数据集
57 个数据集
热门分类：
RoboMIND2.0-Franka-Part-3 是一个面向机器人操作任务的数据集，以 HDF5 和文本格式存储数据文件，包含二进制与文本内容，采用 Apache License 2.0 许可。
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。
RoboMIND2.0-Agilex-mobile 是移动操作机器人数据分片，包含 HDF5 数据与文本说明，共 13,952 个文件、约 10.23 TB，面向移动机器人学习与操作研究。
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。
这是一个轻量级的猫狗二分类图像数据集，共包含两个类别。训练集有275张带标注的图片，验证集有70张，整个数据集大小约10.3MB。图片按类别分别存放在 `train` 和 `val` 文件夹下，格式为 JPG，并附带类别名称文件。由于数据量小，非常适合快速模型验证、性能评估或小规模训练实验。
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。
ShoufaChen/goku_demos
已完整同步
goku_demos 是动作/视频演示资源，当前镜像包含 MP4 视频、文本和说明文件，共 1,141 个文件、约 876 MB，适合演示和验证相关数据处理流程。
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。
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。