Spark-X2.6-4B-Blender
hotocooo · 工具包
编写 Blender 5.x 的 Python 脚本,生成干净的、以四边形为主的网格,比如道具、家具、产品以及人体和动物的基础网格。这是 Spark-X2.6-4B-Base 的 4B 微调版本,适合用脚本操作 Blender 的人。
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编写 Blender 5.x 的 Python 脚本,生成干净的、以四边形为主的网格,比如道具、家具、产品以及人体和动物的基础网格。这是 Spark-X2.6-4B-Base 的 4B 微调版本,适合用脚本操作 Blender 的人。
hiwaifu-research · 工具包
从 Gemma 4 31B-IT 后训练而来的角色扮演聊天模型,用用户的语言回复,无论是俄语、西班牙语、英语还是葡萄牙语,并一直保持这种语言。可处理图像和文字。
hindsight-ai · 工具包
把文本变成紧凑的向量,用于八种语言的搜索和匹配,输入最长 8,192 个 token。这是为 Hindsight 打造的 112M 小型嵌入模型,可在 CPU 或 GPU 上运行。
Helsinki-NLP · 工具包
把英文翻译成中文,覆盖普通话和其他几种汉语变体,使用一个你自己运行的紧凑 transformer 模型。适合需要本地英译中的开发者和团队。
Hcompany · 工具包
查看截图并决定下一步的点击、按键、代码运行或工具调用,基于 Qwen3.8-27B。这是面向网页、桌面和手机智能体的电脑操作模型,采用非商业许可。
gribbliest · 工具包
用一个简短的提示词,从新的相机角度重新渲染一张图片,是 Qwen Image 2.1 的编辑 LoRA。适合在 ComfyUI 或 diffusers 里编辑图片的艺术家和开发者。
Greatjedi · 工具包
提供为 Intel Arc GPU 重新调整的 27B Qwen3.8 GGUF 文件,作者的测试里纯解码约每秒 22 个词元。适合在 Arc 显卡上用 llama.cpp 和 SYCL 的人。
gradium · 工具包
通过 Arm 的 Compute Flow 朗读英语文本,由 31M 的文字转语音模型打包而成,适用于标准的 pocket-tts 模块。适合使用 Compute Flow、想要小型语音的开发者。
gradium · 工具包
在 CPU 上用 31M 的文字转语音模型朗读英语文本,提供 GGUF 格式,供 audio.cpp 运行时使用。适合想要小型本地语音模型的开发者。
Glint-Research · 工具包
给一个提示词的回复打一个分数,方便你按提示词给候选回答排序。这是 49.4M 的奖励模型,用 282,062 条偏好对比训练,适合筛选或比较模型输出的人。
ggml-org · 工具包
按与查询的相关度给段落排序,是 Qwen3 0.6B 重排序模型的 8-bit GGUF 副本,用 llama.cpp 制作。适合想要小型本地重排序模型来做搜索的开发者。
ggml-org · 工具包
一个 4.21 亿参数的小型决策模型,GGUF 格式,在本地提供服务,通过 systemone API 调用。适合使用 llama.cpp 工具、想要紧凑分类器的开发者。
ggml-org · 工具包
通过 llama 服务的 /v1/systemone API 做决策,来自一个 4.2B 模型的 GGUF 副本。适合想要小型本地决策模型的开发者。
ggml-org · 工具包
Google gemma-4-E4B-it 的 GGUF 格式副本,可以用 Llama 应用或 llama serve 命令在你自己的电脑上运行,适合想在本地运行 Gemma 的人。
ggml-org · 工具包
通过 Llama 应用或 llama 命令,在你自己的电脑上运行 Google 的 gemma-4-12B-it,文件是 ggml-org 自动转换的 GGUF。适合在本地运行模型的人。
ggml-org · 工具包
DeepSeek 的 748B 模型 V4.1 Flash 1017 的 GGUF 文件,由 ggml-org 转换并附带处理图片的视觉文件,适合有大内存机器、通过 llama.cpp 工具运行模型的人。
galilai-group · 工具包
把视频片段和单张图片编码成特征向量,用约 5,300 小时视频做自监督训练。这是面向研究者的视频编码器,采用非商业许可。
flowercomputers · 工具包
