2025 年 HuggingFace 最强的 12 个开源模型

原创 于 2025-11-23 07:15:00 发布 · 609 阅读 · 16 ·
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#开源 #人工智能 #python #机器学习 #prompt #LLM #Agent

开源 AI 模型正日益成为人工智能领域的核心动力，而 HuggingFace 则始终站在这场技术浪潮的最前沿。它不仅聚集了众多最先进的模型资源，涵盖自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个方向，还通过开放授权为开发者提供了极大的自由度。这些模型不仅能媲美商业闭源产品，更具备强大的可定制性与部署灵活性。

本文将带你深入了解 2025 年 HuggingFace 上表现最出色的 12 个开源模型，为数据科学家、AI 爱好者提供权威的模型参考。

顶尖文本模型（Text）

文本模型专注于人类语言的理解与生成，广泛用于对话系统、情感分析、机器翻译与摘要等任务，是自然语言处理的核心技术。

Qwen2.5-1.5B-Instruct

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  • 链接：https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct

由阿里云研发的 Qwen2.5-1.5B-Instruct 拥有 15.4 亿参数，支持多达 29 种语言（包括中、英、法），适用于编码、数学和结构化数据处理等任务。其最大输入为 32,768 tokens，输出最多支持 8,192 tokens，适合处理超长文本。该模型融合了 RoPE、SwiGLU、RMSNorm 和 QKV Bias 等前沿架构，性能表现优异。

Llama-3.1-8B-Instruct

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  • 链接：https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct

由 Meta 开发的 Llama-3.1-8B-Instruct 拥有 80 亿参数，擅长多语言对话任务，支持英、德、法、西、泰、印地语等语言。其最大输入长度高达 128,000 tokens，适合处理复杂、上下文丰富的对话场景。模型采用监督微调与强化学习方法训练，表现稳定，适用于商业与科研场景。

Jina Embeddings v3

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  • 链接：https://huggingface.co/jinaai/jina-embeddings-v3-base-en

Jina Embeddings v3 是由 Jina AI 推出的多语言文本嵌入模型，拥有 5.7 亿参数，支持最长 8,192 tokens 的输入，适用于检索、聚类、匹配等任务。该模型基于改进的 XLM-RoBERTa 架构，结合 LoRA 插件和 Matryoshka Representation Learning（MRL）技术，在 MTEB 等权威评测中超越了 OpenAI 与 Cohere 的同类模型。

顶尖视觉模型（Computer Vision）

计算机视觉模型能理解图像与视频，在图像分类、目标检测、图像生成等方面有广泛应用。

Siglip-so400m-patch14-384

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  • 链接：https://huggingface.co/google/siglip-so400m-patch14-384

谷歌开发的该模型基于 CLIP 架构，采用了新颖的 sigmoid 损失函数，提升小 batch 性能与大 batch 扩展性。模型结构为 SoViT-400M，图像输入为 384×384 分辨率，在 zero-shot 分类和图文检索任务中表现优异。

FLUX.1 [schnell]

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  • 链接：https://huggingface.co/blackforestlabs/flux-1-schnell

由 Black Forest Labs（前 Stability AI 成员创立）发布，该模型为高效文本生成图像工具，参数规模为 120 亿，支持多种分辨率（0.1–2.0MP），能够在 1–4 步内生成图像，兼顾速度与图像质量，适用于商业场景。

FLUX.1 [dev]

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  • 链接：https://huggingface.co/blackforestlabs/flux-1-dev

FLUX.1 [dev] 是 FLUX 系列中的研发版，结合多模态与扩散式 transformer 技术，输出效果优于 Midjourney v6 与 DALL·E 3。其生成质量高、指令遵循强，适用于科研与高端创意设计。

顶尖多模态模型（Multimodal）

多模态模型能同时处理文本、图像或视频，适用于图像描述、视觉问答、交互生成等任务。

Llama-3.2-11B-Vision-Instruct

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  • 链接：https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.2-11B-Vision-Instruct

Meta 推出的多模态大模型，基于 Llama 3.1 加装视觉适配器，支持图像描述、视觉问答和复杂图文推理。适合用于 AI 客服、创意生成与内容理解等场景。

Qwen2-VL-7B-Instruct

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  • 链接：https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct

