模型库

Free Token 收录的 119 个模型，按能力分组，分数取该模型在任一硬件上的最高档。

最佳本地聊天模型

• Qwen3.8 27B — 75 分 · apache-2.0
• DeepSeek V4 Flash 0731 — 74 分 · mit
• Qwen3.6 27B — 72 分 · apache-2.0
• Laguna S 2.1 — 72 分
• Qwen3.6 35B-A3B — 69 分 · apache-2.0
• Step 3.7 Flash — 69 分 · apache-2.0
• DeepSeek V4 Flash — 69 分 · mit
• Ornith 1.0 35B — 67 分 · mit
• Ornith 1.0 397B — 66 分 · mit
• Gemma 4 31B — 63 分 · apache-2.0
• Nemotron 3 Super 120B-A12B — 62 分 · other
• Nex N2 Mini — 61 分 · apache-2.0
• Agents A1 — 60 分 · apache-2.0
• Nemotron 3.5 Lightning 30B-A3B — 59 分 · other
• gpt-oss-120b — 58 分 · apache-2.0
• Muse Glimmer 30B — 56 分 · apache-2.0
• Gemma 4 26B-A4B — 56 分 · apache-2.0
• Qwen3.5 9B — 56 分 · apache-2.0
• Gemma 4 12B It — 56 分 · apache-2.0
• Laguna XS 2.1 — 54 分 · openmdw-1.1
• Holo 3.1 35B-A3B — 53 分 · apache-2.0
• Ternary Bonsai 27B — 52 分 · apache-2.0
• Ornith 1.5 35B-A3B — 51 分 · mit
• GLM-4.7-Flash — 48 分 · mit
• gpt-oss-20b — 48 分 · apache-2.0
• Diffusiongemma 26B-A4B It — 47 分 · apache-2.0
• BTL 3 — 44 分 · apache-2.0
• Nemotron 3 Nano 30B-A3B — 41 分 · other
• Ling 3.0 Tiny — 40 分 · mit
• MiMo V2 Flash — 36 分 · mit
• Nemotron 3 Nano Omni 30B-A3B Reasoning — 34 分 · other
• Bonsai 27B — 33 分 · apache-2.0
• Gemma 4 E4B It — 29 分 · apache-2.0
• Gemma 4 E2B It — 20 分 · apache-2.0
• Llama 3.3 70B — 13 分 · llama3.3
• LFM2.5 8B-A1B — 11 分 · other

最佳本地编码模型

• Qwen3.8 27B — 81 分 · apache-2.0
• Qwen3.6 27B — 77 分 · apache-2.0
• DeepSeek V4-Flash 284B-A13B — 76 分 · mit
• Qwen3.6 35B-A3B — 73 分 · apache-2.0
• Ornith 1.5 35B-A3B — 73 分 · mit
• Qwen3.5 27B — 72 分 · apache-2.0
• Qwen3-Coder-Next 80B-A3B — 71 分 · apache-2.0
• Qwen3.5 35B-A3B — 69 分 · apache-2.0
• Devstral Small 2 24B — 68 分 · other
• gpt-oss-20b — 55 分 · apache-2.0
• Devstral 24B (2505) — 47 分 · apache-2.0

最佳实时语音方案

• Qwen3-Omni-30B-A3B — 93 分 · other
• Voice Stack A — 91 分
• Stack FireRed — 86 分
• Kyutai Unmute — 84 分 · cc-by-4.0
• VibeVoice-Realtime-0.5B — 82 分 · mit
• Step-Audio 2 mini — 80 分 · apache-2.0
• Moshi — 72 分 · cc-by-4.0

最佳本地 OCR

• GLM-OCR — 95 分 · mit
• PaddleOCR-VL-1.5 — 94 分 · apache-2.0
• DeepSeek-OCR — 92 分 · mit
• dots.ocr — 90 分 · mit
• olmOCR v2 — 88 分 · apache-2.0
• GOT-OCR 2.0 — 85 分 · apache-2.0
• Surya — 83 分 · cc-by-nc-sa-4.0
• Granite-Docling — 80 分 · apache-2.0

