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MIT
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OpenModelMap

openmodelmap.com  ·  每日自动更新  ·  AI 自动翻译

219 models 224 SSG pages daily sync MIT License Next.js 16 Vercel

OpenModelMap  |  中文开源模型地图

找模型，看跑分，一键部署。每日自动同步 HuggingFace 最新模型，用 AI 自动翻译中文简介，真正实现零手工维护。

Find models, check benchmarks, deploy in one click. Daily auto-sync with HuggingFace, AI-translated Chinese introductions — truly zero-manual maintenance.

为什么  |  Why

每一个中国 AI 开发者都遇到过这些问题：

  1. HuggingFace 有 50 万+ 模型，但全是英文描述——想了解一个模型，得啃几十页 README
  2. 想按「我的显卡能不能跑」「能不能商用」筛选模型——HF 根本不支持
  3. 中文社区只有零散的 Awesome List 和公众号文章——找模型靠运气
  4. 拿到模型名之后，还得自己查 Ollama 命令 / 国内镜像地址——每一步都在浪费时间

所以就有了 OpenModelMap：

把「找模型 → 看介绍 → 筛硬件 → 查许可 → 复制部署命令」全部浓缩到 15 秒内完成。

能做什么  |  What It Does

搜 — 闪电搜索
  • Fuse.js 模糊搜索：支持中英文混合、拼音前缀、标签关键词
  • Ctrl+K 快捷键唤起搜索框
  • 搜索模型名 / 机构 / 中文简介 / 标签 / 任务类型
筛 — 三维筛选
  • 任务类型：文本生成 · 图像生成 · 语音识别 · 语音合成 · 多模态 · 嵌入模型
  • 硬件要求：树莓派/手机 · 个人电脑 · 服务器 GPU
  • 商用许可：完全开源可商用 · 需授权 · 仅研究
看 — 深度详情
  • 每个模型 80-120 字中文简介（DeepSeek V4 Flash 每日自动翻译）
  • 跑分对比：C-Eval / MMLU / HumanEval 等主流基准
  • 硬件需求：GPU 显存、内存、推理硬件推荐
  • 许可证详情 + 原始 License 链接
用 — 一键部署
  • 可直接复制的部署命令
  • Ollama · 硅基流动 · Transformers · vLLM
  • 适配国内网络环境（镜像加速）
  • 点击复制 → 终端粘贴 → 跑起来

数据规模  |  Scale

类别 数量 代表模型
文本生成 116 DeepSeek-V3/R1, Qwen3/Qwen2.5 全系, Llama 3.1, Gemma 4, GLM-4, ChatGLM3, Baichuan2, Yi, InternLM3, Mistral, Mixtral, Phi-3, Command-R
图像生成 23 SDXL, SD3, FLUX.1, Kolors, HunyuanDiT, PixArt-α, CogView3, Stable Cascade
语音识别 12 Whisper Large V3/Turbo, SenseVoice, FunASR, Paraformer
语音合成 11 ChatTTS, CosyVoice, GPT-SoVITS, Fish-Speech, XTTS-v2, Bark, Kokoro
多模态 36 Qwen-VL, InternVL2, LLaVA, MiniCPM-V, CogVLM2, Phi-3-Vision, PaliGemma, BLIP-2
嵌入模型 21 BGE-M3/Large/Small, GTE, M3E, BCEmbedding, Jina-v2, Stella, Nomic Embed

219 个模型 · 60+ 机构 · 每模型 30+ 字段 · 每日自动增长

自动化流水线  |  Automation Pipeline

HuggingFace API (每日 trending)
    │
    ▼
sync_hf_trending.py         ← 零依赖 Python 脚本
    │                          · 去重 · 推断 License/参数/硬件
    │                          · 支持 hf-mirror.com 镜像
    ▼
DeepSeek V4 Flash            ← 自动生成中文简介 + 部署命令
    │                          (¥1/百万 token，成本几乎为零)
    ▼
models.json → SSG 全部页面
    │
    ▼
GitHub Actions → git push → Vercel 自动部署
    │
    ▼
https://openmodelmap.com

