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全部端侧模型

适用于 iPhone 和 Mac 的文本向量模型（Core ML 与 MLX）

该任务共有 48 个模型在 Hugging Face 上标为 Core ML 或 MLX，或由 Apple 发布：Core ML 30 个、MLX 18 个、其他 Apple 模型 0 个。下表列出最近 30 天下载量最高的模型。

最后更新：2026-11-02（UTC）。

显示 48 / 48 个。

模型大小下载量（30 天）
jinaai/jina-embeddings-v2-small-enCore ML523 MB131万
jinaai/jina-embeddings-v2-base-enCore ML2.2 GB35.7万
mlx-community/embeddinggemma-2-bf16MLX基于 google/embeddinggemma-21.5 GB6,962
mlx-community/embeddinggemma-2-8bitMLX基于 google/embeddinggemma-21.3 GB6,514
mlx-community/Qwen3-Embedding-0.6B-8bitMLX基于 Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B649 MB6,461
unum-cloud/uform3-image-text-multilingual-baseCore ML2 GB6,177
mlx-community/Qwen3-Embedding-4B-4bit-DWQMLX基于 Qwen/Qwen3-Embedding-4B—4,157
mlx-community/bge-m3-mlx-fp16MLX基于 BAAI/bge-m3—3,749
mlx-community/Qwen3-Embedding-8B-4bit-DWQMLX基于 Qwen/Qwen3-Embedding-8B—2,491
mlx-community/bge-m3-mlx-8bitMLX基于 BAAI/bge-m3—2,372
FluidInference/embeddinggemma-2-coremlCore ML基于 google/embeddinggemma-2—2,131
camstack/camstack-modelsCore ML—1,626
mlx-community/embeddinggemma-2-mxfp8MLX基于 google/embeddinggemma-2—1,279
mlx-community/embeddinggemma-2-4bitMLX基于 google/embeddinggemma-2—1,166
mlx-community/Qwen3-VL-Embedding-2B-8bitMLX基于 Qwen/Qwen3-VL-2B-Instruct—1,024
mlx-community/Qwen3-Embedding-8B-mxfp8MLX基于 Qwen/Qwen3-8B-Base—949
mlx-community/bge-small-en-v1.5-bf16MLX—832
mlx-community/Qwen3-Embedding-4B-mxfp8MLX基于 Qwen/Qwen3-4B-Base—801
mlx-community/CLM-v0.1-8B-MLX-8bitMLX基于 Qwen/Qwen3-8B—755
mlx-community/embeddinggemma-2-mxfp4MLX基于 google/embeddinggemma-2—742
mlx-community/Qwen3-Embedding-0.6B-mxfp8MLX基于 Qwen/Qwen3-0.6B-Base—697
unum-cloud/uform3-image-text-english-largeCore ML—676
jinaai/jina-embeddings-v5-text-small-retrieval-mlxMLX基于 jinaai/jina-embeddings-v5-text-small-retrieval—617
mlx-community/bge-m3-mlx-4bitMLX基于 BAAI/bge-m3—598
NateRunsA-LIST/alist-food-text-embedderCore ML基于 google/embeddinggemma-2—353
faxenoff/code-daemon-embed-v1Core ML基于 Alibaba-NLP/gte-modernbert-base—205
wolfram-pro/multilingual-e5-small-coremlCore ML基于 intfloat/multilingual-e5-small—157
DangerLabs/dm-jepa-1.5Core ML—155
yodayo-ai/jina-embeddings-v2-small-en-stCore ML—144
unum-cloud/uform3-image-text-english-smallCore ML—124
OpenInfinity/embeddinggemma-2-coreml-int8Core ML基于 google/embeddinggemma-2—107
FluidInference/granite-embedding-30m-sparse-coremlCore ML基于 ibm-granite/granite-embedding-30m-sparse—82
Arraasz/granite-embedding-small-english-r2-aneCore ML基于 ibm-granite/granite-embedding-small-english-r2—58
unum-cloud/uform3-image-text-english-baseCore ML—58
characteragent/granite-embedding-97m-multilingual-r2-coremlCore ML基于 ibm-granite/granite-embedding-97m-multilingual-r2—54
Severian/embedCore ML—50
haihengh/all-MiniLM-L6-v2-coremlCore ML—47
H4RUming/embeddinggemma-2-coreml-textCore ML基于 google/embeddinggemma-2—44
Nemosine/embeddinggemma-2-text-coremlCore ML基于 google/embeddinggemma-2—41
DangerLabs/dm-jepa-1.5-coremlCore ML—34
aufklarer/SpeechBrain-ECAPA-VoxCeleb-20M-CoreMLCore ML基于 speechbrain/spkrec-ecapa-voxceleb—32
apocryphx/embeddinggemma-300m-qat-q4_0-coremlCore ML基于 google/embeddinggemma-300m—29
JGKarlin/ohia-bge-m3-coremlCore ML基于 BAAI/bge-m3—23
Mannyking/embeddinggemma-2-text-270m-coremlCore ML基于 google/embeddinggemma-2—21
erjigit17/qwen3-embedding-0.6b-ane-coreml-8bitCore ML基于 neuradex/Qwen3-Embedding-0.6B-CoreML-ANE—20
usama99athar/multilingual-embedders-onnx-coremlCore ML—20
rankun203/granite-embedding-97m-multilingual-r2-coremlCore ML基于 ibm-granite/granite-embedding-97m-multilingual-r2—19
rankun203/granite-embedding-311m-multilingual-r2-coremlCore ML基于 ibm-granite/granite-embedding-311m-multilingual-r2—18

如何阅读此表

  • 下载量是 Hugging Face 统计的最近 30 天数据，不是累计值。Hugging Face 按模型主文件的请求次数计数，所以一次安装可能被计入多次。
  • 大小是 Hugging Face 上该仓库当前全部文件的总和（1 GB = 1,000 MB）。有些仓库同时存放同一模型的多个版本，所以可能比你实际要下载的那一个更大；显示短横线表示还没有测量。
  • 热门是 Hugging Face 自己的近期关注度分数。名称下方的“基于”是该模型的来源模型。
  • 参数量是模型文件中的参数量。标有 * 的数值取自模型名称（例如 27B）：文件里没有参数量，或参数量小得多（打包的低比特文件会这样）。
  • 量化信息读取自模型的标签和名称，未对照文件核实。

使用之前

列表来自 Hugging Face 的公开 API，每天更新。我们不会逐个测试模型。在应用中使用前，请查看许可证并阅读模型卡片：有些许可证限制商业用途，“other”表示条款写在模型卡片里。名称或标签指向成人内容或去除安全限制的模型不会列出；需要登录 Hugging Face 才能下载的受限模型也不会列出。

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