Sharp
apple · 工具包
在标准 GPU 上不到一秒就能把一张照片变成 3D 高斯场景,可对邻近视角实时渲染。适合研究人员和图形开发者。
apple · 工具包
在标准 GPU 上不到一秒就能把一张照片变成 3D 高斯场景,可对邻近视角实时渲染。适合研究人员和图形开发者。
anik-jha · 工具包
用砍掉一半专家的 Qwen3.6-35B-A3B 写代码,打包成适用于 llama.cpp 的 GGUF 文件。适合想要比完整模型占用更少内存的编程模型的开发者。
Andreevai · 工具包
带情感并按标注的重音朗读俄语文字,还能从 3 到 10 秒的音频复制声音。只克隆你有权使用的声音。
Aleph-Alpha · 工具包
用德语和英语推理并调用工具,上下文窗口超过一百万 token。这是 Aleph Alpha 推出的开放 78B 混合专家模型,每个 token 只激活 3.46B 参数。
AfriSpeech · 工具包
用 92 种非洲语言和英语朗读文字,在 CPU 上比实时更快,还能用一小段音频克隆声音。适合需要非洲语言语音的开发者和研究人员。
XHToken · 工具包
作为推测解码的小型草稿模型,为 Spark-X2.6-4B 加速文本生成,提供 GGUF 格式。适合用 llama.cpp 在本地运行该模型的人。
XHToken · 工具包
一个 4.1B 的语言模型,面向设备端使用,针对编码、智能体任务、长上下文和推理做了调优,支持英文和中文,并有三档思考级别。适合本地运行模型的开发者。
Wan-AI · 工具包
把一张静态图像变成 480P 或 720P 的视频,采用 Wan-AI 的专家混合设计。适合用图片生成视频的创作者和研究人员。
unsloth · 工具包
unsloth 制作的 Qwen3.5-2B 小型 GGUF 版本,能读图片和文字并用文字回答。适合在本地做原型、微调和研究。
unsloth · 工具包
用压缩的 GGUF 文件在 CPU、Mac 或 GPU 上运行 MOSS-Image 文生图模型,可通过 Unsloth Studio 或 stable-diffusion.cpp 使用。适合在自己电脑上生成图片的人。
turboderp · 工具包
在 ExLlamaV3 里以每权重 1.68、2.25 或 2.68 比特运行压缩后的 DeepSeek-V4.1-Flash-1017。适合在自己的硬件上运行大模型、想少占内存的人。
Systran · 工具包
把音频文件里的语音转成带时间戳的文字,是为 CTranslate2 和 faster-whisper 转换的 OpenAI Whisper large-v3。适合在自己机器上转写多语言录音的开发者。
speridlabs · 工具包
通过直接绘制每个像素,根据文字提示生成 1024 像素的图像,不使用 VAE 或潜空间。微调后的版本可以估计深度,并修复或放大图像。适合视觉研究人员和图像创作者。
SolsticeAI · 工具包
为 llama.cpp 和 Ollama 提供 33.1B 的 Nanbeige4.3 模型的 GGUF 量化文件,附带一套推理协议和最高 524,288 个词元的上下文。适合在本地运行编程模型的开发者。
sensenova · 工具包
图像生成和编辑模型,连续多次编辑时更稳定,基于 SenseNova-U1.5-8B-MoT,加载步骤相同。适合反复编辑同一张图的设计师和研究者。
Remek · 工具包
针对一条消息、文档或智能体轨迹的类型化问题,一次计算就给出每个允许答案的校准概率,不生成文字。这是面向波兰语和英语决策的实验性 31B 模型。
QuantStack · 工具包
一个 5B 参数的文字生成视频模型,转换成 GGUF 供 ComfyUI 使用,4 比特下估计约 2.5 GB,支持英文和中文提示词。适合想在自己电脑上生成视频的 ComfyUI 用户。
google-bert · 工具包
补全被遮蔽的英语词并提取文本特征。这是 Google 的不区分大小写的 BERT 基础模型,用于微调后做分类、标注和问答。
convaiinnovations · 工具包
读取邮件、工单等 100 多种语言的文字,一次计算就用带概率的类型化答案回答问题。322M 模型,不生成文字,适合给多语言消息分流的团队。
brandonmusic · 工具包
DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的压缩版本,按两张 96 GB 显卡的规格设计,少数专家用更高精度存储。这是面向大模型部署者的研究版本。