Mindket

MOSS-Music-8B-Instruct

新上架第 1 版 · 更新于

概览

听一首歌并回答有关它的问题:带时间戳的歌词、情绪和曲风、调、速度与和弦,以及歌曲结构。适合处理音乐音频的开发者和研究人员。

MOSS-Music-8B-Instruct 是一款工具包,属于开发类,由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 1 版,最近更新于 。在本页下载,是一个装着它全部文件的 zip 压缩包。这些文件不会自己运行。

速览

你需要
  • 带 pip 的 Python
  • 约 18.1 GB 的空闲磁盘空间放 BF16 权重
  • 一块 GPU,速度才舒服
用在
  • Windows、macOS 或 Linux 上的 Python 和 transformers
  • SGLang 服务,如模型卡快速开始所述
  • Gradio 应用,如模型卡快速开始所述
先运行
pip install -U huggingface_hub
hf download OpenMOSS-Team/MOSS-Music-8B-Instruct

平台

Windows操作系统
macOS操作系统
Linux操作系统

关于

它是什么

MOSS-Music-8B-Instruct 是 OpenMOSS 团队及合作方的开源音乐理解模型。你给它音频和一个文字问题,它用文字回答。它建立在 MOSS-Audio 骨干之上,并针对音乐做了进一步训练。

这次发布有两个 8B 模型。这个 Instruct 版直接遵循指令,另一个 Thinking 版则为音乐分析增加逐步推理。

适合谁

它适合需要用程序来描述、转写或分析歌曲的开发者、研究人员和音乐科技团队,支持英文和中文。

行业谁在用怎么用例子
音乐科技开发者给曲库里的曲目打标签和做描述写一条简短的情绪和曲风说明
音乐研究研究人员研究调、速度和和弦推理得到带时间戳的和弦
媒体内容团队转写带时间的演唱歌词为一段视频生成带时间的歌词
教育音乐老师把一首歌拆成段落来学习列出前奏、主歌和副歌部分

如果你只处理语音或纯文本,可以跳过它。

用在哪里

这个模型配合 transformers 库运行,适合有性能不错的 GPU 的电脑。模型卡的目录还列出了 SGLang 服务和 Gradio 应用。

  • Windows、macOS 或 Linux 上的 Python 和 transformers
  • SGLang 服务,如模型卡快速开始所述
  • Gradio 应用,如模型卡快速开始所述
用途谁得到什么
歌词转写媒体团队带句子和单词时间戳的演唱文本
曲目描述曲库团队用平实语言描述的情绪、曲风、乐器和风格
音乐分析研究人员调、节拍、和弦和歌曲段落

如何设置

你需要带 pip 的 Python,以及放得下 18.1 GB BF16 权重的磁盘空间。模型卡的快速开始涵盖环境配置、服务和演示应用。

  • 带 pip 的 Python
  • 约 18.1 GB 的空闲磁盘空间放 BF16 权重
  • 一块 GPU,速度才舒服
  1. 安装 Hugging Face hub 包。
  2. 下载模型文件。
  3. 按模型卡里的快速开始配置环境。
pip install -U huggingface_hub
hf download OpenMOSS-Team/MOSS-Music-8B-Instruct

如何使用

你把一首歌的音频和一段文字请求一起传给模型,再读它的文字回答。常见的请求有歌词、描述、调和和弦,或者歌曲的段落。

示例

你把一首歌交给模型,问它的结构。它会用文字回答,分成前奏、主歌、副歌、桥段和尾声,并指出哪些部分有重复或对比。

新手与专家

如果你是新手,先试一首短歌,请它描述情绪和乐器。这样你在尝试更难的任务之前,就能看出模型是怎么谈音乐的。

如果你懂这个领域,原始音频先经过一个以 12.5 Hz 工作的训练过的音频编码器,再通过适配器进入语言模型。设计中加入了跨层特征注入和时间感知表示,以保留低层声音细节。

