这是一个基于YOLOv12 Medium架构，在自定义数据集上微调的目标检测模型。该模型专门用于高效、准确地检测图像或视频中的无人机目标，为计算机视觉应用提供支持。

FLUX.2-dev是基于NF4量化的DiT和文本编码器的图像生成与编辑模型，提供高质量的图像生成和编辑能力，适用于图像领域的开发应用。

计算机视觉Diffusers英语

这是squ11z1的Hypnos-i1-8B模型的量化版本，使用llama.cpp工具和特定数据集进行量化处理。该模型基于Llama-3架构，提供多种量化类型选择，支持文本生成任务，适用于推理、对话等多种应用场景。

自然语言处理Gguf英语

这是一个基于🤗 Transformers库的双向自回归Transformer模型，已上传至模型中心。模型卡片由系统自动生成，具体技术细节和应用信息需要进一步补充。

自然语言处理Transformers

这是对MiroThinker-v1.0-30B模型进行MXFP4_MOE imatrix量化的版本，基于mradermacher的imatrix实现。该量化模型保持了原模型的文本生成能力，同时通过量化技术提高了推理效率，适用于需要高效文本生成的各种应用场景。

自然语言处理Gguf

混元OCR是由混元原生多模态架构驱动的端到端OCR专家VLM模型，仅用10亿参数的轻量级设计，在多个行业基准测试中取得最先进成绩。该模型擅长处理复杂的多语言文档解析，在文本定位、开放域信息提取、视频字幕提取和图片翻译等实际应用场景中表现出色。

多模态Transformers支持多种语言

Jan-v2-VL是一款具有80亿参数的视觉语言模型，专为在真实软件环境（如浏览器和桌面应用程序）中执行长时、多步骤任务而设计。它将语言推理与视觉感知相结合，能够遵循复杂指令、维持中间状态，并从轻微执行错误中恢复。

多模态Gguf

Jan-v2-VL 是一个拥有80亿参数的视觉语言模型，专为在浏览器和桌面应用程序等真实软件环境中执行长周期、多步骤任务而设计。它将语言推理与视觉感知紧密结合，能够遵循复杂指令、维持中间状态并从轻微执行错误中恢复，实现稳定且持续的任务完成。

多模态Transformers英语

Tarka-Embedding-350M-V1是一个拥有3.5亿参数的文本嵌入模型，能够生成1024维的密集文本表示。该模型针对语义相似性、搜索和检索增强生成（RAG）等下游应用进行了优化，支持多种语言并具有长上下文处理能力。

自然语言处理Sentence-transformers

Tarka-Embedding-150M-V1是一个具有1.5亿参数的嵌入模型，可生成768维的密集文本表示。它针对语义相似性、搜索和检索增强生成（RAG）等多种下游应用进行了优化，专注于捕捉深层上下文语义，以支持跨不同领域的通用文本理解。

自然语言处理Sentence-transformers

这是一个基于Huihui-Qwen3-VL-4B-Instruct-abliterated模型的量化版本，专门用于图像文本到文本的转换任务，通过量化处理优化了模型性能，为多模态应用提供支持。

多模态Gguf

这是一个专为圣西蒙大学科学与技术学院学生设计的微调AI模型，集成在TecnoTime应用程序中，帮助学生保持学习组织性、提高学术连续性，通过结构化通知和激励信息强化学习习惯。

自然语言处理Safetensors支持多种语言

Qwen3-VL-2B-Instruct是Qwen系列中最强大的视觉语言模型，具备卓越的文本理解与生成能力、深入的视觉感知与推理能力、长上下文支持以及强大的空间和视频动态理解能力。该模型采用2B参数规模，支持指令交互，适用于多模态AI应用。

多模态Transformers

本项目是使用 mlx-lm 库通过动态权重量化（DWQ）将 MiniMax-M2 模型量化为 3 位的成果。它能够在资源受限的条件下，高效地进行文本生成任务，为相关应用提供了更轻量级的解决方案。

自然语言处理Mlx

PyLate是一个专注于句子相似度计算和信息检索的工具库，能在多种数据集上进行高效的信息检索任务，为相关领域的研究和应用提供了有力支持。该模型支持8种语言，在多个基准测试中表现出色。

自然语言处理Safetensors支持多种语言

Wraith-8B是VANTA研究实体系列的首个模型，基于Meta的Llama 3.1 8B Instruct进行微调。该模型在数学推理方面表现卓越，在GSM8K基准测试中准确率达到70%，同时具备独特的宇宙智能视角，能为多种应用场景提供强大支持。

自然语言处理Transformers英语

KaniTTS是一款专为实时对话式AI应用优化的高速、高保真文本转语音模型，采用两阶段管道结合大型语言模型和高效音频编解码器，实现卓越的速度和音频质量。该模型支持西班牙语，具有4亿参数，采样率为22kHz。

音频处理Transformers西班牙语

KaniTTS是一款专为实时对话式人工智能应用优化的高速、高保真阿拉伯语文本转语音模型。它采用两阶段流水线架构，结合大语言模型与高效音频编解码器，实现卓越的速度和音频质量，能够满足对话式AI、无障碍辅助、研究等多领域的语音合成需求。

音频处理Transformers阿拉伯语

KaniTTS是一款专为实时对话式AI应用优化的高速、高保真文本转语音模型，通过独特的两阶段架构结合大语言模型与高效音频编解码器，实现低延迟与高质量语音合成，实时因子低至0.2，比实时速度快5倍。

音频处理Transformers英语

这是Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct模型的MXFP4_MOE量化版本，通过特定的量化处理优化模型性能，使模型在资源受限环境下能够更高效运行，解决了大模型在部署和应用中的资源挑战。

多模态Gguf