STRATA
nvidia · 工具包
以 10 分钟的时间步长,模拟公里级全球风暴分辨大气模拟,用于天气和气候研究。这是 NVIDIA Earth-2 的检查点,有 331.7M 参数。
nvidia · 工具包
以 10 分钟的时间步长,模拟公里级全球风暴分辨大气模拟,用于天气和气候研究。这是 NVIDIA Earth-2 的检查点,有 331.7M 参数。
Wan-AI · 工具包
用文字,或用图像加文字,生成 720P、24 fps 的视频,能在单块消费级显卡(如 4090)上运行。这是 Wan-AI 的 5B 视频模型,适合创作者和研究者。
Axion1-0 · 工具包
Axion 1.0-35B 的复现检查点,一个 35B 混合专家模型,面向科学推理、信息检索和借助工具解决问题,用 vLLM 部署。适合研究人员和智能体开发者。
summerAIO · 工具包
把 Qwen3.8-27B 转成掩码扩散语言模型,用并行解掩码的方式生成文字。这是一个实验性的研究检查点,适合有大显卡的研究人员和机器学习工程师。
RikiyaT · 工具包
一个由 LLM 在不训练的情况下编辑了两个权重矩阵的 Qwen3.5-0.8B,用来消除它的思考死循环并提升数学能力。这是面向研究人员和小模型用户的实验性模型。
nvidia · 工具包
读取多路摄像头画面、导航指令和运动历史,输出带文字理由的行驶轨迹,也能回答关于场景的问题。适合自动驾驶开发者和研究者。
KBlueLeaf · 工具包
KBlueLeaf 对 MOSS-Image-Base 文生图模型做的微调,缩小了其内部数据流里的极大值,同时让输出和基础模型保持接近。适合 ComfyUI 和 diffusers 用户以及数值研究人员。
Quazim0t0 · 工具包
在自己的权重里运行计算器、Python 和 C 编译器,用 Qwen3.5-4B 前面加的 13 层来实现,适合研究会执行代码的模型的研究人员和爱好者。
BAAI · 工具包
用 BAAI 的 27B 模型,通过多轮提出、测量、反思和修改来改进自己的解答,适合做编程、机器学习和深度研究任务的智能体研究者和开发者。
Linum-AI · 工具包
Linum 的实验性 2B 文生图模型,训练算力约 2.1 万美元,最适合用 50 到 80 个词的详细提示词,不能在图里写字。适合研究人员和好奇的创作者。
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。
IFM · 工具包
MBZUAI 的 IFM 做的 29B 世界模型,把一个场景和描述的动作变成最长 20 秒的视频,让智能体可以预览结果,适合有大显卡的研究人员和智能体开发者。
ConceptCountry · 工具包
对 Qwen3.8-27B 的九个权重矩阵做了权重空间编程式的编辑,无需训练,所以它用更少的 token 思考。这是面向研究人员和本地模型用户的实验性版本。
felixrosberg · 工具包
felixrosberg 的 Gradio 换脸演示,基于 FaceDancer 系列模型。可以在浏览器里打开,也可以自己运行一份,用于研究或学习换脸。
bluebalam · 工具包
一个 Gradio 演示,根据你给的标题、摘要或关键词,从 arXiv 推荐十篇近期的机器学习和 AI 论文。适合研究者和学生。
artspark · 工具包
一个检测器,用 EfficientNet-B4 网络的集成区分真实图片和 GAN 生成的图片。适合事实核查员和研究者,带一个 Gradio 页面和一个脚本。
speridlabs · 工具包
Iris-3B 的演示。这个 3B 模型能根据文字生成图片、从单张图片估计深度,并修复或放大图片。适合想试用通用图像模型的视觉研究者和开发者。
zai-org · 工具包
zai-org 的 LVBench 基准的排行榜页面,作为 Gradio 应用运行,并指向 LVBench 数据集。适合想看模型在其上得分的研究者。
yuntian-deng · 工具包
一个 Gradio 演示,对比被训练来做大数乘法的 GPT-2 模型,包括名字里标明不带推理步骤、隐含推理步骤和写出推理步骤的几种版本。适合 AI 研究者和好奇的学习者。
YashMachineLearning · 工具包
把 11 种印度语言的文字转成语音,并能用一小段参考音频克隆声音。适合有权使用所克隆声音的研究者和学习者。