来自 Hugging Face 的 AI 项目

类别与筛选

unsloth · 工具包

用每个词元只激活 3B 参数的 21B 混合专家模型处理逻辑、数学、科学和编程问题，提供 Unsloth 制作的 GGUF 文件。支持工具调用和 128K 上下文。

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lordx64 · 工具包

回答前会在明确的思考块里推理，用约 8k 条 Claude Opus 4.7 的推理轨迹调优。这是 35B 混合专家的 Qwen3.6 变体，适合困难的数学、科学、代码和规划。

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IFM · 工具包

作为一个紧凑的开源推理模型，回答数学、编程和科学问题，一次最多能读取 128K 个 token。由 IFM 制作，适合想要数据和代码都公开的小模型的人。

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facebook · 工具包

用一个映射到大脑皮层表面的多模态 Transformer，估计大脑对视频、音频和文本的 fMRI 反应。适合神经科学和 AI 研究者。

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deep-principle · 工具包

Hydrogen-1.0 的 4-bit NVFP4 版本，这是 Deep Principle 的 381B 科学与研究助手模型，基于 GLM-5.3。需要多 GPU 的 NVIDIA Blackwell 服务器，上下文为 1M 词元。

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deep-principle · 工具包

Deep Principle 的 384B 科学助手 Hydrogen-1.0 的 MXFP4 量化版本，面向 AMD Instinct 硬件。适合想用文本模型处理科学问题和研究规划的实验室。

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nightmedia · 工具包

nightmedia 制作的实验性 9.4B 图文模型，由三个 9B 模型合并而成，面向推理和理科问题。适合喜欢尝试小型开放合并模型的爱好者和研究者。

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Asteromorph · 工具包

为每份文档与搜索查询的相关度打分，可附带上下文，用来重新排序搜索结果。这是基于 Qwen3.5 构建的 4B 开放权重重排序模型，适合科学和通用搜索。

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FirstPrinciplesLabs · 工具包

FirstPrinciples 从 Qwen3.5-9B 微调出的 9B 物理、科学和数学推理模型。适合想要分步推导和第二意见，并希望在本地或离线使用的研究者。

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magnolia-psychometrics · 工具包

在一个收有 71,000 多个量表的集合里搜索，这些量表来自 28,000 多份测验、调查和问卷。为行为科学研究者设计，以 Docker 应用的方式运行。

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