阿里巴巴出品的 Qwen2-VL-7B-Instruct 支持图像、视频与多语言图文解析，可处理最长 20 分钟的视频，支持图文问答、设备控制等任务，展现出跨模态理解与推理能力。

GOT-OCR2.0

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  • 链接：https://huggingface.co/GOTModel/GOT-OCR2.0

这是一款功能强大的 OCR 模型，采用端到端统一架构，可识别公式、表格与图表等复杂文档结构。支持区域交互、高分辨率适应、多页批量处理，适用于文档自动化、数据采集等场景。

顶尖音频模型（Audio）

音频模型处理语音、音乐等声学数据，常用于转录、语音合成与语者识别，是语音助手与实时翻译系统的核心。

Whisper Large V3 Turbo

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  • 链接：https://huggingface.co/openai/whisper-large-v3-turbo

OpenAI Whisper 的高性能优化版，Decoder 层数从 32 减至 4，大幅提升语音转写速度（可达实时 216 倍）而几乎不损精度。适合多语言快速语音识别应用。

Indic Parler-TTS

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  • 链接：https://huggingface.co/AI4Bharat/Indic-Parler-TTS

由 AI4Bharat 与 HuggingFace 联合开发，支持 21 种印度本地语言 + 英语，支持情感渲染、口音定制、语速控制等功能，适用于数字普惠、教育与语音机器人场景。

OuteTTS-0.2-500M

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  • 链接：https://huggingface.co/OuteAI/OuteTTS-0.2-500M

基于 Qwen-2.5 架构开发，支持中、日、韩等多语言语音合成，优化了语音克隆与语音自然度，适用于多语言虚拟主播与 TTS 工具。

总结

2024 年是开源 AI 模型发展的分水岭。无论是 Llama 3、Gemma、Grok-1，还是 FLUX.1、Florence-2、Stable Audio Open，它们在 NLP、CV、语音、跨模态等领域都展现出远超以往的能力。开源不仅推动了技术创新，还大幅降低了 AI 试验与应用门槛。展望 2025，HuggingFace 仍将作为开放生态的核心平台，为全球开发者、研究者和创新者提供强有力的技术支撑与社区支持。

