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mSlideOn

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。

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用 AdaSplash 稀疏注意力的 RoBERTa Base 模型对英文文本分类,比如 SST-2 情感,用部分精度换取更低的延迟和显存占用。

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roberta-base-adasplash

Hooshaai · 工具包

一个 RoBERTa Base 情感分类器,把注意力换成稀疏的 AdaSplash 版本,让 40% 的注意力权重变成零,以降低耗时和内存。适合测试高效注意力的开发者。

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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。

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Qwen3.8-27B-QSA-GSQ-RCO-GGUF

pentacoxian-dev · 工具包

在一块 24 GB 的 GPU 上,以 262K token 的上下文和图片输入运行带稀疏注意力的 Qwen3.8-27B,是 GGUF 文件,适合有定制版 llama.cpp 引擎的人。

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LongCat-Flash-Lite-Sparse

meituan-longcat · 工具包

总参数 69B、每个 token 约激活 3B 的混合专家文本模型,采用稀疏注意力,支持 100 万 token 上下文。适合为编程和工具使用智能体托管长上下文模型的团队。

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SPARSEUP

Linkup-Platform · 工具包

Linkup 推出的 188M 参数英文稀疏检索模型,把查询和文档变成带权重的词表用于搜索。它在 BEIR 上得 56.4 分,是 1.5 亿参数以下公开结果中最好的。

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DeepSeek-V3.2

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。

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stationhouse

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。

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PaddleOCR-VL

PaddlePaddle · 工具包

读取文档图像并返回其中的文字,是参数不到十亿的视觉语言模型。适合在自己的机器上用 PaddleOCR 解析中英文文档的人。

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SlideOn

lightonai · 工具包

LightOn 推出的英语稀疏检索模型,把查询和文档变成稀疏向量,用于倒排索引搜索。适合做英文文本检索的搜索工程师和开发者。

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rakedoc-nano-2

cloudraker · 工具包

把文档页面图片解析成文字、表格和图表,并保留 markdown 格式。这是 1.2B 参数的模型,图表提取更好,适合构建文档流水线的开发者。

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LiquidAI 的稀疏混合专家模型 LFM2.5-8B-A1B 的 GGUF 版本,加入 DavidAU 的 Turbo Brilliance 系统和 12 种推理模式。8.5B 的实验性发布,供本地运行。

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Qwen3.8-27B QSA BF16

higa2515 · 工具包

在 Qwen3.8-27B 上加了学习型稀疏注意力索引器的 BF16 源权重,附带参考用的 Transformers 加载器,适合研究或部署 Qwen Sparse Attention 的人。

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Typhoon OCR V2 0.8B

typhoon-ai · 工具包

用 0.8B 参数把泰语和英语文档页面解析成按顺序排列的版面元素,带类别、边框和文字。适合要把泰语文件数字化的开发者。

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KURE-Sparse-nano

nlpai-lab · 工具包

一个紧凑的韩英稀疏检索模型,把查询和文档变成稀疏向量,用于倒排索引搜索,适合做韩语搜索的团队。

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Nemotron 3.5 Parse

nvidia · 工具包

读取扫描件、PDF、幻灯片和表单的页面图像,返回其中的文字、表格、图表数据、阅读顺序和边框,输出为 Markdown、HTML 或 JSON。NVIDIA 推出的 631M 参数模型,面向开发者。

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Qwen3.8-27B-QSA-GGUF

higa2515 · 工具包

用 GGUF 文件运行带稀疏注意力的 Qwen3.8-27B,提供 Q8_0 和 Unsloth 的 Q4、Q5、Q6 混合版本,支持文字、图片和视频输入。适合使用 NVIDIA 显卡的 Linux 用户。

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bge-m3

BAAI · 工具包

把 100 多种语言的文字转成向量用于搜索,从短句到 8192 词元的文档都行。一个模型同时支持稠密、多向量和稀疏检索。由 BAAI 发布。

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Inkling-Small

thinkingmachines · 工具包

读取文字、图像和音频并用文字回答,面向开发助手、编程工具和智能体的开发者。这是稀疏混合专家模型,总参数 276B,每个词元激活 12B。

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