Gemma-UA-Cardio 是两款专为乌克兰语心脏病学领域设计的专业大语言模型。它们基于 Google 的 Gemma 和 MedGemma 模型，经过两阶段微调（语言适配与领域专业化），能够以乌克兰语精准提供心血管医学信息、解答临床问题，是面向医疗专业人士的辅助工具。

自然语言处理Transformers其他

这是一个专为通话记录分析打造的混合语言AI模型，能够处理印地语、英语和混合印地英语的通话转录内容。模型基于Qwen2.5-1.5B-Instruct进行微调，具备强大的多语言理解和信息提取能力。

自然语言处理Transformers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

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

SDXL-Deepfake-Detector 是一款精准检测 AI 生成人脸的工具，专注于维护数字世界的真实性，为抵御视觉虚假信息提供隐私保护且开源的解决方案。该模型通过微调预训练模型实现轻量级且高准确率的检测。

计算机视觉Safetensors

gpt-oss-safeguard-20b是基于GPT-OSS-20b微调的安全推理模型，专门用于大语言模型输入输出过滤、在线内容标注以及信任与安全用例的离线标注。该模型采用Apache 2.0许可证，支持自定义策略和透明决策过程。

自然语言处理Transformers

通义深度研究30B是一款具有300亿参数的大语言模型，专为长周期、深度信息搜索任务设计。该模型在多个智能搜索基准测试中表现出色，采用创新的量化方法提升性能，支持智能预训练、监督微调与强化学习。

自然语言处理Transformers英语

Kairos-10M是一款专为跨领域零样本预测设计的时间序列基础模型，拥有约1000万参数。它能处理不同信息密度的异构时间序列数据，无需微调即可在不同领域实现强大的泛化能力。

科学计算Transformers

Kairos-50M是一个拥有5000万参数的时间序列基础模型，专门用于跨不同领域的零样本预测。它采用自适应分词和位置编码技术，能够处理具有不同信息密度的异构时间序列数据，无需微调即可在不同领域实现强大的泛化能力。

科学计算Transformers

基于YOLOv11架构的三款文档布局分析模型（nano、small、medium），在DocLayNet数据集上微调，能够精准检测文档中的文本、表格、图表等11种布局元素，适用于文档理解和信息提取任务。

ConfTuner-Ministral是基于Mistral架构的量化大语言模型，专门针对可信赖AI场景进行微调，支持文本生成和置信度估计功能。该模型提供了多种量化版本，适用于不同资源约束环境。

自然语言处理Transformers英语

这是 liushiliushi/ConfTuner-Ministral 模型的静态量化版本，适用于文本生成和置信度估计任务。该模型基于 Mistral 架构，经过微调以提供可信赖的AI输出，支持多种量化级别以满足不同硬件需求。

自然语言处理Transformers英语

Qwen3-4B-I-1509是基于Qwen3-4B-Instruct-2507基础模型微调而来的专用模型，专注于工具使用和函数调用生成任务。该模型采用多信号奖励的强化学习方法进行训练，在多个评估基准中展现出良好的性能表现。

自然语言处理Transformers英语

这是一个基于bert-base-uncased微调的LoRA模型，专门用于检测文本中的个人身份信息(PII)。该模型采用低秩适应技术优化，是semantic-router项目的一部分，支持Python和Rust环境使用。

自然语言处理Safetensors英语

这是一个基于DistilBERT微调的心理健康分类模型，专门用于分析社交媒体文本（如推文、Reddit帖子）中的心理健康相关信号。模型可将文本分为抑郁、焦虑、自杀念头、快乐、中性/日常5个类别，旨在帮助识别有心理健康问题风险的个体。

自然语言处理Transformers英语

ScamGuard是基于bert-base-cased微调的诈骗信息检测模型，在评估集上准确率达到98.13%，能够有效识别诈骗信息，提升检测准确性和效率。

自然语言处理Transformers

基于Qwen/Qwen2-1.5B微调的日志分类模型，专门用于对系统或应用程序日志条目进行分类，支持正常、可疑、恶意、信息性和错误五类标签识别，助力自动化日志监控和安全分析。

自然语言处理Safetensors英语

这是一个基于GPT-OSS 20B微调的金融分析模型，专门用于金融市场分析，可为各种证券提供技术分析、风险评估、交易信号和价格预测。采用Q8_0 GGUF格式量化，在保证模型质量的同时降低推理要求。

自然语言处理Transformers英语

基于MobileNetV2架构的深度学习模型，专门用于识别和分类120种不同犬种。通过迁移学习技术微调，能够准确识别各类犬种并提供置信度评分。

计算机视觉Transformers

基于 sentence-transformers 的微调模型，用于句子相似度计算和特征提取，能有效处理各类文本信息。

自然语言处理Sentence-transformers