用静态嵌入模型把文本变成 1024 维向量,词表精简到 25 种语言。不用 Transformer,就能快速做句子相似度和检索,可用 Python 或 Rust。
FINAL-Bench · 工具包
用 llama.cpp 从 GGUF 文件在你自己的电脑上运行针对韩语调优的 35B 模型,有纯 CPU 路径,不需要 GPU。适合想在本地使用语言模型的人。
FermionResearch · 工具包
把英语语音转成文字,下载只有 157.6 MB,可在 Apple silicon、Linux 和 Windows 的 CPU 上运行,不需要 GPU。适合做听写、字幕、合规或搜索的团队。
fastino · 工具包
用一个多语言模型从文本中提取实体、标签、结构化记录和关系。这是 fastino 的 287M 参数提取器,可在 CPU、CUDA 或 MPS 上本地运行,适合构建文本流水线的开发者。
fal · 工具包
用基于 GAN 的超分辨率模型把生成的图片放大四倍。由 fal 制作,适合想把生成图片放大的人。
facebook · 工具包
把视频和图片转成嵌入向量,用于视频分类、检索,或作为视觉语言模型的视频编码器。由 Meta 的 FAIR 打造,适合处理视频的开发者和研究人员。
facebook · 工具包
在 200 种语言之间翻译单个句子,重点关注低资源语言。这是 facebook 发布的研究模型,面向机器翻译研究者,不用于生产环境或认证翻译。
ErtasAI · 工具包
在 vLLM 和 NVIDIA Blackwell GPU 上运行面向医疗领域的语言模型,它是压缩后的 Gemma 4 31B。适合需要在考题、编码和答案核查任务上又快又省的医疗 AI 产品。
erayyapagci · 工具包
在普通 CPU 上把摩洛哥达里贝语语音转成阿拉伯文字,并给出每个词的时间戳。这是面向研究者和开发者的实验性预览,采用非商业许可。
Egzakta · 工具包
用多种大小的 GGUF 文件运行 27B 的 KVARK Sparkle 1.1 模型,可选图像输入和推测解码。适合用 llama.cpp、Ollama 或 LM Studio 在本地跑模型的人。
Egzakta · 工具包
一个专门做文档工作的 27B 模型:它会搜索文档库,根据找到的内容回答,找不到答案时会明说,适合做文档和搜索智能体的开发者。
Egzakta · 工具包
KVARK Sparkle 1.0 这个 27B 视觉语言模型的 GGUF 文件,适用于 llama.cpp、Ollama 和 LM Studio,保留了推测解码头。适合在本地运行大模型的人。
dslim · 工具包
在英语文本中找出并标注人名、机构名、地名和其他名称。这是用于命名实体识别的微调 BERT 模型,通过 Transformers 流水线使用。
doubixz · 工具包
一个 1B 的绘画模型,根据中文提示词预测可编辑的矩形、椭圆等图元,而不是像素。这是给 Windows 原生 Primitive Painter 应用用的权重,不适用于 Transformers。
Divij · 工具包
把反编译器的输出改写成可读的 C 源码,带有有意义的名称和正确的类型。这是在未优化二进制上训练的 Qwen3.5-4B 微调模型,适合安全研究者和逆向工程师。
divagr1925 · 工具包
一个把小型 RISC-V 计算机内置在权重里的 Qwen3.5-4B 模型,用于精确算术和运行一个微型故事模型。这是给研究 transformer 内部程序的研究者做的实验。
divagr1925 · 工具包
一个实验性的 Qwen3.5-4B,把 RISC-V CPU 和一个小型文件系统编译进了权重,所以它不用外部工具就能跨会话记住事实。检查点能放进 24 GB 的 GPU。
distilbert · 工具包
从 BERT base 蒸馏出来的小而快的英文语言模型,有 67M 参数。能填补被遮住的词,主要用来针对分类、标注和问答进行微调。
deepseek-ai · 工具包
用一个 1.6T 参数的混合专家模型生成文字,每个令牌激活 49B,最多可读入一百万个令牌。这是 DeepSeek 的预览版,适合能放下约 1,599 GB 权重的团队。
deepseek-ai · 工具包
DeepSeek 的 685B 开源推理模型,用稀疏注意力处理长上下文,聊天模板让它能一边思考一边调用工具。适合运行大模型和构建智能体的团队。
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。
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。