每天早上 16:07（北京时间）全自动运行，无需任何人工干预。

技术栈  |  Tech Stack

层 选型
框架 Next.js 16 (App Router + Turbopack)
语言 TypeScript — strict mode
样式 Tailwind CSS v4 + 暗色模式
搜索 Fuse.js v7 — 模糊搜索 + 拼音兼容
图表 Recharts — benchmark 可视化
通知 react-hot-toast — 部署命令复制反馈
图标 lucide-react — 轻量级 SVG 图标
SEO sitemap.xml · robots.txt · JSON-LD (SoftwareApplication) · WebSite SearchAction
数据 静态 JSON → SSG 全量预渲染 (~224 页)
同步 Python 3.10+ · urllib · OpenAI-compatible API
CI/CD GitHub Actions · 每日 cron · auto commit + push
部署 Vercel · 自动 Git 集成
翻译 DeepSeek V4 Flash (OpenAI 兼容协议)

快速开始  |  Quick Start

# 1. 克隆仓库
git clone https://github.com/duola15/open-source-model-nav.git
cd open-source-model-nav

# 2. 安装依赖
npm install

# 3. 启动开发服务器
npm run dev
# → http://localhost:3000

# 4. 构建生产版本（SSG 全量预渲染）
npm run build

# 5. 手动同步 HF 趋势模型（需要 HF Token）
export HF_TOKEN=hf_xxx
export LLM_API_KEY=sk-xxx          # DeepSeek API Key
python scripts/sync_hf_trending.py --auto-add --translate --limit 20

# 6. 仅补翻译已有模型的空字段
export LLM_API_KEY=sk-xxx
python scripts/sync_hf_trending.py --translate --limit 50
LLM 翻译配置
默认已内置 DeepSeek V4 Flash，只需设置 LLM_API_KEY 即可开跑。

# DeepSeek（默认，推荐：快 + 便宜 + 中文好）
$env:LLM_API_KEY="sk-你的key"

# 硅基流动
$env:LLM_API_BASE="https://api.siliconflow.cn/v1"
$env:LLM_MODEL="Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct"

# Ollama 本地（免费，无需 API Key）
$env:LLM_API_BASE="http://localhost:11434/v1"
$env:LLM_MODEL="qwen2.5:7b"

# 所有 OpenAI 兼容端点均支持（Groq、Together、OpenRouter 等）

项目结构  |  Project Structure

model-nav/
├── src/
│   ├── app/
│   │   ├── layout.tsx              # 根布局 + WebSite JSON-LD + 暗色模式
│   │   ├── page.tsx                # 首页（搜索 + 筛选 + 卡片网格）
│   │   ├── sitemap.ts              # 动态 sitemap.xml（224 条 URL）
│   │   ├── robots.ts               # 爬虫规则 + GPTBot 禁抓
│   │   └── model/[...id]/
│   │       ├── page.tsx            # 详情页 SSG + SoftwareApplication JSON-LD
│   │       └── client.tsx          # 交互逻辑（部署命令复制等）
│   ├── components/
│   │   ├── SearchBar.tsx           # Ctrl+K 搜索框
│   │   ├── FilterPanel.tsx         # 三维筛选面板
│   │   ├── ModelCard.tsx           # 模型卡片
│   │   ├── ModelGrid.tsx           # 响应式网格
│   │   └── JsonLd.tsx              # 结构化数据组件
│   ├── lib/
│   │   └── models.ts              # 数据访问层
│   └── types/
│       └── model.ts               # TypeScript 类型定义
├── data/
│   └── models.json                 # 219 个模型（自动增长）※
├── scripts/
│   └── sync_hf_trending.py         # HF 同步 + LLM 翻译脚本（798 行）
├── .github/workflows/
│   └── sync-models.yml             # 每日定时 + 手动触发
├── next.config.ts                  # Next.js 配置（免疫缓存 + 图片优化）
└── package.json

※ data/models.json 由 GitHub Actions 每日自动更新，请勿手动编辑。

模型数据 API  |  Model Data API

直接使用 OpenModelMap 的数据构建你自己的 AI 工具！models.json 包含 219+ 个中文开源模型的完整元数据，可作为免费 API 使用。