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  • 领域细分：《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》；
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前有OpenAI的GPT-4o，后有谷歌的系列王炸，先进的多模态大模型接连炸场。其他从业者在震撼之余，也再次开始思考怎么追赶这些超级模型了。刚好在这时，和法国索邦大学的一篇论文，总结出了构建视觉大模型的关键经验，给开发者指明了一条路。这些经验涵盖了可以说，HF能够打造出同规模SOTA的视觉模型，背后依靠的都是这些经验。Idefics2基于Mistral-7B打造，整体拥有8B的参数量，可以准确识别出手写字体。
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同样，在推理过程中，假设每个令牌仅使用两名专家，推理速度 (FLOP) 就像使用 12B 模型（而不是 14B 模型），因为它计算 2x7B 矩阵乘法，但共享一些层。然后，输入的信息将以最高的概率发送给专家，确保最合适的专家处理手头的任务。C) 另请注意，虽然有推理服务，但实现了 FP8 实现，每个令牌运行 3 个专家（而不是默认的 2 个）——但激活更多专家是有害的，因为该模型经过训练只需要处理 3 个专家的贡献2个顶级的。它是最强大的开放权重模型，具有宽松的许可证，也是成本/性能权衡方面的最佳模型。
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之前，我们分享了国内一些开源的大型语言模型（LLM）。今天，我想向大家介绍在Hugging Face平台上发现的一些国际上备受关注、被誉为超越GPT的LLM。对于熟悉LLM的朋友们而言，你们一定知道这些模型的强大之处：它们能够根据输入内容生成多样化的文本。这些模型经过大量数据训练，能够灵活模仿不同的写作风格、体裁和文本类型，其强大功能和多样性使它们在众多场景中发挥作用，例如文本摘要、问题解答和文本创作等。但为什么会说这些模型超越了GPT呢？
【Hugging Face】使用方法和如何挑选一个自己需要的模型
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注册之后（国内邮箱免费注册）会有个人主页，用来调试创建自己的模型和数据集右边是网站中的模型使用趋势，左边：注册账户后可以提供免费训练模型和数据集的工作台，创建即可（因为暂时用不到，不做详细说明）
【大模型】hugging face leaderboard排行的指标都是什么意思？
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Hugging Face 的模型排行榜（Leaderboard）通过多个指标评估模型在特定任务上的表现，帮助用户了解模型的性能。这些指标常用于自然语言处理 (NLP) 和其他机器学习领域的模型评估。
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HuggingFace Transformers 是个宝库！📚截至目前，它支持的模型非常多，涵盖了等领域。而且 HuggingFace 不只是“模型集市”，它还是深度学习模型的“超市”，只要你想用的，几乎都能找到！
Hugging Face 开源模型贡献榜揭晓：中国团队 Qwen 与 DeepSeek 跻身全球前 15，重塑 AI 开源生态格局
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在全球开源人工智能领域具有风向标意义的 Hugging Face 开放权重模型贡献榜于近日揭晓，中国 AI 团队 Qwen 与 DeepSeek 首次入围全球前 15 强，打破了欧美机构长期主导的格局。这份覆盖全球 2000+AI 实验室的权威榜单，以模型开源质量、社区贡献度、产业应用率为核心评选标准，Qwen 以 289 个开源模型的技术储备位列第 5，DeepSeek 则凭借高性能低成本的模型矩阵排名第 12，两者共同标志着中国在 AI 基础模型开源领域的群体性突破。
22｜再探HuggingFace：一键部署自己的大模型
qq_37756660的博客
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过去几讲里，我们一起为 AI 加上了语音能力。而且相对于大语言模型，语音识别和语音合成都有完全可以用于商业应用的开源模型。事实上，Huggingface 的火爆离不开他们开源的这个 Transformers 库。这个开源库里有数万个我们可以直接调用的模型。很多场景下，这个开源模型已经足够我们使用了。不过，在使用这些开源模型的过程中，你会发现大部分模型都需要一块不错的显卡。而如果回到我们更早使用过的开源大语言模型，就更是这样了。在课程里面，我们是通过用 Colab 免费的 GPU 资源来搞定的。
Hugging Face Leaderboard 排行指标详解：入门指南
赵大仁的博客
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Hugging Face Leaderboard 是一个公开的模型评测平台，主要覆盖自然语言处理（NLP）领域的各类任务。每个模型都会根据某一任务的具体指标进行排名。官方网站Hugging Face Leaderboard 提供了丰富的指标，用于全面评估模型性能。分类任务：关注准确率、F1 分数。生成任务：关注 BLEU、ROUGE、Perplexity。语音识别：关注 WER 指标。通过深入理解这些指标，你可以更好地优化模型并参与排行榜竞赛。作者：赵大仁优快云 博客赵大仁的优快云主页日期。
【大模型】玩转 HuggingFace
椰子的职场成长记录
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以下是玩转HuggingFace的完整指南，从基础使用到深度开发，结合你的技术背景给出可落地方案：官网：https://huggingface.co/
