数据集
168 个数据集
热门分类：
MYZY-AI/Muyan-TTS
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Muyan-TTS是一个面向播客应用的可训练文本转语音模型。它在超过10万小时的播客音频数据上进行了预训练，支持零样本高质量语音合成，并能通过短短几分钟的目标语音实现说话人自适应，从而灵活地定制个性化声音。
ByteDance/Q-Insight
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Q-Insight 是一个专注于图像质量理解的视觉语言模型，通过视觉强化学习进行训练。它基于 Qwen2.5-VL-7B-Instruct 进行微调，采用 Apache-2.0 开源协议。该模型主要面向图像质量评估（IQA）、视频质量评估（VQA）以及 AIGC 内容的理解任务。
BAAI/Video-XL-2
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Video-XL-2 是一个支持视频与文本交互的多模态模型，能够根据视频内容回答用户的问题。它针对长视频场景提供了两种效率优化策略：基于分块的预填充（chunk-based prefill）和双层 KV 缓存解码（bi-level kvs decoding），可以有效降低显存占用和响应延迟，适合处理较长视频的推理任务。
inclusionAI/Ring-1T
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Ring-1T 是一个万亿参数级别的开源思考模型，采用 Ling 2.0 架构，总参数量达 1 万亿，激活参数为 500 亿，支持最长 128K 的上下文窗口。该模型通过大规模可验证奖励强化学习（RLVR）训练，显著提升了自然语言推理能力，并经过 RLHF 优化使通用能力更加均衡，在数学竞赛、代码生成和逻辑推理等挑战性基准上表现领先。
这是一个基于 Qwen3-VL-8B-Thinking 的 8 位量化模型，支持图像到文本的生成任务，例如描述图片内容。模型采用 MLX 格式，方便在 Apple 设备上高效运行。
这是一个基于 Qwen3-30B-A3B 的 GGUF 格式量化模型，支持 128K 上下文长度，采用 Unsloth Dynamic 2.0 量化技术，在保持较高精度的同时优化了运行效率。该模型可在 llama.cpp、Ollama 等框架中直接使用，并支持通过 `/think` 和 `/no_think` 指令在推理过程中切换模型的思考模式，方便多轮对话中的灵活控制。
LLaDA2.0-flash-preview 是一个基于扩散技术的语言模型，采用混合专家（MoE）架构，总参数量达1000亿，但推理时仅激活约61亿参数，显著降低了计算成本。它在代码生成、复杂数学推理以及工具调用等任务上表现突出，并在多个基准测试中展现出与同类开源模型相比更优的性能。该模型支持指令微调，适用于实际应用场景，未来还将通过强化学习进一步提升推理能力。
Ling-flash-2.0 是一款基于 MoE 架构的开源语言模型，总参数量达 100B，但每次推理仅激活约 6.1B 参数（非嵌入部分 4.8B），实现了高效计算与卓越性能的平衡。该模型在 20T+ tokens 的高质量数据上训练，并经过监督微调与多阶段强化学习优化，在复杂推理、数学、代码生成和前端开发等任务中表现出色，尤其以极小的激活参数达到了与 40B 稠密模型相当的水平。推理速度上，在 H20 硬件上可达 200+ tokens/s，并支持 128K 上下文长度，兼具高吞吐与长序列处理能力。
DeepSeek-V3.2-REAP-345B-A37B 是一个基于 DeepSeek-V3.2 高效压缩而来的稀疏混合专家（SMoE）语言模型。通过名为 REAP 的专家剪枝方法，模型在保留路由器对剩余专家独立控制的前提下，均匀剪除了 50% 的专家，参数量从 671B 压缩至 345B，每 token 仅激活 37B 参数。该模型在代码生成、数学推理、工具调用等任务上保持了近乎无损的性能，同时显著降低了内存占用和部署成本。它可直接兼容标准 vLLM 推理框架，无需额外修改，特别适合资源受限环境、本地部署及学术研究场景。
DeepSeek-V3.2-REAP-508B-A37B 是一个基于 DeepSeek-V3.2 压缩得到的稀疏混合专家语言模型。它通过 REAP（路由器加权专家激活剪枝）方法，均匀地剪除了 25% 的专家，将总参数量从 671B 压缩至 508B，而每次推理仅激活 37B 参数。该模型在代码生成、数学推理、函数调用等任务上几乎保持了与原版相同的性能，同时显著降低了内存占用和部署成本。它兼容 vLLM 等主流推理框架，无需额外修改即可直接使用，特别适合资源受限的环境和本地部署。
XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash
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MiMo-V2-Flash 是面向文本生成与推理的大语言模型资源，镜像包含模型权重、配置和推理代码等文件，不属于可按行读取的传统数据集。
LongCat-Video-Avatar 是一个统一的模型，能够根据音频驱动生成富有表现力和高度动态的角色动画。它支持多种生成模式，包括音频-文本生成视频、音频-文本-图像生成视频，以及视频延续，并且兼容单流和多流音频输入。该模型通过解耦无条件引导实现自然的人体动态，采用参考跳跃注意力避免内容重复，并利用跨块潜在拼接减少长序列中的像素退化。
microsoft/TRELLIS.2-4B
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TRELLIS.2-4B 是一个面向图像到 3D 生成的大规模模型，拥有 40 亿参数。它基于一种名为 O-Voxel 的新型稀疏体素结构，能够直接从单张图像重建或生成任意拓扑的 3D 资产，并带有完整的物理渲染（PBR）材质，包括透明与半透明效果。该模型支持最高 1536³ 分辨率的高质量输出，并采用流匹配变换器架构，生成速度快、潜空间紧凑。
cloudcatcher2/VCBench
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VCBench 是一个标准化的视觉语言模型评估框架，专注于数学领域的问答任务。该数据集提供了标准评估和 GPT 辅助评估两种方式，帮助用户衡量模型在单选题和自然语言回答上的表现。评估脚本会输出整体准确率以及按问题类型细分的准确率，方便用户深入分析模型能力。
Skywork/Matrix-Game-2.0
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Matrix-Game-2.0 是一个开源的实时交互式世界模型，基于扩散架构实现高效的流式视频生成。它能够以 25 FPS 的速度实时合成分钟级的高保真视频，并支持通过鼠标和键盘精确控制画面内容，实现帧级别的动态响应。该模型从视觉内容和用户动作直接预测后续帧，无需文本输入，在多种复杂场景下均表现出色。
M3-Agent-Control 是一个面向智能体控制任务的数据集，采用 Apache-2.0 许可证。数据集包含模型权重（以 safetensors 格式存储）、结构化文本、二进制数据及纯文本等多种内容类型，适用于相关领域的模型训练与评估。
VeriWeb 是面向智能体信息检索的可验证长链网页任务基准，用于评估智能体在网页环境中的搜索、证据获取和结果验证能力。
TimesFM 是一个预训练的时间序列基础模型，专为时间序列预测任务设计。它采用仅解码器架构，在多种数据上进行了预训练，包括合成和增强数据。该模型支持 PyTorch 框架，能够处理最大上下文长度为1024、最大预测步长为256的时间序列，并提供输入归一化、连续分位数预测、翻转不变性等功能，适用于多种预测场景。
Qwen/Qwen3.5-397B-A17B
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Qwen3.5-397B-A17B是一个大规模多模态语言模型，总参数量达3970亿，每个token仅激活约170亿参数。它采用高效的混合架构，融合Gated Delta Networks与稀疏混合专家（MoE），在视觉理解、推理、编码和智能体等任务上表现优异。该模型原生支持26万tokens上下文长度，并可扩展至百万级，同时覆盖201种语言，具备强大的多语言能力。通过扩展规模的强化学习训练和接近100%的多模态训练效率，它在保持高性能的同时实现了较低的推理成本。
DeepSeek-V3.2 是一个在高效推理与智能代理能力上取得显著进展的模型。它通过三项关键技术突破实现了高性能：新型稀疏注意力机制（DSA）大幅降低长上下文场景的计算复杂度；可扩展的强化学习框架使其在竞赛推理任务中达到甚至超越 GPT-5，其中高算力变体 DeepSeek-V3.2-Speciale 在性能上超越 GPT-5，并与 Gemini-3.0-Pro 持平；大规模代理任务合成管道则让模型在工具使用场景中更好地融合推理能力，提升复杂交互环境下的泛化与合规性。该模型在 2025 年国际数学奥林匹克（IMO）和国际信息学奥林匹克（IOI）中均获得金牌级表现。