ActIO-UI-7B-RLVR 是由 Uniphore 发布的 70 亿参数视觉语言模型，专门用于计算机界面自动化任务。它基于 Qwen2.5-VL-7B-Instruct，通过监督微调和可验证奖励的强化学习进行优化，在 GUI 导航、元素定位和交互规划等任务上表现出色，在 WARC-Bench 基准测试中达到了开源 7B 模型的领先水平。

多模态Transformers英语

OpenThinker-Agent-v1 是一个基于 Qwen3-8B 进行后续训练的开源智能体模型，专为终端操作和软件工程任务而设计。它首先在高质量监督微调数据集上进行训练，然后通过强化学习进一步优化，在 Terminal-Bench 2.0 和 SWE-Bench 等智能体基准测试中表现出色。

自然语言处理Transformers其他

Qwen3-4B-Hivemind-Instruct-NEO-MAX-Imatrix-GGUF 是一款基于 Qwen3 架构的 4B 参数指令微调大语言模型，采用 NEO Imatrix 与 MAX 量化技术，具备 256k 的超长上下文处理能力。该模型在多个基准测试中表现出色，是一款性能强劲的通用型模型。

自然语言处理Gguf英语

Rnj-1-instruct 是由 Essential AI 从头开始训练的 80 亿参数开放权重密集模型，针对代码、STEM 领域、智能体能力和工具调用进行了优化。它在多种编程语言中表现出色，同时在数学和科学领域也展现出强大实力，能力与最先进的开放权重模型相当。

自然语言处理Transformers

Qwen-Image 是基于 Qwen 系列开发的文本到图像生成模型，支持中英双语输入，在多个评估指标上表现优异，特别适用于追求逼真效果的图像生成场景。

多模态Diffusers支持多种语言

TomoroAI/tomoro-colqwen3-embed-4b是一款先进的ColPali风格多模态嵌入模型，能够将文本查询、视觉文档（如图像、PDF）或短视频映射为对齐的多向量嵌入。该模型结合了Qwen3-VL-4B-Instruct和Qwen3-Embedding-4B的优势，在ViDoRe基准测试中表现出色，同时显著减少了嵌入占用空间。

多模态Transformers其他

Fara-7B是微软专门为计算机使用场景设计的高效小型语言模型，参数仅70亿，在网页操作等高级用户任务中表现出色，能与更大型的代理系统竞争。

多模态Gguf

Olmo-3-7B-Instruct-AIO-GGUF是基于Allen Institute for AI开发的Olmo-3-7B-Instruct模型的GGUF量化版本。这是一个70亿参数的自回归语言模型，通过监督微调和直接偏好优化在Tulu 2和UltraFeedback等数据集上训练，在问答和指令遵循方面表现出色。

自然语言处理Transformers英语

Olmo-3-Think是艾伦人工智能研究所推出的完全开源的语言模型系列，包含7B和32B两种规模。该模型经过专门训练，能够展现明确的推理链，支持透明的逐步推理和可检查的中间思维痕迹，在推理、数学和代码任务中表现出色。

自然语言处理Transformers英语

SAM 3 是 Meta 推出的第三代可提示分割基础模型，统一支持图像和视频分割任务。相比前代 SAM 2，它引入了开放词汇概念分割能力，能够处理大量文本提示，在 SA-CO 基准测试中达到人类表现的 75-80%。

计算机视觉Transformers英语

Qwen-Image-Edit-2509_clear 是 Qwen-Image-Edit-2509 模型的微调版本，专门针对图像生成质量进行优化。该模型能够生成更清晰、更鲜艳的图像，具有更高的对比度、更丰富的色彩和更精细的细节表现。

计算机视觉Gguf

夏洛特-AMY是由Clemylia开发的精细调优小型语言模型，拥有5100万参数，专注于希望、友谊、伦理和支持领域。该模型秉持'训练质量优于参数数量'的理念，在语义清晰度和连贯性方面表现优异，提供高质量的伦理咨询和情感支持服务。

自然语言处理Transformers法语

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

Olmo 3是由Allen Institute for AI开发的新一代语言模型家族，包含7B和32B的指令和思维变体。该模型在长链式思维方面表现出色，能显著提升数学和编码等推理任务的性能。所有代码、检查点和训练细节都将公开，推动语言模型科学发展。

自然语言处理Transformers英语

Olmo 3是由Allen Institute for AI开发的新一代语言模型系列，包含7B和32B两种规模，有指令和思考两种变体。该模型基于Dolma 3数据集进行预训练，在Dolci数据集上进行后训练，具备长链式思维能力，在数学和编码等推理任务上表现优异。

自然语言处理Transformers英语

这是一个基于Huihui-MiroThinker-v1.0-8B模型的量化版本，专门针对文本生成任务进行了优化，通过量化技术提高了推理效率，同时保持了模型的性能表现。

自然语言处理Gguf

MiroThinker v1.0是一个开源研究智能体，通过模型级别的交互式扩展提升工具增强推理和信息搜索能力。该模型在多个基准测试中表现出色，支持长上下文和深度多步分析。

自然语言处理Transformers英语

Olmo 3是由Allen Institute for AI开发的一系列语言模型，包含7B和32B两种规模，具有指令式和思考式两种变体。该模型在长链式思维方面表现出色，能有效提升数学和编码等推理任务的性能。采用多阶段训练方式，包括有监督微调、直接偏好优化和可验证奖励的强化学习。

自然语言处理Transformers英语

本模型是基于meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct在特定数据集上微调得到的大语言模型，专门用于文本生成任务，在评估集上取得了0.6542的损失值表现。

自然语言处理Peft

Olmo-3-7B-Think-DPO是Allen Institute for AI开发的7B参数语言模型，具有长链式思考能力，在数学和编码等推理任务中表现出色。该模型经过监督微调、直接偏好优化和基于可验证奖励的强化学习等多阶段训练，专为研究和教育用途设计。

自然语言处理Transformers英语