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来自 Hugging Face 的 AI 项目

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ManiFlow-tb

allenai · 工具包

allenai 的 ToyBlocks 积木堆叠项目的底层动作模型,用模拟的 Franka 机械臂数据训练,能在桌面上拾取、放置和旋转三块积木。这是面向机器人学的研究模型。

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以每权重 2.9 位的 EXL3 量化运行 DeepSeek-V4.1-Flash-1017,这是一份 196 GiB 的副本,适合在自己硬件上部署大模型的人。困惑度与原模型相差不大。

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MusicGen Small

facebook · 工具包

根据文字描述或音频提示生成短音乐片段,是 facebook MusicGen 的 small 检查点。适合想在自己电脑上试用文字生成音乐的开发者和音乐爱好者。

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anaksor-ocr

Sokheng · 工具包

这个模型从文档、收据和路牌照片里读取高棉语和英语文字,用一个检测器找文本行,再用识别器读每一行。适合需要在 Python 里做高棉语 OCR 的开发者。

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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。

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VibeVoice-1.5B

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。

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voicetut-egyptian-tashkeel

masterofaudio2077 · 工具包

朗读埃及阿拉伯语文本,并遵循你写进文本的短元音符号。这是 VoiceTut-TTS 的微调版,保留它的 19 个内置声音和声音克隆,适合应用开发者、旁白配音者和教师。

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Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-AWQ-INT4

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。

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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。

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DataWorld-35B-A3B

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。

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Qwen-Image-Layered

Qwen · 工具包

把一张图片拆成几个透明的 RGBA 图层,这样你可以重新上色、缩放、移动或替换其中一块,而不影响其他部分。适合有 CUDA 显卡的设计师和开发者。

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Phi-4-mini-instruct

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。

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Qwen3.8-9B-Distill

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。

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Ornith-1.5-35B-A3B-NVFP4

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。

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GLiNER2.5 Base

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。

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T5 Small

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。

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VGGT-1B

facebook · 工具包

一次前向计算就能从一张、几张或上百张图片推断出场景的 3D 结构,包括相机参数和深度图。适合计算机视觉开发者和研究人员。

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EarthJev

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。

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Mega-ASR

zhifeixie · 工具包

转写来自嘈杂、有回声、削波或重叠的录音里的英文和中文语音,并把干净的音频交给基础模型。适合处理困难音频的团队。

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zeta-2.1

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。

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