  1. 音频进入编码器
  2. 适配器映射到大语言模型
  3. 大语言模型读取你的问题
  4. 输出文字回答

注意事项

模型卡称 Thinking 版有更强的思维链推理,所以做深入分析时选它。页面还预告以后会有博客和论文。

  • License: apache-2.0
  • Cost to run: 未提及费用,但 9.1B 模型需要性能不错的 GPU
  • Data it reaches: 你发送的音频和文本,以及你下载的模型文件

README 和文件

README

MOSS-Music-8B-Instruct

听一首歌并回答有关它的问题:带时间戳的歌词、情绪和曲风、调、速度与和弦,以及歌曲结构。适合处理音乐音频的开发者和研究人员。

由 OpenMOSS-Team 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的模型页面和模型卡写的,模型自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么:MOSS-Music-8B-Instruct 是 OpenMOSS 团队及合作方的开源音乐理解模型。你给它音频和一个文字问题,它用文字回答。它建立在 MOSS-Audio 骨干之上,并针对音乐做了进一步训练。

这次发布有两个 8B 模型。这个 Instruct 版直接遵循指令,另一个 Thinking 版则为音乐分析增加逐步推理。

适合谁:它适合需要用程序来描述、转写或分析歌曲的开发者、研究人员和音乐科技团队,支持英文和中文。

行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
音乐科技 | 开发者 | 给曲库里的曲目打标签和做描述 | 写一条简短的情绪和曲风说明
音乐研究 | 研究人员 | 研究调、速度和和弦推理 | 得到带时间戳的和弦
媒体 | 内容团队 | 转写带时间的演唱歌词 | 为一段视频生成带时间的歌词
教育 | 音乐老师 | 把一首歌拆成段落来学习 | 列出前奏、主歌和副歌部分

如果你只处理语音或纯文本,可以跳过它。

用在哪里:这个模型配合 transformers 库运行,适合有性能不错的 GPU 的电脑。模型卡的目录还列出了 SGLang 服务和 Gradio 应用。

  • Windows、macOS 或 Linux 上的 Python 和 transformers
  • SGLang 服务,如模型卡快速开始所述
  • Gradio 应用,如模型卡快速开始所述
用途 | 谁 | 得到什么
歌词转写 | 媒体团队 | 带句子和单词时间戳的演唱文本
曲目描述 | 曲库团队 | 用平实语言描述的情绪、曲风、乐器和风格
音乐分析 | 研究人员 | 调、节拍、和弦和歌曲段落

如何设置:你需要带 pip 的 Python,以及放得下 18.1 GB BF16 权重的磁盘空间。模型卡的快速开始涵盖环境配置、服务和演示应用。

  • 带 pip 的 Python
  • 约 18.1 GB 的空闲磁盘空间放 BF16 权重
  • 一块 GPU,速度才舒服
  1. 安装 Hugging Face hub 包。
  2. 下载模型文件。
  3. 按模型卡里的快速开始配置环境。
pip install -U huggingface_hub
hf download OpenMOSS-Team/MOSS-Music-8B-Instruct

如何使用:你把一首歌的音频和一段文字请求一起传给模型,再读它的文字回答。常见的请求有歌词、描述、调和和弦,或者歌曲的段落。

示例:你把一首歌交给模型,问它的结构。它会用文字回答,分成前奏、主歌、副歌、桥段和尾声,并指出哪些部分有重复或对比。

新手与专家:如果你是新手,先试一首短歌,请它描述情绪和乐器。这样你在尝试更难的任务之前,就能看出模型是怎么谈音乐的。

如果你懂这个领域,原始音频先经过一个以 12.5 Hz 工作的训练过的音频编码器,再通过适配器进入语言模型。设计中加入了跨层特征注入和时间感知表示,以保留低层声音细节。

