来自 Hugging Face 的 AI 项目

Qwen3.8-27B-NVFP4

RadixArk · 工具包

Qwen3.8-27B 的预量化 NVFP4 版本，能读取文字、图片和视频并用文字回答，通过 SGLang 在 NVIDIA Blackwell 显卡上提供服务。适合在该硬件上运行智能体、聊天机器人和 RAG 的开发者。

Flint-DFlash2

incoai · 工具包

一个 403M 参数的草稿模型，用 SGLang 里的推测解码加快 Flint 语言模型的服务速度，并且不改变输出。它不是独立的模型。

Bielik-11B-v3.1-DFlash2

speakleash · 工具包

作为草稿模型与 Bielik-11B-v3.1-Instruct 配对，在 SGLang 或 vLLM 中做推测解码。它不是独立的语言模型。

Bielik-11B-v3.1-DFlash

speakleash · 工具包

作为 DFlash 草稿模型，与 Bielik-11B-v3.1-Instruct 配对，在 SGLang 或 vLLM 里做推测解码。它不是独立的语言模型。适合自己部署 Bielik 的人。

Kimi-K3.1-Dflash2-Preview

RadixArk · 工具包

通过起草一块 token 让主模型一次验证，来加快 Kimi-K3.1-Pro 的推理服务。这是给 SGLang 用户的草稿模型，与目标模型配合使用，不是独立的语言模型。

KAT-Coder-V2.5-Dev

Kwaipilot · 工具包

Kwaipilot 的开放权重编程模型，混合专家结构，总参数 35B，激活 3B，针对智能体编程做了调优，工具调用出错更少。可用于 transformers、vLLM 和 SGLang。

Qwen3.8-27B-DFlash2

incoai · 工具包

通过起草一整块 token 让主模型验证，来加速 Qwen3.8-27B，输出保持不变。这是适用于 SGLang 和 vLLM 服务的 1.9B 草稿模型，不是独立的聊天模型。

Qwen3.8-27B-AWQ-INT4

cyankiwi · 工具包

cyankiwi 制作的 Qwen3.8-27B 4-bit AWQ 量化版本，一个带思考控制的 27B 视觉语言模型。权重为 21.02 GB，可在 Transformers、vLLM 或 SGLang 中加载。

Ling-3.1-flash-DSpark

AQ-MedAI · 工具包

一个小型草稿模型，通过 SGLang 里的推测解码加速 Ling-3.1-Flash，每次草拟 5 个或 7 个 token。适合在 NVIDIA GPU 上部署 Ling-3.1-Flash 的团队。

Ling-3.1-flash-1019

inclusionAI · 工具包

处理科学和智能体任务，总参数 560B，激活参数 25B，上下文 1M token，在 Ling-3.1-flash 基础上进一步调优。服务示例使用多 GPU 服务器上的 SGLang 和 vLLM，采用 MIT 许可。

AsteroRank-Lepton

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。

Ling-3.1-flash

inclusionAI · 工具包

处理复杂的智能体、搜索、办公和编程工作，总参数 560B，激活参数 25B，上下文 1M token。服务示例使用多 GPU 服务器上的 SGLang，权重以 MIT 许可开放。

Qwen3.8-27B-DFlash2

z-lab · 工具包

一个草稿模型，通过提出一整块词元让主模型检查，来加快 Qwen3.8-27B 的生成。不能单独使用。适合用 SGLang 或 vLLM 部署 Qwen3.8-27B 的人。

GLM-5.3-Flash-NVFP4

nvidia · 工具包

提供 NVIDIA 对 ZAI 的 GLM-5.3-Flash 做的 NVFP4 量化版，这是一个用于推理、编码和智能体任务的多模态模型。适合在 Blackwell GPU 上用 vLLM 或 SGLang 部署的开发者。

Qwen3.8-Flash-Next-DFlash2

incoai · 工具包

一次起草多个 token 让主模型去核对，以此加快 Qwen3.8-Flash-Next，适合用 SGLang 部署该模型、想更快出结果又不改动它的工程师。

Qwen3.8-27B-FP8

Qwen · 工具包

用 Qwen3.8-27B 的 FP8 量化权重处理文字、图片和视频，它是带可调思考模式的 27B 稠密模型。适合用 transformers、vLLM 或 SGLang 部署它的开发者。

Qwen3.5-4B

Qwen · 工具包

用一个 4B 的混合架构模型处理文字和图片输入，支持 201 种语言和方言，上下文为 262,144 个 token。适合在 transformers、vLLM 或 SGLang 里运行小型开放权重的开发者。

Qwen3.6-35B-A3B

Qwen · 工具包

用一个 35B 的混合专家模型处理编程、仓库级推理和图文输入，它激活 3B 个参数。适合在 transformers、vLLM 或 SGLang 里运行开放权重的开发者。

Unlimited-OCR-2

baidu · 工具包

百度的 3.3B 文档解析模型，面向长文档，用 SR-SWA 注意力让解码成本几乎保持不变，提供 Transformers 和 SGLang 两条使用路线。适合要把长报告和书籍数字化的团队。

S5-nano

maritaca-ai · 工具包

Maritaca AI 基于 Qwen3.5-4B 制作的葡萄牙语和英语小模型，有 Think 和 Instruct 两种模式，工具使用能力强，这是适用于 vLLM 和 SGLang 的 BF16 版本。适合构建巴西葡萄牙语助手的开发者。