螞蟻inclusionAI在HuggingFace開設AI-Transparency倉庫，公開Ling、Ring、Ming系列模型的訓練內容摘要。該倉庫只含文檔，不發佈權重和訓練數據集，主動披露模型訓練數據來源，覆蓋Ling-2.0至3.0、Ring-2.0至2.6、Ming-Omni及兩款16B-A3B多模態模型，旨在提升訓練透明度。
8月28日，騰訊WorkBuddy首發接入混元開源旗艦大模型Hy4preview，國內外版同步上線。Hy4preview限時免費兩週，Hy3免費期延至9月30日。該模型總參數770B、激活49B，上下文1M，面向代碼、辦公、科學等生產力場景，已開源至HuggingFace等平臺。
騰訊發佈混元 Hy4 preview 開源模型，總參數770B、激活參數49B，上下文長度1M。官方稱預訓練與後訓練同步進步，智能水平躍升，居開源第一梯隊。模型已在 HuggingFace、GitHub、ModelScope、Gitcode 上線，並接入騰訊雲 TokenHub 與 OpenRouter。生產力場景盲測力壓 GLM-5.3 與 Kimi K3。
騰訊混元8月28日發佈開源旗艦大模型Hy4preview，總參數770B、激活參數49B，上下文1M，定位真實生產力。模型已開源至HuggingFace、GitHub、ModelScope等，並上線騰訊雲TokenHub、OpenRouter，可在WorkBuddy/CodeBuddy、元寶、ima體驗。其依託軟工、遊戲、金融、安全等領域專家數據共建，在四大方向取得進展。
HuggingFace的全新AI代理框架，助力開發者輕鬆創建強大AI代理。
基於深度推理的神經機器翻譯模型
一個基於Gradio的翻譯代理Web界面
大型推理模型框架，支持PyTorch和HuggingFace。
NyxKrage
Moondream 3 Preview HF是基於HuggingFace Transformers架構規範對Moondream 3 (Preview)模型的重新實現，使其能夠與Hugging Face生態系統完全兼容。這是一個多模態視覺語言模型，採用專家混合（MoE）文本主幹，約90億參數，20億活躍參數。
Ali-Yaser
本模型是基於meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct進行微調得到的版本，使用mlabonne/FineTome-100k數據集進行訓練，包含100k token數據。模型採用Unsloth和Huggingface TRL庫進行微調，支持英文語言處理。
ycngin2024
這是一個經過微調的Whisper語音識別模型，基於unsloth/whisper-large-v3-turbo架構，使用Unsloth和Huggingface TRL庫實現了2倍訓練加速，顯著提升了訓練效率。
hirundo-io
這是一個基於🤗 Transformers的模型，已發佈至HuggingFace模型中心。由於模型卡片信息不完整，具體功能和應用場景需進一步確認。
metascroy
這是一個基於Qwen3-4B模型進行微調的量化版本，使用Unsloth框架和Huggingface TRL庫進行高效訓練，訓練速度提升2倍。模型採用int8-int4混合量化方案，支持在移動設備上運行。
mintujohnson
這是一個基於Llama-3.2-3B架構的微調語言模型，專門針對法語和英語的文本生成任務進行了優化訓練。該模型使用了Unsloth和Huggingface的TRL庫進行訓練，訓練速度提升了2倍，支持高效的文本生成推理。
qforge
這是一個基於Qwen3架構的微調模型，使用Unsloth和Huggingface TRL庫進行高效訓練，訓練速度提升了2倍，專門針對文本生成任務進行了優化。
Barth371
這是基於 unsloth/qwen2.5-vl-72b-instruct-bnb-4bit 模型進行微調的視覺語言模型，使用 Unsloth 和 Huggingface TRL 庫進行優化訓練，訓練速度相比傳統方式提升了2倍。
ArunKr
SmolLM-135M-Instruct-manim是基於HuggingFaceTB/SmolLM-135M-Instruct模型使用manim代碼生成數據集進行LoRA微調的輕量級語言模型。該模型專門針對代碼生成任務進行了優化，提供了三種不同的變體以滿足不同部署需求。
bacchist
基於Qwen3架構的1.7B參數微調模型，採用Unsloth和Huggingface TRL庫進行高效訓練，訓練速度提升2倍，專注於英文文本生成任務。
pytorch
SmolLM3-3B-INT8-INT4是基於HuggingFaceTB/SmolLM3-3B模型進行量化的版本，使用torchao實現了8位嵌入、8位動態激活和4位權重線性量化。該模型轉換為ExecuTorch格式，通過優化在CPU後端實現高性能，特別適合移動設備部署。
HuggingFaceTB
SmolLM3是一款參數為30億的語言模型，旨在突破小模型的性能邊界。它支持6種語言，具備高級推理能力和長上下文處理能力，是一個完全開源的模型。
SmolLM3是一款擁有30億參數的開源語言模型，支持6種語言，具備強大的推理能力和長上下文處理能力。
anonymguy
本模型是基於Qwen3-0.6B微調的對話輪次檢測模型，採用Unsloth和Huggingface TRL庫加速訓練，在對話輪次檢測任務中準確率達96.22%。
huggingfacecoin
基於distilbert-base-uncased微調的文本分類模型，在AG News數據集上訓練，準確率達89.06%
hailong18102002
基於Qwen2.5架構的3B參數指令微調模型，使用Unsloth和Huggingface TRL庫優化訓練速度
rhysjones
該模型源自karpathy的llm.c項目，為研究bfloat16性能而轉換為HuggingFace格式，訓練過程消耗了1500億token。
raak-16
這是一個使用Unsloth和Huggingface TRL庫優化的Mistral-7B指令微調模型，訓練速度提升2倍
devJy
基於Qwen2.5-VL-3B模型的微調版本，使用Unsloth和Huggingface TRL庫進行訓練，推理速度提升2倍
summykai
基於mlabonne/gemma-3-27b-it-abliterated微調的大語言模型，採用Unsloth加速框架和Huggingface的TRL庫進行訓練，效率提升2倍。
一個提供Hugging Face Hub API只讀訪問的MCP服務器，支持LLM交互模型、數據集等資源。
基於HuggingFace smolagents的智能研究代理工具，提供網頁搜索、文檔分析等高級研究功能
Second Opinion MCP是一個多AI模型諮詢平臺，允許用戶在Claude對話中即時獲取來自OpenAI、Gemini、Grok、Claude、HuggingFace、DeepSeek和OpenRouter等不同AI模型的第二意見，支持代碼對比、創意寫作、問題解決和跨模型分析等功能。
該項目實現了一個SSE MCP服務器，集成了HuggingFace和Replicate的API，提供圖像生成和模型管理工具，支持標準化AI模型交互接口。
mcp-server-suite是一個開源的MCP服務器集合，旨在成為自動化領域的'HuggingFace'。它提供模塊化的服務器組件，支持從網頁搜索到數據庫操作等多種功能，並鼓勵社區貢獻擴展。項目包含核心服務器和規劃中的多種專業服務，涵蓋AI/ML、軟件開發和非技術場景，目標是通過標準化協議簡化自動化流程。
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