直接访问
https://raw.githubusercontent.com/duola15/open-source-model-nav/main/data/models.json
使用示例

Python（零依赖，stdlib only）

import json, urllib.request

url = "https://raw.githubusercontent.com/duola15/open-source-model-nav/main/data/models.json"
with urllib.request.urlopen(url) as resp:
    models = json.loads(resp.read().decode("utf-8"))

# 查找所有可在树莓派上运行的模型
pi_models = [m for m in models if m["hardware_requirements"]["raspberry_pi"]]
print(f"树莓派可跑: {len(pi_models)} 个模型")

# 按任务类型筛选
text_gen = [m for m in models if m["task"] == "文本生成"]
print(f"文本生成: {len(text_gen)} 个模型")

# 查找特定机构的模型
qwen_models = [m for m in models if m["org"] == "Qwen"]
for m in qwen_models:
    print(f"  {m['name']} ({m['model_size']}) - {m['chinese_intro'][:50]}...")

JavaScript / Node.js

const res = await fetch(
  "https://raw.githubusercontent.com/duola15/open-source-model-nav/main/data/models.json"
);
const models = await res.json();

// 查找可商用的中文模型
const commercial = models.filter(
  (m) => m.commercial_use === "yes" && m.language_support.includes("zh")
);
console.log(`可商用中文模型: ${commercial.length} 个`);

cURL

# 查找移动端可运行的模型
curl -s https://raw.githubusercontent.com/duola15/open-source-model-nav/main/data/models.json | \
  jq '.[] | select(.hardware_requirements.mobile == true) | {name, model_size, org}'
数据字段

每个模型包含 30+ 字段，完整 TypeScript 类型定义见 src/types/model.ts：

字段 类型 说明
id string HuggingFace 模型 ID（如 Qwen/Qwen3-72B）
name string 模型名称
org string 开发机构
task string 任务类型（文本生成/图像生成/语音识别/…）
chinese_intro string AI 生成的中文简介（80-120 字）
parameters number 参数量（整数）
model_size string 参数量显示文本（如 "72B"）
license string 许可证名称
commercial_use "yes"|"no"|"limited" 是否可商用
hardware_requirements object GPU 显存/CPU RAM/磁盘/推理硬件/移动端
benchmarks array 跑分数据（MMLU, C-Eval, HumanEval 等）
deploy_methods array 部署命令（Ollama/vLLM/硅基流动 等）
language_support string[] 支持的语言
hf_url string HuggingFace 模型页面
last_updated string 最后更新日期
更新频率

数据每日 16:07（北京时间）自动从 HuggingFace Hub API 同步，确保覆盖最新发布的开源模型。每项数据均包含 last_updated 时间戳。

如果你用 OpenModelMap 的数据构建了工具，欢迎在 Issues 中分享！我们会收录到社区生态页面。

路线图  |  Roadmap

阶段 内容 状态
D1-D2 种子数据 + 搜索筛选 + 详情页 + Vercel 部署
D4 HF 自动同步 + LLM 翻译 + GitHub Actions 定时
D6 sitemap + JSON-LD + robots + Core Web Vitals
D3 移动端适配 · 域名配置 · 模型对比
D5 多平台推广 · 用户反馈通道
D7 正式上线 · 社区运营
V2 模型横向对比 · 基准实时更新 · Open Graph 图片 · PWA
V3 模型推理成本计算器 · API 价格对比 · 中文主观评测

贡献  |  Contributing

欢迎提交 Issue 和 Pull Request！

如何贡献：

  • 报告错误：模型数据有误、翻译不准确、链接失效 → Open an Issue
  • 添加模型：编辑 data/models.json，确保字段完整后提 PR
  • 改进翻译：任何 chinese_intro 为空或翻译差的地方，都欢迎直接改
  • 功能建议：想要模型对比？投稿评测？→ Issue 区讨论

许可声明  |  License

本项目代码采用 MIT License。

数据免责声明：

  • models.json 中的 commercial_use 字段为自动推断，不构成法律建议
  • 商用前请务必查阅原始 License 文件（已在每个模型页链接）
  • 许可证信息自动从 HuggingFace 同步，可能有延迟或错误

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