最佳本地 Embedding / 检索

• Qwen3-Embedding-8B — 97 分 · apache-2.0
• Qwen3-Embedding-4B — 94 分 · apache-2.0
• Qwen3-Reranker-4B — 93 分 · apache-2.0
• Qwen3-Embedding-0.6B — 89 分 · apache-2.0
• gte-Qwen2-1.5B — 88 分 · apache-2.0
• jina-embeddings-v3 — 87 分
• bge-reranker-v2-m3 — 86 分 · apache-2.0
• bge-m3 — 85 分 · mit
• nomic-embed-text-v2 — 82 分 · apache-2.0
• EmbeddingGemma-300M — 80 分 · gemma

最佳本地 TTS

• VibeVoice-7B — 93 分 · mit
• IndexTTS-2 — 92 分
• FireRedTTS3 — 91 分 · apache-2.0
• Fun-CosyVoice 3 — 91 分 · apache-2.0
• OpenAudio S1-mini — 89 分 · cc-by-nc-sa-4.0
• F5-TTS — 88 分 · cc-by-nc-4.0
• VibeVoice-1.5B — 88 分 · mit
• Kokoro 82M — 84 分 · apache-2.0
• ChatTTS — 82 分 · cc-by-nc-4.0
• XTTS-v2 — 80 分 · other
• Piper — 70 分 · mit

最佳本地语音识别

• FireRedASR2-LLM — 93 分 · apache-2.0
• Qwen3-ASR-1.7B — 91 分 · apache-2.0
• VibeVoice-ASR — 90 分 · mit
• SenseVoice-Small — 88 分 · other
• VibeVoice-ASR-BitNet — 87 分 · mit
• Whisper large-v3 — 86 分 · apache-2.0
• Whisper large-v3-turbo — 85 分 · mit
• Canary-Qwen-2.5B — 84 分 · cc-by-4.0
• Granite-Speech-3.3-8B — 83 分 · apache-2.0
• Parakeet CTC 1.1B — 82 分 · cc-by-4.0

最佳本地音乐生成

• ACE-Step 1.5 XL — 72 分 · mit
• HeartMuLa-oss-3B — 70 分 · apache-2.0
• HeartMuLa-RL-oss-3B — 70 分 · apache-2.0
• ACE-Step 1.5 turbo — 70 分 · mit
• DiffRhythm 2 — 58 分 · apache-2.0
• YuE-s1-7B (+s2-1B) — 58 分 · apache-2.0
• MusicGen large — 45 分 · cc-by-nc-4.0

最佳本地图像生成

• Qwen-Image 20B — 90 分 · apache-2.0
• FLUX.1-dev — 88 分 · other
• SD 3.5 Large — 84 分 · other
• Sana 1.6B — 78 分 · apache-2.0
• SDXL — 74 分 · openrail++
• PixArt-Σ — 72 分 · openrail++

最佳本地视频生成

• Wan 2.2 T2V-A14B — 88 分 · apache-2.0
• HunyuanVideo 13B — 85 分 · other
• Mochi 1 — 80 分 · apache-2.0
• Wan 2.2 TI2V-5B — 78 分 · apache-2.0
• CogVideoX 5B — 74 分 · other
• LTX-Video 2B — 70 分 · other

最佳本地视觉定位

• DeepSeek-VL2-Small — 82 分 · other
• LocateAnything-3B — 78 分 · other
• Qwen3-VL-8B — 75 分 · apache-2.0
• Qwen3-VL-4B — 75 分 · apache-2.0
• Rex-Omni-3B — 74 分 · other
• Ovis2.5-2B — 74 分 · apache-2.0
• Grounding DINO-T — 47 分 · apache-2.0