2 模型根据提示词生成英文文本，它经过预训练，学习预测下一个词。适合想运行或微调小型基础模型的学习者、研究人员和开发者。

KLM 1.6

MinimaLabs · 工具包

用 MinimaLabs 的 99M 小型基础语言模型续写英文文字。适合想研究、测试或微调极小模型的研究者和爱好者。

Qualitative Pretrained Model Evaluation

ajitrajasekharan · 工具包

一个 Streamlit 应用，用肉眼比较预训练语言模型。它指定了六个模型，涵盖科学、生物医学、法律和通用 BERT，适合正在挑选模型的人。