Hugging Face 模型选型

• 唯一标识：hf-model-recommendation
• 显示名称：Hugging Face 模型选型
• 能力摘要：根据任务、评测基准和硬件约束筛选并比较 Hub 模型，估算 fp16/Q4 可承载参数量，补充模型元数据、下载规模与公开榜单成绩，输出带取舍的候选表。

案例素材

1. 16GB MacBook 用户要离线代码助手。按统一内存预算过滤量化模型，比较代码基准、上下文和 GGUF 可用性，说明质量与响应速度的折中。
2. 客服团队需要中文意图分类模型。选择与分类任务相关的官方基准和候选模型，确认许可证、输入长度与推理框架，不把通用聊天排行榜混作分类结论。
3. 企业要为 OCR 项目选多模态模型。将文档理解指标、显存、语言覆盖和商用许可放在同一表中，并给出一个主推荐和可在低显存设备运行的备选。