DavidAU · 工具包
DavidAU 制作的 Qwen3.8-Flash-Next 的 GGUF 版本,有 27 种推理模式、27 种指令模式和 15 个可在提示词里切换的 AI 角色。适合有大显卡或大内存的人。
DavidAU 对 27B Qwen 模型的 GGUF 微调版,有可切换的指令和推理模式,以及内置的帮助系统。Hugging Face 把它列为图文转文字。供本地运行。
回答问题并读取图像,思考过程短得多。这是 DavidAU 对 27B 的 Qwen 3.8 的调优版 GGUF,目标是在保持准确度的同时减少推理 token,适合在本地运行模型的人。
DavidAU · 工具包
指导你为本地语言模型调节采样器和参数,并给出在 LM Studio、SillyTavern、Ollama 和 Koboldcpp 里设置系统提示词、推理模型和专家数量的步骤。
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。
cua-ai · 工具包
为 GUI 表单的每个元素给出可能动作的评分,例如填写、勾选、点击或跳过,并返回每个选项的概率。这是一个很小的模型,适合开发表单填写智能体的开发者。
Contrastive-LM · 工具包
为给定的状态,给候选答案、动作或工具名各打一个概率,而不是写文字。这是建在冻结的 Qwen3-8B 编码器上的快速决策模型,适合智能体和分流工具的构建者。
Comfy-Org · 工具包
为 ComfyUI 重新打包的 FLUX.1-schnell 检查点,把文字提示词变成图像,带有一个运行更快、占用内存更少的 FP8 文件。适合 ComfyUI 用户。
Comfy-Org · 工具包
Comfy-Org 重新打包的抠背景模型文件,可以在 ComfyUI 里加载。它生成一个遮罩,把主体和背景分开。适合在图像里抠出主体的 ComfyUI 用户。
CobuildX-AI · 工具包
在印度语言和印度英语文本中找出姓名、电话号码、Aadhaar 和 PAN 等个人信息,并返回每个值的位置。这是一个 16.7M 参数、能在 CPU 上运行的模型。
cdiamond · 工具包
Qwen3.8-27B 的 17.1 GB 混合精度 GGUF,保留了多词元预测层,为 24 GB GPU 上的 256K 上下文和视觉功能调优。适合在 llama.cpp 里本地运行大模型的人。
byteshape · 工具包
用带多词元预测的 GGUF 量化版本运行 Qwen3.6-35B-A3B,在 llama.cpp 里让 GPU 解码更快。由 ByteShape 制作,适合在显卡上运行本地模型的人。
bespokelabs · 工具包
传入上下文和带类型的问题(选择题、是非题或有序评分),为每个答案选项给出概率。这是 Qwen3.8-27B 的微调版本,适合构建分类器和决策步骤的开发者。
bespokelabs · 工具包
用 Qwen3.5-9B 上的 LoRA 适配器,根据一段文字给是非题、选择题和评分等级打分。适合需要返回概率而不是自由文本的分类器的开发者。
BennyDaBall · 工具包
两个 ComfyUI 工作流,用标准的 LTX-2.5 蒸馏模型为无声的 Hy-Nomas 视频世界或任意视频片段配上音轨,画面保持不变。
beipo-ai · 工具包
用基于 Qwen3.5 的 9B 稠密电脑操作模型,通过截图操作桌面和浏览器应用。适合用官方 NorthCUA 运行框架构建电脑操作智能体的开发者。
bartowski · 工具包
Meta Llama 3.1 8B Instruct 的量化 GGUF 文件,用于本地聊天,例如 Q4_K_M 为 4.92 GB,Q8_0 为 8.54 GB。由 bartowski 用重要性矩阵制作。涵盖 8 种语言,可在 LM Studio 中运行。
bartowski · 工具包
bartowski 用重要性矩阵为 Meta 的 Llama-3.2-3B-Instruct 制作的 GGUF 量化版本,大小约从 1.8 GB 到 6.4 GB。适合用 llama.cpp 或 LM Studio 在本地运行小型聊天模型。
bartowski · 工具包
Kwaipilot 的 KAT-Coder-V2.5-Dev 的 imatrix GGUF 量化版本,这是一个 34.7B 文本模型,4 位文件约 19 GB 起。适合在本地运行名字里带 Coder 的大模型的人。
BAAI · 工具包
把中文文本变成稠密向量,用于搜索、分类、聚类和语义匹配。这是 BAAI 的 24M 参数 BGE 嵌入模型,MIT 许可证,F32 下约 96 MB。
