数据集
36 个数据集
热门分类：
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。
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。
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。
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。
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-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。
Fun-CosyVoice 3.0 是一个基于大语言模型的先进文本转语音（TTS）系统，在内容一致性、说话人相似度和韵律自然度上均超越前代。它支持9种常见语言（中、英、日、韩、德、西、法、意、俄）以及18种以上中文方言/口音，同时具备跨语言零样本语音克隆能力。系统还提供发音修复、文本标准化、低延迟流式输出和指令控制（如语言、情感、语速、音量）等实用功能，适合生产环境使用。
HiDream-E1 是一个基于指令驱动的图像编辑模型，能够根据用户提供的自然语言描述对输入图像进行编辑。它支持灵活的编辑指令格式，例如“将图片转换为吉卜力风格”，并配合目标图像描述来精确控制输出效果。该模型结合了 Llama 3.1 文本编码器与扩散 Transformer 架构，可在保持图像整体结构的同时实现多样化的风格转换和内容修改。
LongCat-Image 是一个开源的、中英双语的图像生成基础模型，拥有60亿参数。它在保持高效性能的同时，在多个基准测试中超越了数倍于自身规模的模型，尤其擅长中文文字渲染，能准确稳定地生成常见汉字，并覆盖了广泛的汉字字典。此外，该模型通过创新的数据策略和训练框架，能够生成具有出色照片级真实感的图像。
SmallThinker-4BA0.6B-Instruct 是一个专为本地部署设计的高效语言模型，采用两层稀疏结构（细粒度混合专家与稀疏前馈网络），在降低计算需求的同时保持模型能力。该模型还引入了预注意力路由器和 NoPE-RoPE 混合稀疏注意力机制，以优化存储 I/O 和内存效率，在普通消费级 CPU 上即可实现每秒超过 20 个 token 的生成速度，内存占用仅约 1GB。模型主要面向英文文本生成任务，在多项基准测试中表现优于同规模的其他模型。
Qwen/QwQ-32B
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QwQ-32B是Qwen系列中的推理模型，拥有32.5B参数，基于Transformer架构，支持最长131,072 tokens的上下文。它经过预训练、监督微调与强化学习，具备深度思考与推理能力，在复杂任务上表现优异，可对标业界领先的推理模型。
Spark-TTS 是一个基于大语言模型的高效文本转语音系统，专门用于生成自然、准确的语音。它完全构建在 Qwen2.5 之上，无需额外的流匹配等生成模型，而是直接通过 LLM 预测的代码重构音频，大幅简化了流程并提升了效率。系统支持中文和英文双语，具备零样本语音克隆能力，能够在不依赖特定训练数据的情况下复制说话人的声音，并实现跨语言和语码切换场景的无缝合成。此外，Spark-TTS 还支持可控语音生成，用户可以通过调整性别、音高、语速等参数来创建虚拟说话人，灵活性很强。