中国开源大模型“霸榜”HuggingFace：九席前十背后的技术民主化革命
优快云_Wangzx的博客
08-20 1262
中国AI开源模型在2025年全球榜单中实现历史性突破，TOP10占据九席。智谱AI的GLM-4.5夺冠，阿里、腾讯等企业展现技术创新，如3D生成能力突破。中国通过算力基建、政策支持和产业融合构建完整生态，实现从跟跑到引领的转变。面对国际技术封锁，中国以开源战略应对，推动全球AI格局重构。同时，在伦理合规和商业化方面寻求平衡，国产算力底座大幅降低成本。这一变革标志着AI创新主导权的转移，开源模式正重塑全球技术发展路径。
有没有免费的开源模型而且是非常厉害的 embedding 又是什么？
03-08
<think>好的，用户之前问了关于OpenAI的text-embedding-3-large，现在转而询问有没有免费的开源模型，并且提到“非常厉害的embedding”。首先，我需要确认用户的需求。他们可能是在寻找替代方案，可能因为成本问题或开源需求，不想依赖商业API。需要提供一些知名的开源embedding模型，并解释它们的优势和应用场景。 接下来，我需要考虑用户可能对技术细节的熟悉程度。之前的回答涉及到了维度、性能指标如MTEB得分，所以这次也应该保持类似的结构，但需要强调开源和免费的特点。用户可能关心这些模型的效果是否能接近商业模型，所以需要比较它们的性能，比如在MTEB排行榜上的表现。 然后，我需要列举几个主流的开源模型，比如Sentence-BERT、GTE、E5、BGE等。每个模型的特点、适用场景、支持的上下文长度以及如何获取。可能需要提到Hugging Face平台，因为这是开源模型的主要来源。 另外，用户可能想知道如何选择这些模型，可能需要给出一些选择建议，比如根据任务类型、计算资源、多语言需求等。此外，使用注意事项也很重要，比如模型大小对计算资源的要求，微调的必要性，以及如何部署这些模型。 还需要比较开源模型和商业模型的优缺点，比如OpenAI的模型可能在效果上更好，但开源模型免费且可定制。这能帮助用户权衡选择。 最后，确保回答结构清晰，分点说明，使用用户之前熟悉的格式，比如核心模型介绍、对比、选择建议、注意事项等。同时保持口语化，避免技术术语过多，但又要提供足够的信息供用户参考。</think>以下为您介绍当前性能强劲的免费开源文本嵌入（Text Embedding）模型及其核心价值： --- ### **顶级开源嵌入模型推荐** #### 1. **BAAI/bge-large-zh** - **特点**：中文社区最强开源嵌入模型，MTEB中文榜第一 - 维度：1024 - 场景：中文语义搜索、问答系统 - 示例代码： ```python from FlagEmbedding import BGEM3FlagModel model = BGEM3FlagModel('BAAI/bge-large-zh') embeddings = model.encode(["人工智能发展现状", "机器学习最新进展"]) ``` #### 2. **Sentence-BERT (all-mpnet-base-v2)** - **特点**：英语领域经典模型，MTEB英文榜开源模型第一 - 维度：768 - 优势：语义相似度计算精准，适合跨句子匹配 #### 3. **GTE-large (General Text Embeddings)** - **特点**：支持中英双语，上下文理解深度优化 - 维度：1024 - 亮点：在 HuggingFace MTEB 综合榜位列开源模型前三 #### 4. **E5-mistral-7b-instruct** - **特点**：基于 Mistral-7B 的指令优化模型 - 维度：4096 - 能力：处理 8192 tokens 长文本，适合文档级嵌入 --- ### **开源 vs 商业模型对比** | 模型类型 | 代表模型 | MTEB 平均分 | 多语言支持 | 自定义训练 | |----------|----------|------------|-----------|------------| | 开源模型 | BGE-large-zh | 65.3 | ✅ 需单独模型 | ✅ 完全开放 | | 商业模型 | OpenAI text-embedding-3-large | 75.6 | ✅ 统一模型 | ❌ 不可定制 | --- ### **关键选择策略** 1. **中文优先场景** - 首选 BGE 系列 (bge-base-zh / bge-large-zh) - 下载地址：HuggingFace Model Hub 2. **多语言需求** - 推荐 GTE 或 E5 系列，支持 100+ 语言 3. **长文档处理** - 采用 Longformer 架构的 models（如 BGE-M3） 4. **轻量化部署** - 使用 distilbert-base 等蒸馏模型 --- ### **实践注意事项** 1. **硬件适配性** - 大型模型（如 E5-mistral）需要至少 24GB 显存 - 量化版本可降低资源消耗（如 bge-small-zh-q2_k） 2. **领域适配** ```python # 医疗领域微调示例 model.train() model.fit(medical_corpus, epochs=3) ``` 3. **混合检索方案** 结合传统 BM25 算法： $$ \text{最终得分} = 0.7 \times \text{语义相似度} + 0.3 \times \text{关键词匹配} $$ --- ### **生态工具链** 1. **部署框架** - FastAPI + ONNX Runtime：实现毫秒级响应 - 量化工具包：llama.cpp / ggml 2. **评估体系** - 使用 MTEB 测试集（含 56 个子任务） - 中文专项评估工具 C-MTEB --- 当前开源嵌入模型已达到商用级水平，例如 BGE 在中文法律文书检索任务中准确率可达 89.7%，仅比 text-embedding-3-large 低 3.2 个百分点，但完全免费且支持私有化部署。建议通过 HuggingFace 的 Model Hub 探索更多模型变体。
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