Granite Embedding Multilingual是IBM开发的2.78亿参数编码器式XLM-RoBERTa风格密集双编码器模型，可生成768维高质量多语言文本嵌入，优化用于12种主要语言的语义相似性、检索和搜索任务，遵循Apache 2.0许可。

Granite-4.0-Nano是一款轻量级指令模型，通过监督微调、强化学习和模型合并技术在多样化数据集上训练而成，具备强指令遵循能力，适用于设备端部署和研究场景，紧凑尺寸便于专业领域微调。

70亿参数长上下文指令模型，采用强化学习对齐，具备指令遵循、工具调用能力，针对企业应用优化。

Granite-7b-lab模型的4位量化版本Docker镜像，通过4位量化技术降低模型资源占用，实现高效部署，适用于资源受限环境下的大型语言模型应用。

Granite Docling是一个多模态图文转文本模型，专为高效文档转换设计，保留Docling核心功能并与Docling Documents无缝集成。

32B参数长上下文指令模型，通过强化学习对齐，具备指令遵循和工具调用能力，专为企业应用优化。

Granite-4.0-H Nano是通过监督微调、强化学习和模型合并在多样化数据上训练的轻量级指令模型，具备强大的指令遵循能力，适用于设备端部署、研究及专业领域微调，无需大量计算资源。

3B参数长上下文指令模型，通过强化学习对齐，具备指令跟随和工具调用能力，适用于企业级应用。

3B参数长上下文指令模型，通过强化学习对齐，具备指令遵循和工具调用能力，针对企业应用优化。

Qwen3 Embedding是Qwen系列最新专有模型，专为文本嵌入和排序任务设计，支持119种语言，提供0.6B、4B、8B等多种尺寸模型，适用于文本检索、代码检索、分类、聚类、平行文本挖掘等高级任务。

IBM的Granite 3.0大型语言模型（LLM），优化用于本地大型语言模型操作

Qwen3 Embedding是Qwen系列最新专有模型，专为文本嵌入和排序任务设计，提供0.6B、4B和8B多种尺寸，具备出色的多语言能力、长文本理解和推理技能，适用于文本检索、代码检索、分类、聚类等任务。

IBM的Granite 3.1大型语言模型(LLM)，针对本地大型语言模型运行进行了优化

IBM's Granite 3.0 large language model (LLM), optimized for local large language model operations

预配置的Docker镜像，用于运行IBM的Granite 3.0大型语言模型(LLM)，针对本地大型语言模型操作进行了优化

Embedding Gemma是Google DeepMind推出的最先进文本嵌入模型，能将文本转换为捕获语义含义的密集向量嵌入，适用于检索增强生成(RAG)、语义搜索和相似性任务。

Embedding Gemma是Google DeepMind推出的最先进文本嵌入模型，基于Gemma架构创建高质量文本向量表示，能捕捉语义含义，适用于检索增强生成（RAG）、语义搜索及相似性任务，为嵌入类应用提供强大基础。

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https://developers.redhat.com/articles/2025/01/30/build-and-deploy-modelcar-container-openshift-ai

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OPEA mosec嵌入微服务，用于生成式AI应用，可高效将文本字符串转换为向量嵌入，支持多种后端实现，适用于自然语言处理、信息检索等场景。

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SharpAI DeepCamera是开源机器学习工程栈，提供私有部署架构，用于连接计算机视觉模型与监控摄像头，支持在树莓派/Android/PC/AWS等设备运行，确保所有信息存储在自有设备上，解决AI人脸识别摄像头的隐私问题。