音频进入编码器
适配器映射到大语言模型
大语言模型读取你的问题
输出文字回答

注意事项:模型卡称 Thinking 版有更强的思维链推理,所以做深入分析时选它。页面还预告以后会有博客和论文。

  • License: apache-2.0
  • Cost to run: 未提及费用,但 9.1B 模型需要性能不错的 GPU
  • Data it reaches: 你发送的音频和文本,以及你下载的模型文件

Hugging Face 上的数据(2026年11月13日)

  • 任务:audio text to text
  • 框架:transformers
  • 参数量:9.1B
  • Weights: about 18.1 GB in BF16; about 4.5 GB at 4-bit (estimate)
  • Formats: Safetensors
  • 最近 30 天下载:2,910
  • 点赞:53
  • 许可证:apache-2.0
  • 语言:en, zh
  • Quantized versions: 6
  • Fine-tunes: 3
  • 标签:transformers, safetensors, moss_music, music, music-understanding, audio, audio-language-model, moss, moss-music, lyrics-asr, music-captioning, chord-recognition

链接

  • 模型:https://huggingface.co/OpenMOSS-Team/MOSS-Music-8B-Instruct
  • 文件:https://huggingface.co/OpenMOSS-Team/MOSS-Music-8B-Instruct/tree/main

获取模型

用 Hugging Face 的命令行下载它的文件:

pip install -U huggingface_hub
hf download OpenMOSS-Team/MOSS-Music-8B-Instruct

然后按它的模型卡使用它。这个工具包里没有会自己运行的东西。

文件
README.md  5 KB

1 个文件,共 5 KB,以 zip 压缩包下载。

更新内容

  • 第 1 版 · 2026-11-13

同类产品对比

同一分类里与本产品共有标签最多的已上架 Hugging Face 模型。

产品最近 30 天下载点赞参数量许可证最近更新
MOSS-Music-8B-Instruct 本页2,910539.1Bapache-2.0
ACE-Step 1.5共有 music · audio · transformers98,086952—mit
MuLaCover共有 music · audio · safetensors678494.4Bcc-by-nc-4.0
LongCap-35B-A3B-FP8共有 music · audio · safetensors65235.3Bapache-2.0
YuE2-hum-to-song共有 music · audio047—cc-by-nc-4.0
YuE2 instrumental cot full LoRAs共有 music · audio095—cc-by-nc-4.0
数据为 Mindket 在 2026-11-12 至 2026-11-13 期间读取的数值。

评价

还没有评分

写评价

还没有评价。

Mindket 的更多商品

查看 Mindket 的全部商品

Nanosaur2-670M

well9472 · 工具包

用一个 670M 参数的小型扩散模型,根据文字提示生成插画,在 ComfyUI 中运行。这是一个低预算的研究模型,适合想试用或训练自己 LoRA 的人。

新上架

waqf-ocr-hand-written-v1

Waqf-AI · 工具包

读取图片中的阿拉伯语手写文字并以文本形式返回。这是微调过的 PaddleOCR-VL 模型,适合要把阿拉伯语手写内容数字化的人。

新上架

Wan2.2-TI2V-5B-Diffusers

Wan-AI · 工具包

根据文本提示或图像加文字生成视频片段,最高 720P、每秒 24 帧,Diffusers 格式,适合单块消费级 GPU。

新上架

开发类的相似商品

查看开发类的全部商品

Wan2.2-S2V-14B

Wan-AI · 工具包

根据音频生成电影感的角色视频,也能给现有视频做口型同步。适合有大显卡的视频创作者、动画师和研究人员。

新上架

Wan2.2-Animate-14B

Wan-AI · 工具包

通过复制表演者的动作和表情,让角色动起来,或把角色换进视频里,是 Wan2.2 视频系列中的一个模型。只能使用你有权使用的面孔和形象。

新上架

d3-turbo

vllm-sr · 工具包

在一次调用中回答关于文字、图片或视频的选择、是非、打分、框选和跟踪类问题,并为每个答案给出概率。适合构建路由或视觉检查的人。

新上架