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9.2 KiB
9.2 KiB
支持的模型
aha 支持多个领域的最先进 AI 模型集合。
文本生成
| 模型 | 参数量 | 描述 | 使用场景 | 开源协议 |
|---|---|---|---|---|
| Qwen3-0.6B | 0.6B | 最新一代 | 高级推理 | Apache 2.0 |
| MiniCPM4-0.5B | 0.5B | 高效轻量级 | 边缘部署 | Apache 2.0 |
Embedding
| 模型 | 参数量 | 描述 | 开源协议 |
|---|---|---|---|
| Qwen3-Embedding-0.6B | 0.6B | 文本向量（safetensors） | Apache 2.0 |
| Qwen3-Embedding-4B | 4B | 文本向量（safetensors） | Apache 2.0 |
| Qwen3-Embedding-8B | 8B | 文本向量（safetensors） | Apache 2.0 |
Reranker
| 模型 | 参数量 | 描述 | 开源协议 |
|---|---|---|---|
| Qwen3-Reranker-0.6B | 0.6B | 文本重排（基于 embedding 相似度的基线实现，safetensors） | Apache 2.0 |
| Qwen3-Reranker-4B | 4B | 文本重排（基于 embedding 相似度的基线实现，safetensors） | Apache 2.0 |
| Qwen3-Reranker-8B | 8B | 文本重排（基于 embedding 相似度的基线实现，safetensors） | Apache 2.0 |
视觉与多模态
| 模型 | 参数量 | 描述 | 开源协议 | |
|---|---|---|---|---|
| Qwen2.5-VL-3B | 3B | 图像理解 | Qwen 研究许可协议 | |
| Qwen2.5-VL-7B | 7B | 图像理解 | Apache 2.0 | |
| Qwen3-VL-2B | 2B | 增强多模态 | Apache 2.0 | |
| Qwen3-VL-4B | 4B | 增强多模态 | Apache 2.0 | |
| Qwen3-VL-8B | 8B | 增强多模态 | Apache 2.0 | |
| Qwen3-VL-32B | 32B | 增强多模态 | Apache 2.0 | |
| Qwen3.5-0.8B | 0.8B | 原生多模态 | Apache 2.0 | |
| Qwen3.5-2B | 2B | 原生多模态 | Apache 2.0 | |
| Qwen3.5-4B | 4B | 原生多模态 | Apache 2.0 | |
| Qwen3.5-9B | 9B | 原生多模态 | Apache 2.0 | |
| Qwen3.5-9B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-v2 | 9B | Qwen3.5 同构蒸馏版本 | HF 页面许可证 |
Qwen3.5 GGUF 仓库来源（复用现有运行时）
- Jackrong/Qwen3.5-4B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-v2-GGUF
- Jackrong/Qwen3.5-9B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-v2-GGUF
- unsloth/Qwen3.5-0.8B-GGUF
- unsloth/Qwen3.5-2B-GGUF
- unsloth/Qwen3.5-4B-GGUF
- lmstudio-community/Qwen3.5-0.8B-GGUF
- lmstudio-community/Qwen3.5-2B-GGUF
- lmstudio-community/Qwen3.5-4B-GGUF
OCR
| 模型 | 语言 | 类型 | 优势 | 开源协议 |
|---|---|---|---|---|
| PaddleOCR-VL | 多语言 | 轻量级 | 通用文档 | Apache 2.0 |
| PaddleOCR-VL1.5 | 多语言 | 轻量级 | 通用文档 | Apache 2.0 |
| Hunyuan-OCR | 中文 | 深度学习 | 复杂布局 | 腾讯混元社区许可协议 |
| DeepSeek-OCR | 多语言 | 场景文字 | 自然图像 | MIT |
| GLM-OCR | 8 | 场景文字 | 复杂文档 | MIT |
语音识别 (ASR)
| 模型 | 参数量 | 语言 | 实时 | 速度 | 开源协议 |
|---|---|---|---|---|---|
| Fun-ASR-Nano-2512 | 2512M | 中/英 | 是 | 快速 | 未标明 |
| GLM-ASR-Nano-2512 | 2512M | 中/英 | 是 | 快速 | MIT |
| Qwen3-ASR-0.6B | 0.6B | 中/英 | 是 | 快速 | Apache 2.0 |
| Qwen3-ASR-1.7B | 1.7B | 中/英 | 是 | 快速 | Apache 2.0 |
语音生成
| 模型 | 参数量 | 类型 | 描述 | 开源协议 |
|---|---|---|---|---|
| VoxCPM-0.5B | 0.5B | 语音编解码器 | 神经音频编解码 | Apache 2.0 |
| VoxCPM1.5 | - | 语音编解码器 | 增强语音生成 | Apache 2.0 |
图像处理
| 模型 | 类型 | 描述 | 开源协议 |
|---|---|---|---|
