mmBERT-base
jhu-clsp · 工具包
能读取并编码 1,800 多种语言的文本,用于分类、嵌入、检索和完形填空任务。适合要微调多语言编码器的开发者和研究者。
jhu-clsp · 工具包
能读取并编码 1,800 多种语言的文本,用于分类、嵌入、检索和完形填空任务。适合要微调多语言编码器的开发者和研究者。
XHToken · 工具包
一个紧凑的 1.7B 语言模型,面向设备端使用,支持英文和中文,在编程、智能体任务和长上下文上有提升,并有三档可调的思考级别。适合在本地运行模型的开发者。
XHToken · 工具包
一个紧凑的 4.1B 通用语言模型,原生支持 1M token 上下文和 200 多种语言,采用混合注意力设计,针对编码和智能体使用调校。适合想要小型开放模型的开发者。
unsloth · 工具包
用 SmolLM3 聊天和推理,这是个完全开放的 3B 模型,可以一步步思考,也可以直接回答,提供 Unsloth 制作的 GGUF 文件,带聊天模板修复。能处理长文本和六种语言。
tencent · 工具包
在你自己的设备上用压缩到 1.25 比特的 1.8B 模型进行 33 种语言之间的翻译,GGUF 文件约 440 MB,适用于 llama.cpp。适合给应用加入离线翻译的开发者。
tencent · 工具包
腾讯的 1.5B 语音模型,可以根据文本生成语音、编辑录音,还能做音频增强和声源分离,全部通过自然语言指令完成。
Serveurperso · 工具包
这个模型通过 C++ 运行时 qwentts.cpp,在 CPU、CUDA、Metal 或 Vulkan 上用多种语言朗读文本,有命名说话人和普通话方言,还能用一段短录音克隆声音。适合想在本地做文字转语音的开发者。
schizophyllume · 工具包
提供一组会发出蜜蜂嗡嗡声的小型 GGUF 语言模型,有只会嗡嗡的小蜜蜂、带情绪标签的蜜蜂,以及蜂后与工蜂相连的蜂巢。适合喜欢超小模型的爱好者和开发者。
sarvamai · 工具包
Sarvam AI 的混合专家语言模型,总参数 322 亿,每个词元激活 24 亿,面向英语和多种印度语言的实际使用。模型卡的示例代码需要 NVIDIA 显卡。
sarvamai · 工具包
Sarvam-105B 的 GGUF 版本,一个重视印度语言的大型混合专家模型,按 4 位拆成 9 个分片,供 llama.cpp 使用。适合内存充足、想用大型开源模型的人。
rapid-mlx · 工具包
一个压缩到每个权重 3.5 位的 27B 视觉语言模型,适用于 24 GB 内存的 Apple Silicon Mac,通过 Rapid-MLX 在本地提供服务。适合想要本地模型和智能体后端的 Mac 用户和开发者。
Qwen · 工具包
这个模型同时读图像和文字并用文字回答,是总参数 122B、激活参数 10B 的混合专家模型。适合有大型 GPU 服务器、想用开源视觉语言模型做推理、编程和智能体的团队。
Qwen · 工具包
通过 mlx 库运行 Qwen3 8B 语言模型,用于聊天、推理、翻译和智能体任务。适合想在本地使用可切换思考模式的文本模型的开发者。
Qwen · 工具包
作为 7.6B 的基础语言模型来补全和生成代码,开发者可以运行它、微调它,或用于代码中间填充任务。适合制作编程工具的人。
Qwen · 工具包
Qwen2.5 里最小的基础模型,约 4.94 亿参数,上下文 32,768 个词元,用来在你自己的数据上继续训练。适合想在微型语言模型上搭建的开发者。
protectai · 工具包
识别企图劫持语言模型的英文文本,把每条输入标为正常或提示词注入。适合在 LLM 应用里筛查用户输入的开发者。
prakharkhatri · 工具包
把语音变成两路紧凑的词元,再还原成 24 kHz 音频,码率 1.09 kbps,重点支持英语和十种印度语言。适合语音研究人员和文字转语音的开发者。
OpenMOSS-Team · 工具包
用 31 种语言朗读文字,并能用一小段参考音频克隆声音,支持语言标签和明确的停顿标记。适合给产品加入语音的配音人员、配音团队和开发者。
OpenMOSS-Team · 工具包
用八种语言朗读文字,支持零样本声音克隆、长篇语音,并可控制发音和时长。适合音频制作人和开发语音功能的开发者。
openeurollm · 工具包
一个实验性 9B 基础语言模型的中间训练检查点,用 10T 词元训练,以英文为主并含一部分多语言内容。适合关注欧洲开源模型训练的研究者。
netease-youdao · 工具包
用 14 种语言朗读你的文字,还能在不同语言之间复制参考声音,无需额外训练。这是网易有道的语音合成系统,适合开发者和创作者。只能使用你有权使用的声音。
MinimaLabs · 工具包
一个 99M 参数的基础语言模型,从零开始在 100B token 上训练,采用混合注意力设计。适合想运行、研究或微调一个极小开放模型的研究人员和爱好者。
microsoft · 工具包
Microsoft Research 推出的 14B 开放语言模型,针对计算资源有限时的英语推理和对话做了调整。适合给应用添加文本功能,或研究中等规模模型的开发者。
microsoft · 工具包
把多种语言的文本转成嵌入向量,用于搜索、聚类、相似度、分类和重排序。适合做语义搜索或检索、并且能部署 27B 模型的开发者。
manuelgscom · 工具包
