Wan2.2是基础视频模型的重大升级版本，专注于将有效MoE架构、高效训练策略和多模态融合等创新技术融入视频扩散模型，为视频生成领域带来更强大、更高效的解决方案。

多模态Diffusers支持多种语言

Gemma 3n E4B IT 是谷歌推出的轻量级多模态开放模型，基于与Gemini模型相同的研究构建。该模型支持文本、音频和视觉输入，适用于多种任务，采用MatFormer架构实现高效参数利用。

多模态Transformers

Qwen3-VL-4B-Instruct是阿里巴巴推出的40亿参数视觉语言模型，基于Qwen3架构开发，支持多模态理解和对话任务。该模型具备强大的图像理解和文本生成能力，能够处理复杂的视觉语言交互场景。

多模态Transformers

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

ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking AWQ - INT8是基于百度ERNIE-4.5架构的多模态大语言模型，通过AWQ量化技术实现8位精度，在保持高性能的同时大幅降低内存需求。该模型在视觉推理、STEM问题解决、图像分析等方面表现出色，具备强大的多模态理解和推理能力。

多模态Transformers支持多种语言

Moondream 3 Preview HF是基于HuggingFace Transformers架构规范对Moondream 3 (Preview)模型的重新实现，使其能够与Hugging Face生态系统完全兼容。这是一个多模态视觉语言模型，采用专家混合（MoE）文本主干，约90亿参数，20亿活跃参数。

多模态Transformers

Uni-MoE 2.0-Omni 是荔枝科技（Lychee）推出的完全开源全模态模型，采用全模态 3D RoPE 和动态容量专家混合架构，显著提升了以语言为中心的多模态理解、推理和生成能力。该版本集成了全模态理解以及音频和图像生成能力。

多模态Transformers支持多种语言

这是一个基于Mistral架构的图像文本转文本量化模型，参数规模为24B，专门针对指令跟随任务进行了优化训练，支持多模态输入处理。

多模态Gguf

Qwen3-VL是迄今为止Qwen系列中最强大的视觉语言模型，在文本理解与生成、视觉感知与推理、上下文长度、空间和视频动态理解以及智能体交互能力等方面都进行了全面升级。该模型采用混合专家（MoE）架构，提供卓越的多模态处理能力。

多模态Gguf

Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct是基于Qwen3-VL-30B模型的多模态视觉语言模型，支持图像和文本的联合理解与生成任务。该模型采用先进的视觉语言融合架构，能够处理复杂的多模态推理任务。

多模态Gguf

NVIDIA-Nemotron-Nano-VL-12B-V2-FP4-QAD 是 NVIDIA 推出的自回归视觉语言模型，基于优化的 Transformer 架构，能够同时处理图像和文本输入。该模型采用 FP4 量化技术，在保持性能的同时显著减少模型大小和推理成本，适用于多种多模态应用场景。

多模态Transformers

NVIDIA-Nemotron-Nano-VL-12B-V2-FP8 是 NVIDIA 推出的量化视觉语言模型，采用优化的 Transformer 架构，在商业图像上进行了三阶段训练。该模型支持单图像推理，具备多语言和多模态处理能力，适用于图像总结、文本图像分析等多种场景。

多模态Transformers

本项目提供了慧慧Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct模型的量化版本，旨在提升模型在特定场景下的性能与效率。这是一个基于Qwen3-VL架构的视觉语言模型，支持图像和文本的多模态交互。

多模态Gguf

LFM2-VL-3B是Liquid AI开发的多模态视觉语言模型，基于LFM2骨干架构构建，具备强大的视觉理解和推理能力，特别在细粒度感知任务上表现出色。该模型能够高效处理文本和图像输入，支持高达512×512分辨率的原生图像处理。

多模态Transformers支持多种语言

INL架构是一种基于积分神经元动力学的生产级神经架构，用迭代动力学取代传统前馈网络层，适用于大语言模型、视觉变换器、多模态模型等多种类型。

自然语言处理Safetensors英语

Ming-flash-omni 预览版是基于 Ling-Flash-2.0 稀疏专家混合（MoE）架构构建的多模态大模型，总参数达100B，每个token仅激活6B参数。该模型在Ming-Omni基础上进行了全面升级，在多模态理解和生成方面有显著提升，特别是在语音识别、图像生成和分割编辑方面表现突出。

多模态Diffusers英语

NVIDIA Qwen2.5-VL-7B-Instruct-FP4是阿里巴巴Qwen2.5-VL-7B-Instruct模型的量化版本，采用优化的Transformer架构，支持多模态输入（文本和图像），适用于多种AI应用场景。该模型通过TensorRT Model Optimizer进行FP4量化，在NVIDIA GPU上提供高效的推理性能。

多模态Safetensors

Qwen-Image是基于Qwen架构的多模态视觉语言模型，支持文本到图像的生成任务，采用GGUF格式转换以便在ComfyUI中使用，保留了原模型的Apache-2.0许可证和使用限制。

多模态Gguf支持多种语言

这是一个基于InternVL3架构的多模态视觉语言模型，经过量化处理为GGUF格式，支持图像文本到文本的转换，具备多语言能力。

多模态Transformers其他

ERNIE-4.5-21B-A3B-PT是基于MoE架构的先进文本生成模型，具有210亿参数和高效的多模态处理能力。

自然语言处理Transformers支持多种语言