Nalgotic Dreams 是一个基于稳定扩散XL的文本生成图像模型，专注于生成高质量的动漫风格图像，特别是明亮、精细的插画风格女孩形象。

Magma-8B是一个基于GGUF格式的图像文本到文本转换模型，适用于多模态任务处理。

GPT-2是由OpenAI开发的开源语言模型，基于Transformer架构，能够生成连贯的文本。

Transformers 是一个由 Hugging Face 开发的开源库，提供多种预训练模型，用于自然语言处理任务。

基于xlm-roberta-large模型微调的多语言文本分类模型，支持英语和丹麦语，专注于政治议程和媒体内容的分类任务。

OpenVision是一个全开放、高性价比的先进视觉编码器家族，专注于多模态学习。

OpenVision是一个全开放、高性价比的先进视觉编码器家族，专注于多模态学习。

OpenVision是一个全开放、高性价比的先进视觉编码器家族，专注于多模态学习。

OpenVision是一个全开放、高性价比的先进视觉编码器家族，专注于多模态学习。

该模型是一个基于transformers库的模型，具体用途和功能需要进一步的信息来确定。

Falcon-H1是由TII开发的高效混合架构语言模型，结合Transformer与Mamba架构，支持多语言任务

OpenBioNER 是一款专为开放领域生物医学命名实体识别（NER）定制的轻量级 BERT 模型，仅需目标实体类型的自然语言描述即可识别未见过的实体类型，无需重新训练。

Zero-Mistral-24B是基于Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503改进的纯文本模型，主要适配俄语和英语，移除了原版的视觉功能，专注于文本生成任务。

XGLM-564M 是一个多语言自回归语言模型，包含5.64亿参数，基于30种语言的平衡语料库训练，总计5000亿子词。

这是一个托管在Hugging Face Hub上的transformers模型，具体功能和用途需要进一步补充信息。

GLM-4-32B-0414是由THUDM开发的大规模语言模型，具有320亿参数，适用于多种文本生成任务。

基于Vision Transformer架构的视觉模型，采用SigLIP（Sigmoid Loss for Language-Image Pretraining）训练方法，适用于图像理解任务。

基于xlm-roberta-large微调的多语言文本分类模型，用于比较议程项目的次要主题代码分类

PURE是首个采用多模态大型语言模型（MLLM）作为主干网络来解决低级视觉任务的框架。

这是Facebook SAM模型（sam-vit-base）的改进版本，专为CVAT中的图像分割任务优化配置。

Quantum_STT 是一种先进的自动语音识别（ASR）和语音翻译模型，基于大规模弱监督训练，支持多种语言和任务。

Kok-Base 是一个多语言模型，支持英语、阿拉伯语和捷克语，适用于多种自然语言处理任务。

HiMTok是一个基于InternVL2_5-8B大型多模态模型微调的分层掩码标记学习框架，专注于图像分割任务。

通过MergeKit融合多个高质量模型的8B参数大语言模型，优化了推理、对话和创意生成能力

Granite Vision 3.2 2B 是 IBM 开发的一个视觉语言模型，专注于图像文本转文本任务。

YOLOE是一个高效、统一且开放的目标检测与分割模型，支持文本、视觉输入及无提示范式等多种提示机制，实现实时全能视觉感知。

Distill-Any-Depth是一种基于知识蒸馏算法训练的SOTA单目深度估计模型，能够高效准确地进行深度估计。

基于稳定扩散XL的动漫风格文本到图像生成模型，专注于高质量动漫角色创作

字节跳动研究团队发布的72B参数规模的多模态基础模型，专注于图像文本转文本任务

olmOCR-7B-0225-preview 是由 AllenAI 开发的一个基于 OCR 技术的图像文本转文本模型，旨在从图像中提取和识别文本内容。

LLaVA-NeXT-Video-7B-hf 是一个基于视频的多模态模型，能够处理视频和文本输入，生成文本输出。

Whisper large-v3-turbo 是 OpenAI 提出的自动语音识别和语音翻译模型，基于大规模弱监督训练，支持多种语言。

基于Qwen2.5架构的7B参数规模语言模型，通过TIES方法融合多个预训练模型而成

基于SigLIP 2的视觉Transformer模型，专为图像特征提取设计，适用于多语言视觉-语言任务。

基于SigLIP 2的视觉Transformer模型，专为图像特征提取设计，预训练于webli数据集

基于SigLIP 2架构的视觉Transformer模型，使用WebLI数据集预训练，移除了注意力池化头并采用全局平均池化

基于SigLIP 2的视觉Transformer模型，专为图像特征提取设计，训练于webli数据集

基于SigLIP 2架构的视觉Transformer模型，采用全局平均池化(GAP)的变体，移除了注意力池化头，适用于图像特征提取任务。

基于SigLIP 2的ViT图像编码器，专为timm设计，适用于视觉-语言任务

SigLIP 2 ViT图像编码器，采用全局平均池化，移除了注意力池化头，专为timm设计