根据西班牙语或英语的日常提问,写出只读的 MongoDB 聚合管道。这是 Qwen3.5-9B 微调版的 GGUF 副本,可用 llama.cpp 在本地运行,适合想用日常语言查询数据的开发者。
lightonai · 工具包
把查询和文档变成可用倒排索引检索的稀疏向量,支持多种语言和长文本。这是一个 339M 参数的多语言检索模型,适合构建搜索的人。
karpathy · 工具包
提供一系列采用 Llama 2 设计、在 TinyStories 数据集上训练的小型语言模型,为 Karpathy 的 llama2.c 项目而做。适合想试试小模型的开发者。
Jundot · 工具包
在 MLX 上以约 17.5 GB 运行 27B 的 Qwen3.8 视觉语言模型,能读取文字、图片和视频,上下文为 262,144 个 token。这是 Jundot 的混合精度量化版本,适合内存有限的人。
InternScience · 工具包
作为一个 35B 开放权重语言模型,负责多步骤智能体工作:规划、搜索、调用工具和科学推理。适合要把模型接入会调用工具的智能体的开发者。
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。
inclusionAI · 工具包
听音频并按文字指令用文字作答,还可选择语音回复。这是 inclusionAI 的紧凑音频语言模型,适合做中英文语音识别、语音提问和音频理解。
ibnsina-llm · 工具包
一个小型波斯语语言模型,可离线写作、摘要、翻译和聊天,主要用波斯语文本从零训练。可通过 ollama、LM Studio 或 llama.cpp 在笔记本上运行。
ibm-granite · 工具包
用 IBM 推出的 340M 参数指令模型处理摘要、分类、抽取、问答、RAG、代码任务和工具调用,支持 12 种语言。适合需要紧凑设备端模型的开发者。
humain-ai · 工具包
用阿拉伯语和英语回答问题、遵循指令。这是沙特数据与人工智能管理局(SDAIA)下属国家人工智能中心从零训练的 7B 模型,适合构建阿拉伯语工具的开发者和研究人员。
hindsight-ai · 工具包
给每份文档回答查询的程度打分,支持八种语言,输入最长 8,192 个 token,让搜索或记忆系统把最匹配的结果排在前面。适合构建检索功能的开发者。
hf-audio · 工具包
一次处理就能转写多说话人的长录音,并加上时间戳和匿名说话人标签,支持 50 多种语言。适合把会议、电话、播客和讲座变成易读文字稿的团队。
google-bert · 工具包
在 104 种语言中补全被遮蔽的词并提取文本特征。这是区分大小写的 BERT 基础模型,用于微调后做分类、标注和问答。
google-bert · 工具包
预测中文文本中被遮住的词,是 Google 针对中文预训练的 BERT base 模型。适合构建中文语言工具或为中文任务微调模型的开发者和研究人员。
gnumanth · 工具包
用 12 种语言朗读文本,包括梵语、印度英语、印地语和泰米尔语,24 kHz 的声音可在浏览器或手机上运行。有两档 ONNX,一档给桌面,一档给手机。
Equall · 工具包
针对法律文本调优的语言模型,用美国和欧洲的法律资料训练。这是面向研究和改造法律 AI 的研究版本。它的回答仅供参考,不是法律意见。
Edge0 · 工具包
用 Whisper 风格的音频编码器加 Qwen 解码器,把多种语言的语音转成文字。适合需要多语言转写的开发者和研究者,卡里给出了英文和中文的结果。
ebinan92 · 工具包
从图片中读取乌克兰语手写文档,找出每个文字区域、标注类型,并以结构化 JSON 返回转写内容。这是用于手写数字化的开放 4B 视觉语言模型。
datalab-to · 工具包
从 PDF 和图像中提取结构化数据。你提供一个 JSON 模式,它返回与之匹配的对象。这是 Datalab 的 9.7B 视觉语言模型,适合处理文档的开发者。
CYFRAGOVPL · 工具包
PLLuM 系列的波兰语聊天模型,按人类偏好调优,适合对话、问答和摘要,并关注波兰公共服务场景。
cstr · 工具包
用 Qwen3-ASR-1.7B 的量化 GGUF 文件,在 CrispASR 里把语音、歌声和歌曲转成文字或英文。适合想在本地转写 30 种语言和 22 种中文方言的人。
CIIL · 工具包
识别音频片段里说的是印度 22 种官方语言还是印度英语,并给出校准过的分数。适合构建多语言语音流水线的开发者。
BSC-LT · 工具包
一个 7.8B 的翻译模型,支持 40 种语言和 3 种变体,可做句子、段落和文档翻译,也能处理 HTML 或 XML 文本。适合想要本地翻译器的开发者和研究人员。
bartowski · 工具包
Llama-3.2-1B-Instruct 的 GGUF 量化版本,这是一个支持八种语言的 1.2B 文本模型,4 位文件约 0.8 GB。适合运行微型本地模型的人。
audio-cpp · 工具包
为 audio.cpp 运行时打包的 Ming 3.0 TTS 0.5B GGUF:文字转语音、声音克隆和声音设计,支持七种语言,输出单声道 44.1 kHz,不需要 Python 运行环境。适合开发者。
arcinstitute · 工具包
一个 7B 的 DNA 语言模型,可读取最长 100 万长度的序列,来自 Arc Institute 的 Evo 2 系列。适合处理基因组数据、想要中等大小检查点的研究者。