数据集
36 个数据集
热门分类：
emotion2vec_plus_large 是一个通用语音情感识别基座模型，专注于从语音中识别出多种情感类别。它能够识别愤怒、厌恶、恐惧、开心、中性、其他、悲伤、惊讶和未知共9种情感状态，旨在通过大规模数据驱动的方式，提升跨语种和跨场景下的情感识别鲁棒性。该模型适用于需要从语音信号中提取情感信息的各类应用场景。
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。
这是一个基于CT-Transformer架构的中文标点预测模型，适用于语音识别结果的后处理或纯文本输入的标点添加。它通过可控时延技术，在保持模型性能的同时有效降低了标点预测的延迟，能够在通用中文场景下输出具有可读性的文本。
该模型是一个面向中文普通话的离线语音识别模型，基于SeACoParaformer架构，支持热词定制功能，能够有效提升指定热词的识别准确率。模型采用非自回归解码方式，在16kHz采样率下运行，基于5万小时工业级中文任务数据训练，具有较好的泛化能力。在AISHELL-1-hotword测试集上，平均字错率（CER）为8.53%，每秒实时因子（RTF）为0.0251，兼顾了识别精度与推理速度。
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 是一个基于 Transformer 的因果语言模型，采用混合专家（MoE）架构，总参数量为 30.5B，每次推理仅激活 3.3B 参数。它原生支持高达 262K 的上下文长度，在逻辑推理、数学、科学、编程等复杂推理任务上表现显著提升，同时指令遵循、工具使用、文本生成等通用能力也有明显增强。该模型默认开启深度思考模式，特别适合处理高复杂度的推理场景。
BAAI/bge-small-en-v1.5
已完整同步
这是一个轻量级的英文句子嵌入模型，属于bge系列，能够将文本转换为向量表示，适用于特征提取、句子相似度计算和语义搜索等任务。它在多个自然语言处理基准测试中表现出色，涵盖分类、检索、聚类、重排序和语义文本相似度等场景，兼顾了效率与性能。
BERT base uncased是一个基于Transformer架构的预训练语言模型，通过掩码语言建模和下一句预测两个自监督任务，在大规模英文语料上学习到了丰富的语言表示。该模型不区分大小写，拥有约1.1亿参数，适用于多种自然语言处理下游任务的微调，如文本分类、问答和命名实体识别等。
这是一个中文句子嵌入模型，基于CoSENT方法训练，能够将句子映射为768维的稠密向量，适用于语义相似度计算、文本匹配和语义搜索等任务。模型在多个中文语义评测数据集上取得了较好的表现。
Qwen/Qwen3.5-4B
已完整同步
Qwen3.5-4B 是一个拥有 40 亿参数的多模态大语言模型，能够同时处理图像和文本输入。它采用高效的混合架构，结合了 Gated Delta Networks 与稀疏混合专家，在保持低延迟的同时实现高吞吐推理。该模型原生支持 26 万 token 的上下文长度，并可扩展至百万级，还覆盖了 201 种语言，具备广泛的语言和文化理解能力。通过大规模强化学习训练，它在推理、代码、代理任务和视觉理解等方面表现出色。
这是一个中文句子嵌入模型，能将句子映射到768维的稠密向量空间，适用于文本匹配、语义搜索等任务。它基于MacBERT架构，使用中文语义相似度数据训练，在多个中文文本匹配基准上均表现出不错的性能。
Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo
已完整同步
Z-Image-Turbo 是一个高效的图像生成模型，基于单流扩散 Transformer 架构，拥有 6B 参数。它通过蒸馏技术实现了仅需 8 步评估即可生成高质量图像，推理延迟可低至亚秒级，并能在 16G 显存的消费级设备上运行。该模型擅长生成逼真的图像，支持中英文双语文本渲染，且具备良好的指令跟随能力。此外，该系列还包括 Z-Image 基础模型、支持生成与编辑的 Z-Image-Omni-Base 以及专注于图像编辑的 Z-Image-Edit 等变体，覆盖了从高质量生成到精细编辑的多种场景。
这是一个基于 MiniLM-L6 架构的 Cross-Encoder 模型，专门针对 MS Marco 段落排序任务训练而成。它主要用于信息检索中的重排序阶段：给定一个查询，先通过检索工具（如 ElasticSearch）召回一批候选段落，再用该模型对每个查询‑段落对进行相关性打分，最后按分数降序排列，以提升排序质量。模型可通过 SentenceTransformers 或 Transformers 库直接调用，输入查询和段落文本，即可输出相关性分数。在 TREC Deep Learning 2019 和 MS Marco 开发集上，它均取得了较好的排序效果，兼顾了速度与准确度。
ZhejiangLab/Gengram
已完整同步
Gengram-10B 是一个为基因组基础模型设计的条件记忆模块，通过显式基序记忆检索增强基于 Transformer 的 DNA 序列建模。它采用哈希查找表存储和检索 k-mer（k=1-6），并引入 21 碱基对窗口机制以对齐 DNA 螺旋结构，在保持线性时间复杂度的同时提升计算效率。该模块兼容多种注意力机制（如 MHA、GQA、MLA），支持混合专家模型中的负载均衡，并具备生物可解释性：记忆嵌入呈现反向互补对称性，门控机制随功能区域变化，从浅层到深层形成层次化表示。
openbmb/MiniCPM-V-4_5
已完整同步
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
已完整同步
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。
RYS-Qwen3.5-27B-FP8-S 是一个基于 Qwen3.5 的 27B 参数因果语言模型，采用 FP8 量化（块大小 128）以降低存储和推理开销，同时保持与原始模型几乎一致的性能。该模型集成了视觉编码器，支持图像到文本的多模态任务，原生上下文长度达 262,144 token，并可扩展至 1,010,000 token。架构上融合了 Gated Delta Networks 与稀疏混合专家（MoE），在高效推理的同时兼顾多模态理解、推理、代码生成和智能体能力。它经过大规模强化学习训练，并支持 201 种语言，适用于全球部署场景。
RYS-Qwen3.5-27B-FP8-M 是一个基于 Qwen3.5-27B 的 FP8 量化版本，拥有 27B 参数，采用细粒度 128 块大小的 FP8 量化，性能与原始模型几乎一致。它属于因果语言模型，并集成了视觉编码器，支持图像到文本的多模态任务。模型采用高效的 Gated Delta 网络与稀疏 MoE 混合架构，原生支持 262,144 令牌的上下文长度，并可扩展至约 100 万令牌。在训练中引入了可扩展的强化学习，覆盖 201 种语言，在推理、编码、智能体及视觉理解等方面表现出色。
RYS-Qwen3.5-27B-FP8-L 是基于 Qwen3.5-27B 的 FP8 量化版本，采用块大小为 128 的细粒度量化方法，性能与原始模型几乎一致。该模型融合了多模态学习与高效的混合架构，支持文本和图像输入，原生上下文长度可达 262,144 个token，并可通过扩展支持至超过 100 万 token。它在大规模强化学习训练中表现出色，覆盖 201 种语言，适用于多种复杂场景。
ByteDance/Q-Insight
已完整同步
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
已完整同步
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。