Phi-4

UniDepth v2 (ViT-L/14) 是一个拥有 0.4B 参数的 PyTorch 模型，用于单目度量深度估计，利用视觉 Transformer 骨干网络从单个 RGB 图像中预测具有尺度感知的深度图。

Qwen/Qwen3-8B 是由阿里云通义千问团队开发的拥有 80 亿参数的大型语言模型，在 Hugging Face 上以 Apache 2.0 许可证发布。该模型专为高级文本生成、对话式 AI 和复杂推理任务设计，支持工具使用和长上下文理解。

T5-small 是由 Google 开发并托管在 Hugging Face 上的紧凑型多语言编码器-解码器 Transformer 模型。该模型采用 Apache 2.0 许可证，支持翻译、摘要和问答等多种语言的文本到文本生成任务，包括英语、法语、德语和罗马尼亚语。它针对低延迟推理以及在各种硬件后端上的高效部署进行了优化。

Qwen3 0.6B 是阿里云 Qwen3 系列中的紧凑型文本生成模型，专为高效对话式 AI 和语言任务设计。拥有 6 亿参数，平衡了性能与资源使用，支持多语言和长上下文长度。

LLaVA（大型语言与视觉助手）是一种多模态AI模型，它将视觉编码器与大型语言模型（LLM）相结合，以执行涉及图像和文本的任务。它可以理解图像、回答关于图像的问题、生成描述，并进行视觉对话。该模型可通过Ollama进行本地部署。

BGE Small EN v1.5 是 BAAI 开发的一款紧凑型句子嵌入模型，针对英文文本进行了优化。拥有 3300 万参数，兼顾效率与性能，支持语义搜索、聚类和分类等任务。已被广泛采用，下载量超过 6100 万。