数据集
24 个数据集
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Bill13579/beltout
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BeltOut 是一个基于 ChatterboxVC 的零样本语音到语音音色迁移模型，能够在不改变原始表演细节（如语调、情感）的前提下，仅替换音色（timbre）。它通过 192 维的 x-vector 表示任意音色，可应用于任意输入语音，实现精准的音色转换。该模型旨在学习音色对表演传递的通用影响，从而生成与目标音色一致的完整语音输出。
Kimi-Audio-7B-Instruct 是一个开源音频基础模型，统一处理音频理解、生成与对话任务。支持语音识别、音频问答、描述、情感识别、事件分类及端到端语音对话，基于大规模多模态预训练与混合音频输入架构，实现高效推理与流式音频生成。适用于语音交互、音频内容分析等场景。
zai-org/GLM-TTS
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GLM-TTS 是一个基于大语言模型的高质量文本转语音合成系统，支持零样本语音克隆与流式推理。它采用两阶段架构：先由 LLM 将输入文本转换为语音 token 序列，再通过 Flow Matching 模型生成高质量波形。系统引入了多奖励强化学习框架（GRPO），显著提升语音的表现力，实现更自然的情绪控制。关键特性包括仅需 3-10 秒音频即可克隆任意说话人声音、RL 增强的情感表达、音素级精确发音控制、支持中英双语混合文本，以及实时流式生成。
openbmb/MiniCPM-SALA
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MiniCPM-SALA是一种创新的大规模混合注意力模型，首次将稀疏注意力与线性注意力高效融合，专为百万级令牌的上下文建模设计。它采用25%的稀疏注意力层（基于InfLLM-v2）和75%的线性注意力层（Lightning Attention），在保持高保真长上下文建模能力的同时，突破了计算和内存瓶颈，实现了3.5倍的推理加速，并显著降低KV缓存开销。通过混合位置编码（HyPE）和基于蒸馏的HALO训练策略，该模型能够扩展到百万令牌以上的上下文长度，同时在通用知识、数学和代码等任务上保持与全注意力模型相当的性能。
openbmb/MiniCPM-V-4_5
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MiniCPM-V 4.5 是一款基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建的多模态大语言模型，总参数量为 8B。它在视觉语言能力上表现出色，在多项基准测试中平均得分超过 GPT-4o-latest 等主流模型，并支持高效的高帧率视频理解，通过 3D 重采样器实现 96 倍视频 token 压缩。该模型具备可控的快速与深度思考模式切换，以及强大的 OCR、文档解析和多语言处理能力，支持最高 1.8 百万像素的高分辨率图像输入，并提供了多种量化与推理方式以适配不同使用场景。
Wan-AI/Wan2.2-S2V-14B
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Wan2.2-S2V-14B 是一个音频驱动的电影级视频生成模型，能够根据输入音频生成具有丰富表现力的角色动画。它专注于处理复杂场景，如人物互动、自然身体动作和动态镜头运动，适用于影视制作等高品质需求。模型采用混合专家（MoE）架构，在保持计算效率的同时扩大了模型容量，并经过精心筛选的审美数据训练，可生成具有可控光影、构图和色彩风格的电影感视频。
DeepSeek-R1T-Chimera 是一个开源模型，通过合并 DeepSeek-R1 和 DeepSeek-V3（0324）的权重而来，融合了 R1 的推理能力与 V3 的 token 效率。该模型采用 DeepSeek-MoE Transformer 架构，于 2025 年 4 月发布，适用于文本生成任务。
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。
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。
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。
BAAI/bge-code-v1
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BAAI/bge-code-v1 是一个基于大语言模型的代码嵌入模型，专注于代码检索、文本检索和多语言检索。它能够用中英文自然语言查询以及 20 种编程语言进行高效代码检索，同时保持与同等规模文本嵌入模型相当的文本检索能力，并支持英语、中文、日语、法语等多种语言。该模型基于 sentence-transformers 框架，采用 Apache-2.0 许可证。
BAAI/BGE-VL-v1.5-zs
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BGE-VL是一系列面向通用多模态检索的嵌入模型，包括基于CLIP的base和large版本，以及融合多模态大语言模型的MLLM版本。这些模型借助MegaPairs数据集进行训练——该数据集通过创新的合成方法，利用开放域图像生成了超过2600万条异构KNN三元组，显著提升了多模态检索的性能。在组合图像检索等任务中，BGE-VL-MLLM模型相比此前最优方法取得了8.1%的改进。
BAAI/BGE-VL-Screenshot
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BAAI/BGE-VL-Screenshot 是一个面向视觉化信息检索（VisIR）的模型，能将文本、图像、表格、图表等多模态信息统一表示为截图形式，实现跨模态检索。它基于 Qwen2.5-VL-3B-Instruct 构建，采用 sentence-transformers 框架，支持中英文等多种语言，并配套了大规模截图数据集 VIRA 和综合评测基准 MVRB，旨在提升检索模型在处理多模态信息时的表现。
Kwai-Keye/Keye-VL-1_5-8B
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Kwai Keye-VL-1.5 是一款前沿的多模态大语言模型，专注于视频理解与推理。它采用了创新的“慢-快”视频编码策略，通过渐进式四阶段预训练方法将上下文长度扩展至128K tokens，并设计了全面的后训练流程，以增强推理能力和对齐人类偏好。该模型在视频理解任务上表现出显著提升，同时在其他多模态基准测试中保持竞争力。
GLM-4.7-185B-W4A16 是一个经过 4 比特权重量化（W4A16）的混合专家（MoE）模型，基于 GLM-4.7-185B 压缩而来。模型总参数量为 1850 亿，采用 INT4 权重与 FP16 激活的格式，磁盘占用约 99 GB，适用于文本生成任务。该量化版本在保持模型能力的同时显著降低了存储和推理时的显存需求。