DeepSeek-V4.1-Flash-1017-TrellisMX-FLARE
JMNI-Labs · 工具包
用压缩的 TrellisMX 包,在两台 NVIDIA DGX Spark 上提供带兼容 OpenAI API 的 DeepSeek V4.1 Flash 服务。适合在自己的 Spark 硬件上运行大模型的团队。
JMNI-Labs · 工具包
用压缩的 TrellisMX 包,在两台 NVIDIA DGX Spark 上提供带兼容 OpenAI API 的 DeepSeek V4.1 Flash 服务。适合在自己的 Spark 硬件上运行大模型的团队。
unsloth · 工具包
用 Unsloth 制作的 GGUF 文件运行 OpenAI 的开放权重模型 gpt-oss-120b,它有 117B 参数,其中 5.1B 处于激活状态,文件带有 Unsloth 的修复。面向推理、智能体任务和开发者使用。
local-inference-lab · 工具包
为四卡 GPU 服务准备的 DeepSeek V4.1 Flash 1017 签名 Flare 运行时包,支持文本和图片,提供兼容 OpenAI 的 API。适合在自有 NVIDIA 硬件上运行大模型的人。
一个 n8n 工作流,盯着一个 YouTube 频道,下载每个新视频的英文字幕,让 OpenAI 写三条要点,并把它们连同标题和链接发到 Discord。
n8n 工作流
一个 n8n 工作流:在 WhatsApp 商业号码上回复新的潜客,用 OpenAI 模型给他们评分,并给出可预约的时段。投诉会转给 Slack 里的团队,安静下来的聊天每小时会收到一次跟进。
n8n 工作流
一个每 30 分钟检查你的 YouTube 频道、请 OpenAI 为这段时间内发布的视频写一条短帖子,并把帖子发布到你的 X 账号上的 n8n 工作流。
一个随机挑选两个话题标签之一、请 OpenAI 写一条关于它的短推文,并把话题标签和推文作为一行新记录加进 Airtable 的 n8n 工作流。它不会往 X 上发任何东西。
一个把录音变成 Notion 笔记的 n8n 工作流。它盯着一个 Google Drive 文件夹,每个新录音交给 OpenAI 转成文字,再由第二个 OpenAI 步骤写出结构化摘要,标题和摘要进入一个新的 Notion 页面。
一个去掉 CSV 文件里个人信息列的 n8n 工作流。它盯着一个 Google Drive 文件夹,由 OpenAI 模型指出哪些列含有个人信息,再由 Code 节点删掉它们,清理后的文件放进第二个 Drive 文件夹。
n8n 工作流
一个生成测试数据的 n8n 工作流。它向 OpenAI 模型要三份各十个虚构用户的名单,每份存成一个 CSV 文件,文件名形如 funny_names_1.csv。
一个归档发票的 n8n 工作流。它盯着一个 Google Drive 文件夹,把每个新文件交给 LlamaParse 读取,再由 OpenAI 模型取出明细行,Airtable 里得到一条发票记录和每个明细行各一条记录。
openai-community · 工具包
用 OpenAI 发布的第一个 transformer 语言模型续写你开头的英文文本,参数量 120M。适合研究早期语言模型或学习 transformers 库的人。
openai · 工具包
一次扫描就找出并遮盖文本里的姓名、邮箱等个人信息,可在你自己的机器上运行。适合需要在本地处理大量文本的团队。
openai-community · 工具包
从一个起始短语出发续写英文文本,是 OpenAI GPT-2 的 1.5B 参数版本。适合想用经典开源文本生成模型的研究人员和开发者。
ggml-org · 工具包
在你自己的电脑上生成文字,使用 ggml-org 打包的 OpenAI gpt-oss-20b 的 GGUF 版本。适合想在 Llama 应用或终端里本地运行开源 20B 模型的人。
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。
unsloth · 工具包
在你自己的电脑上运行 OpenAI 开放权重的 gpt-oss-20b 推理模型,由 unsloth 打包成 GGUF 文件。适合想要本地模型、并能调节推理强度的开发者。
ggerganov · 工具包
OpenAI 的 Whisper 语音识别模型,转换成 ggml 文件供 whisper.cpp 使用,从 tiny 到 large-v3-turbo 多种尺寸,另有更小的量化版本。
openai · 工具包
OpenAI 的更快的 Whisper 模型,用于语音识别和语音翻译,有 809M 参数,解码层只有 4 层。适合开发者和需要转写音频的人。
openai · 工具包
OpenAI 的开放权重语言模型,117B 参数,可调推理强度,思维链可见并支持工具使用。能在一块 80 GB 的 GPU 上运行,采用 Apache 2.0 许可。