GLM-5.1 是我們面向智慧體工程的下一代旗艦模型，其編碼能力較前代有顯著增強。它在 SWE-Bench Pro 上達到了業界領先水平，並以巨大優勢領先於 GLM-5。
23.6K 次拉取 1 個標籤 更新於 4 天前
Gemma 4 系列模型旨在各個尺寸下均提供前沿水平的效能。它們非常適合處理推理、智慧體工作流、程式碼編寫和多模態理解任務。
2.4M 次拉取 17 個標籤 更新於 6 天前
一款來自 NVIDIA 的開源 30B MoE 模型，具有 3B 啟用引數，可提供強大的推理和智慧體能力。
88K 次拉取 3 個標籤 更新於 3 周前
MiniMax 的 M2 系列模型，適用於編碼、智慧體工作流和專業生產力場景。
64.9K 次拉取 1 個標籤 更新於 3 周前
Qwen 3.5 是一個開源多模態模型系列，提供卓越的實用性和效能。
5.8M 次拉取 58 個標籤 更新於 1 周前
LFM2 是一個專為端側部署而設計的混合模型系列。LFM2-24B-A2B 是該系列中最大的模型，它在保持高效推理的同時，將架構擴充套件到了 240 億引數。
1.1M 次拉取 6 個標籤 更新於 1 個月前
Qwen3-Coder-Next 是阿里巴巴 Qwen 團隊訓練的一個專注於編碼的語言模型，針對代理編碼工作流程和本地開發進行了最佳化。
1M 次拉取 4 個標籤 更新於 2 個月前
作為 30B 級別中最強大的模型，GLM-4.7-Flash 提供了一種新的輕量級部署選項，在效能和效率之間取得平衡。
1.1M 次拉取 4 個標籤 更新於 2 個月前
LFM2.5 是一種新型混合模型系列，專為裝置端部署而設計。
1.1M 次拉取 5 個標籤 更新於 2 個月前
基於 Gemma 3 構建的新型開放翻譯模型系列，幫助人們跨 55 種語言進行交流。
1.1M 次拉取 13 個標籤 更新於 2 個月前
Ministral 3 系列專為邊緣部署而設計，可在各種硬體上執行。
918.7K 次拉取 16 個標籤 更新於 4 個月前
24B模型，擅長使用工具探索程式碼庫，編輯多個檔案和驅動軟體工程代理。
767.9K 次拉取 6 個標籤 更新於 3 個月前
NVIDIA Nemotron 3 Super 是一款 120B 開源 MoE 模型，僅需啟用 12B 引數，即可為複雜的多智慧體應用提供極致的計算效率和準確性。
221.9K 次拉取 7 個標籤 更新於 1 個月前
GLM-OCR 是一個基於 GLM-V 編碼器-解碼器架構構建的，用於複雜文件理解的多模態 OCR 模型。
245.1K 次拉取 3 個標籤 更新於 2 個月前
Qwen3-Next 系列的第一個版本，在引數效率和推理速度方面都具有強大的效能。
513.7K 次拉取 10 個標籤 更新於 4 個月前
來自 Z.ai 的強大推理和代理模型，總引數 744B（活躍 40B），專為複雜系統工程和長時效任務而構建。
180.7K 次拉取 1 個標籤 更新於 1 個月前
Kimi K2.5 是一個開源的、原生多模態代理模型，它無縫整合視覺和語言理解，以及先進的代理能力、即時和思考模式，以及對話和代理正規化。
235.8K 次拉取 1 個標籤 更新於 2 個月前
Rnj-1 是 Essential AI 訓練的一個 8B 引數開放權重密集模型系列，針對程式碼和 STEM 進行了最佳化，其能力與 SOTA 開放權重模型相當。
440.5K 次拉取 6 個標籤 更新於 4 個月前
Nemotron-3-Nano 是高效、開放且智慧的智慧體模型新標準，現已更新為 4B 引數模型。
383.1K 次拉取 9 個標籤 更新於 3 周前
Olmo 是一系列開放語言模型，旨在推動語言模型科學的發展。這些模型在 Dolma 3 資料集上進行預訓練，並在 Dolci 資料集上進行後訓練。
397.9K 次拉取 15 個標籤 更新於 3 個月前