AshtakaOOf · 工具包
把图像放大模型和少量其他图像到图像模型收集在一个仓库里,以 safetensors 文件提供,由旧的 pickle 文件转换而来。适合在自己电脑上运行放大模型的人。
argmaxinc · 工具包
收录 WhisperKit 使用的 Core ML 语音识别模型,在 Apple Silicon 上无需服务器就能把音频转成文字。适合想让转写留在设备上的 Apple 应用开发者。
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。
aoleg · 工具包
MOSS-Image 模型的滑块式 LoRA,只靠强度就能让图片更锐利或更柔和,不需要触发词。适合想修复 MOSS Base 模糊问题的图像创作者。
antirez · 工具包
为 Mac 用户提供 DeepSeek V4.1 Flash 经过校准的 2 位和 4 位 GGUF 文件,另有单独的视觉编码器,供 DwarfStar 的 Metal 引擎配合 SSD 流式加载使用。与其他 DeepSeek 权重不通用。
alxcspr · 工具包
存放 Marin-32B 的稀疏自编码器检查点、日志和特征普查文件,其中每一层都有宽度为 65536 的 TopK SAE,共 64 层。这是用于可解释性研究的档案库。
allenai · 工具包
回答关于图片、视频和多张图片的问题,还能指出它找到的内容。这是 Ai2 的开源视觉语言模型,适合自己运行模型的开发者和研究者。
ai-sage · 工具包
把俄语语音转成文字,有能加标点并规范文本的变体,基于约 230M 参数的 Conformer。适合转录俄语音频(如通话)的开发者和团队。
agentionai · 工具包
比 Qwen3.8-27B 回答更简短直接,使用更少的回答和思考 token,因此回复结束得更早。这是一次轻量微调,可以直接用在与基础模型相同的工具里。
ACE-Step · 工具包
用 4B 参数的扩散模型只需 8 步就能生成音乐和其他音频,通过 Gradio 界面在本地运行。适合有 12 GB 以上显存 GPU 的创作者和开发者。
abacusai · 工具包
把 AI 写的文本改写成人类口吻,同时保留事实、数字、名称和排版。这是 Abacus.AI 基于 Gemma 4 微调的 12B 模型,适合写作者和编辑。
RobotLearningLab · 工具包
把 Dream-VLA-7B 适配到 robosuite 中八类模拟 Panda 机械臂任务的机器人控制策略,使用 Flow Matching 动作头。适合有 CUDA GPU 的机器人研究者。
Zyphra · 工具包
把文字转成 30 多种语言的自然语音,能根据样本克隆声音,采用混合专家模型以实现低延迟。可以在带 NVIDIA GPU 的 Linux 机器上本地运行。
zerofata · 工具包
提供一个 31.3B 参数的语言模型,基于 ReadyArt 的 gemma-4-31B-it-scotoma-2,适合在自己硬件上运行模型的人。这里的模型卡文字没有说明它的用途。
zai-org · 工具包
一个 320B 参数、激活 18B 的多模态模型,能读文字和图像,思考预算可调,用混合注意力设计处理长上下文。适合有像样 GPU 基础设施的团队。
zai-org · 工具包
zai-org 推出的 753B 参数开放文本模型,适合编程和智能体这类长链条多步工作,有 1M 词元上下文,采用 MIT 许可证。适合拥有大型 GPU 集群的团队。
YoSaNoo · 工具包
一个从 Google 的 gemma-4-E2B 微调而来的小型文本模型,偏向写代码,以 GGUF 文件发布,可在 Ollama、LM Studio、Unsloth 或 Jan 中在自己的笔记本上运行。
xtools-at · 工具包
用三个 Qwen3.8-27B 微调版本加权合并而成的模型,可编写和解释代码,也能处理推理问题。适合想用一个通用模型做编程和聊天的开发者。
XHToken · 工具包
一个小型草稿模型,通过推测解码加速 Spark-X2.6-1.7B,每步最多猜 7 个 token。适合在支持它的 llama.cpp 构建上本地运行该模型的人。
Wan-AI · 工具包
用 Wan2.1 的 VACE 模型根据提示词、静态图片或已有片段制作和编辑视频,视频里还能出现中英文文字。适合有消费级 GPU 的视频创作者和开发者。
VAST-AI · 工具包
把单张 2D 图片变成数量可变的 3D 高斯,用于资产创作、AR 和 VR、游戏和仿真。VAST-AI 出品,适合 3D 创作者和开发者。