| RMBG-2.0 | 背景移除 | 移除图像背景 | CC BY-NC 4.0 |
模型来源
模型来源：
- Hugging Face - 主模型中心
- ModelScope - 中文模型中心
已收录仓库（当前运行时暂未直接接入）
以下仓库已纳入项目模型目录，但当前 aha 运行时尚不能直接推理：
MLX / 特定格式变体
- Jackrong/MLX-Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-v2-4bit
- Jackrong/MLX-Qwen3.5-9B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-v2-4bit
- Jackrong/MLX-Qwen3.5-9B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-v2-6bit
- Jackrong/MLX-Qwen3.5-9B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-v2-8bit
- Jackrong/MLX-Qwen3.5-4B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-v2-4bit
- Jackrong/MLX-Qwen3.5-4B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-v2-6bit
- Jackrong/MLX-Qwen3.5-4B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-v2-8bit
Embedding 模型
- google/embeddinggemma-300m
- ggml-org/embeddinggemma-300M-GGUF
- onnx-community/embeddinggemma-300m-ONNX
- unsloth/embeddinggemma-300m-GGUF
- onnx-community/Qwen3-Embedding-0.6B-ONNX
- Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B-GGUF
- onnx-community/Qwen3-Embedding-4B-ONNX
- Qwen/Qwen3-Embedding-4B-GGUF
- Qwen/Qwen3-Embedding-8B-GGUF
- onnx-community/Qwen3-Embedding-8B-ONNX
- perplexity-ai/pplx-embed-v1-0.6b
- nomic-ai/nomic-embed-text-v2-moe
- nomic-ai/nomic-embed-text-v2-moe-GGUF
- jinaai/jina-embeddings-v5-text-small
- jinaai/jina-embeddings-v5-text-nano
- jinaai/jina-embeddings-v5-text-small-text-matching
- jinaai/jina-embeddings-v5-text-small-text-matching-GGUF
- sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2
- sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2
Reranker 模型
- BAAI/bge-reranker-v2-m3
- ggml-org/Qwen3-Reranker-0.6B-Q8_0-GGUF
ONNX 仓库
- onnx-community/GLM-OCR-ONNX
- onnx-community/Qwen3-Reranker-0.6B-ONNX
- onnx-community/Qwen3.5-2B-ONNX
- onnx-community/Qwen3.5-4B-ONNX
- onnx-community/Qwen3.5-0.8B-ONNX
- onnx-community/Qwen3-VL-2B-Instruct-ONNX
- onnx-community/ONNX_Qwen3-Embedding-0.6B
- onnx-community/Nanbeige4.1-3B-ONNX
- onnx-community/Qwen3-Embedding-8B-ONNX
- onnx-community/Qwen3-Embedding-4B-ONNX
- onnx-community/bge-reranker-v2-m3-ONNX
- onnx-community/all-MiniLM-L6-v2-ONNX
添加新模型
参见 开发指南 了解添加新模型集成的说明。
许可证合规
重要提示：每个模型都有自己的许可证。在生产环境使用前请查看模型许可证。一些关键注意事项：
- Apache 2.0: 宽松许可，支持商业使用
- MIT: 宽松许可，支持商业使用
- Qwen 研究许可协议: 研究用途，可能有使用限制
- 腾讯混元社区许可协议: 自定义许可，请查看条款
- CC BY-NC 4.0: 仅限非商业用途
在生产环境部署前，请务必验证许可证条款。
模型更新
模型不定期更新。
性能基准
CPU (M1 Pro) 上的近似推理速度：
| 模型 | 任务 | Tokens/秒 |
|---|---|---|
| Qwen3-0.6B | 文本 | 40-50 |
| Qwen2.5-VL-3B | 视觉 | 20-30 |
| Qwen3-ASR-0.6B | ASR | 200-500x |
| VoxCPM-0.5B | TTS | 实时 |
基准测试因硬件和输入大小而异。