INTELLECT-3 是一个由 Prime Intellect 开发的、参数规模达 106B（激活参数 12B）的混合专家（MoE）推理模型。它基于 GLM-4.5-Air-Base 进行监督微调，并经过大规模强化学习训练，在数学、编码和推理任务上表现优异。

自然语言处理Gguf

这是一个由Redis开发的、针对LangCache语义缓存任务进行微调的CrossEncoder模型。它基于成熟的`cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L6-v2`模型，在超过100万对LangCache句子对数据集上训练，专门用于计算两个文本之间的语义相关性得分，以优化缓存命中率。

自然语言处理Sentence-transformers英语

GigaChat3-10B-A1.8B 是 GigaChat 系列的高效对话模型，基于混合专家（MoE）架构，拥有 100 亿总参数和 18 亿活跃参数。它采用了创新的多头潜在注意力（MLA）和多令牌预测（MTP）技术，旨在优化推理吞吐量和生成速度。模型在 20T 令牌的多样化数据上训练，支持包括中文在内的 10 种语言，适用于需要快速响应的对话场景。

自然语言处理Gguf支持多种语言

Hito 1.7B 是一个专为 llama.cpp、Ollama、LM Studio 等工具优化的 GGUF 量化版本模型，具备 17 亿参数，采用嵌套认知推理（NCR）方法，能够实现结构化、自我纠错的思维模式，提升推理准确性与透明度。

自然语言处理Gguf英语

这是一个针对 Z-Image Turbo DiT 模型的低秩适配器（LoRA），专门用于生成具有历史照片风格的图像。该模型基于 1900-1910 年代摄影师 Sergey Prokudin-Gorsky 的 150 张彩色照片训练而成，能够为现代图像生成注入独特的早期彩色摄影美学，如暖色调光晕和特定色彩质感。

计算机视觉Diffusers

Z-Image（造相）是一个拥有60亿参数的高效图像生成基础模型，专门解决图像生成领域的效率和质量问题。其蒸馏版本Z-Image-Turbo仅需8次函数评估就能达到或超越领先竞品，在企业级H800 GPU上可实现亚秒级推理延迟，并能在16G VRAM的消费级设备上运行。

计算机视觉Diffusers支持多种语言

INTELLECT-3是一个拥有1060亿参数的混合专家（MoE）模型，通过大规模强化学习训练而成。在数学、编码和推理基准测试中展现出卓越性能，模型、训练框架和环境均以宽松许可协议开源。

自然语言处理Transformers英语

这是一个基于VideoMAE-base架构在未知数据集上微调的视频理解模型，专门用于手语识别任务。模型在20个训练周期后达到了18.64%的准确率。

计算机视觉Transformers

Zenyx_114M-Tiny-Edu-Instruct 是一个实验性的小型指令微调语言模型，拥有约1.14亿参数。它基于TinyEdu-50M基础模型构建，在FineWeb-Edu数据集上预训练，并在OpenHermes-2.5和CodeFeedback-Filtered混合数据集上进行了指令微调。该模型旨在探索极小架构下指令微调的极限，验证损失收敛至约1.04。

自然语言处理Pytorch英语

Gemma 3是谷歌推出的轻量级开源多模态模型，本版本为12B参数的指令调优量化感知训练模型，已转换为MLX框架的MXFP4格式，支持文本和图像输入并生成文本输出，具有128K上下文窗口和140+语言支持。

多模态Mlx

这是基于MCG-NJU/videomae-base模型在未知数据集上微调的视频理解模型，经过20个epoch的训练，在评估集上达到13.31%的准确率。该模型专门针对视频分析任务进行优化。

计算机视觉Transformers

腾讯混元视频1.5模型的量化GGUF版本，专门用于文本到视频生成任务，支持720P高清视频生成，提供多种量化精度版本以优化使用效率。

多模态Gguf

本项目提供腾讯混元视频1.5文本到视频模型的量化GGUF版本，支持480P视频生成任务，包含蒸馏模型和完整模型两个版本，可与ComfyUI-GGUF等工具配合使用。

多模态Gguf

腾讯混元视频1.5模型的量化GGUF版本，专门用于图像转视频和视频生成任务。提供480P分辨率的蒸馏模型和标准模型，支持多种量化精度，包括Q4_K_S、Q8_0和FP16等。

多模态Gguf

Strawberry_Smoothie-TEST 是一个使用 mergekit 工具合并三个12B参数模型得到的混合模型，结合了Unity-12B、Chaos-Unknown-12b和Smoothie-12B-Model_Stock的优势，旨在提供更好的文本生成和对话能力

自然语言处理Transformers

这是ai-sage/GigaChat3-10B-A1.8B模型的量化版本，采用GGUF格式，需要特定的llama.cpp分支支持。模型采用混合专家架构，总参数量约118亿，其中激活参数量约18亿。

自然语言处理Gguf支持多种语言

VibeThinker-1.5B是微博AI推出的15亿参数密集语言模型，基于Qwen2.5-Math-1.5B微调，专门针对数学和算法编码问题设计。采用'频谱到信号原理'框架训练，在多个数学竞赛测试中超越规模更大的模型，训练成本约7800美元，支持最长约40k词元的输出。

自然语言处理Transformers支持多种语言

GigaChat3-10B-A1.8B是GigaChat系列的对话模型，基于混合专家（MoE）架构，共有100亿参数，其中18亿为活跃参数。该模型采用多头潜在注意力和多令牌预测技术，支持25.6万令牌的长上下文，在多语言对话和推理任务中表现出色。

自然语言处理Safetensors支持多种语言

ChronoEdit-14B是NVIDIA开发的一款具备时间推理能力的图像编辑和世界模拟模型，拥有140亿参数。它通过两阶段推理过程实现物理感知的图像编辑和基于动作条件的世界模拟，从预训练视频生成模型中提炼先验知识。

多模态Diffusers支持多种语言

VibeThinker-1.5B的4位量化版本，基于MLX框架针对苹果芯片优化，是一个拥有15亿参数的密集语言模型，专门用于数学推理和算法编码问题

自然语言处理Mlx支持多种语言