unsloth · 工具包
在笔记本上聊天、总结和回答文字问题,是 Unsloth 提供的 Meta 小型 Llama 3.2 1B Instruct 的 GGUF 副本,精度从 16 比特到 2 比特。适合开发者和学习者。
unsloth · 工具包
用 9.4B 的 GLM-4-9B-0414 模型的 GGUF 文件生成中文和英文文本,适合想在自己电脑上运行 GLM 模型的人。
unsloth · 工具包
Unsloth 制作的 Google DeepMind Gemma 4 E2B 指令微调模型的 GGUF 文件,接收文本和图像并输出文本,上下文为 128K。适合在笔记本和小型机器上本地运行模型的人。
unsloth · 工具包
在你自己的电脑上回答关于文字和图片的问题,是 Unsloth 打包的 Google Gemma 3 4B 指令模型的 GGUF 副本。适合想用小型本地模型的开发者和用户。
typhoon-ai · 工具包
把泰语文本切分成语素,也就是仍有意义的最小单位,使用只有 4 MB、能在 CPU 上运行的模型,适合泰语语言研究者和开发者。
third-intelligence · 工具包
把语音压缩成固定数量、长度可变的事件及其时长,并在流式解码时还原。这是面向搭建英语、日语和中文流式文字转语音的神经语音编解码器。
thinkingmachines · 工具包
Inkling-Small 的 NVFP4 版本,一个多模态混合专家模型,接收文本、图像和音频并输出文本。适合构建智能体、编程助手和其他 AI 应用的开发者。
thedeoxen · 工具包
借助 MOSS-Image-SFT 把平涂色块的区域图重绘成新图片,保留区域形状,由提示词决定每个区域变成什么。适合使用 ComfyUI 的图像创作者。
thedeoxen · 工具包
为 MOSS-Image-SFT 在 ComfyUI 里提供法线控制的 LoRA,根据彩色法线图保持物体的形状和体积,由提示词改变材质和场景,适合给形体重新贴材质和重新打光的人。
tencent · 工具包
腾讯推出的 30B 混合专家翻译模型,支持 33 种语言互译,并能遵循翻译指令。适合要在自己 GPU 上做大批量机器翻译的团队。
taobao-mnn · 工具包
通过 MNN 运行时在手机和边缘设备上运行 0.3B 的中英文对话模型,是约 173 MB 的 4 比特版本。适合给移动应用加入设备端助手的开发者。
taobao-mnn · 工具包
读取一段文字状态和你的问题,在一次计算里为每个问题从你给的选项中选出答案,并给出各候选项的概率。这是面向开发者的决策模型,不是聊天模型。
stabilityai · 工具包
这个模型用一个经过微调的解码器替换 Stable Diffusion 里的自动编码器,让重建的图像更平滑,尤其是人脸。适合运行原版 CompVis Stable Diffusion 代码、想让解码图像更好的人。
Srimon12 · 工具包
154M 参数的零样本文本分类器,一次推理就为你传入的每个标签打分,适用于单标签、多标签和意图任务,也能处理长输入。适合需要在 Python 里快速给文本打标签的开发者。
sky7350 · 工具包
基于 Qwen3.5-4B 的 4B 分类模型,读取输入后为每个允许的答案给出概率,适用于护栏、路由、分流和智能体闸门。适合想在不用大模型的情况下做是非或标签判断的开发者。
SicariusSicariiStuff · 工具包
这是一个基于 Qwen3-32B 的 32.8B 参数英语模型,有 8B、32B 和 70B 三个版本。这里的模型卡文字只有页面样式,所以没有写明具体用途。适合已经在关注这个模型系列的人。
Serveurperso · 工具包
提供 OmniVoice 文字转语音模型的 GGUF 权重,配合 omnivoice.cpp 运行时使用,附带声音设计和声音克隆示例。适合想在本地生成多语言语音的开发者。
sentence-transformers · 工具包
把句子和段落转成 384 个数字组成的向量,用于语义搜索、聚类和句子相似度,是 sentence-transformers 项目的多语言模型。适合构建搜索或匹配功能的开发者。
sensenova · 工具包
统一的多模态模型,用于生成和编辑图像,中英文文字清晰,支持原生 4K 输出,可通过框选和参考图控制。适合有大显存 GPU 的设计师和研究者。
ruchangyao · 工具包
一步扩散模型,把低质量视频变成更高分辨率的清晰视频,有速度更快的 Turbo 版和画质更好的 Base 版。适合有高性能 GPU 的视频剪辑者和视觉研究者。