浏览 AI 技能、智能体和自动化

Qwen3.8-27B-Cold-Fusion-GAIN-V1.1-NM-DAU-NEO-MAX-MTP-GGUF

DavidAU · 工具包

回答问题并读取图像，思考过程短得多。这是 DavidAU 对 27B 的 Qwen 3.8 的调优版 GGUF，目标是在保持准确度的同时减少推理 token，适合在本地运行模型的人。

Maximizing Model Performance 指南

DavidAU · 工具包

指导你为本地语言模型调节采样器和参数，并给出在 LM Studio、SillyTavern、Ollama 和 Koboldcpp 里设置系统提示词、推理模型和专家数量的步骤。

Qwen3.8-27B-AWQ-INT4

cyankiwi · 工具包

cyankiwi 制作的 Qwen3.8-27B 4-bit AWQ 量化版本，一个带思考控制的 27B 视觉语言模型。权重为 21.02 GB，可在 Transformers、vLLM 或 SGLang 中加载。

cua-s1-forms

cua-ai · 工具包

为 GUI 表单的每个元素给出可能动作的评分，例如填写、勾选、点击或跳过，并返回每个选项的概率。这是一个很小的模型，适合开发表单填写智能体的开发者。

CLM-v0.1-8B

Contrastive-LM · 工具包

为给定的状态，给候选答案、动作或工具名各打一个概率，而不是写文字。这是建在冻结的 Qwen3-8B 编码器上的快速决策模型，适合智能体和分流工具的构建者。

FLUX.1-schnell for ComfyUI

Comfy-Org · 工具包

为 ComfyUI 重新打包的 FLUX.1-schnell 检查点，把文字提示词变成图像，带有一个运行更快、占用内存更少的 FP8 文件。适合 ComfyUI 用户。

BiRefNet

Comfy-Org · 工具包

Comfy-Org 重新打包的抠背景模型文件，可以在 ComfyUI 里加载。它生成一个遮罩，把主体和背景分开。适合在图像里抠出主体的 ComfyUI 用户。

cbx-indic-pii-extractor-17M

CobuildX-AI · 工具包

在印度语言和印度英语文本中找出姓名、电话号码、Aadhaar 和 PAN 等个人信息，并返回每个值的位置。这是一个 16.7M 参数、能在 CPU 上运行的模型。

Qwen3.8-27B iMatrix NVFP4 MTP GGUF

cdiamond · 工具包

Qwen3.8-27B 的 17.1 GB 混合精度 GGUF，保留了多词元预测层，为 24 GB GPU 上的 256K 上下文和视觉功能调优。适合在 llama.cpp 里本地运行大模型的人。

Qwen3.6-35B-A3B MTP GGUF

byteshape · 工具包

用带多词元预测的 GGUF 量化版本运行 Qwen3.6-35B-A3B，在 llama.cpp 里让 GPU 解码更快。由 ByteShape 制作，适合在显卡上运行本地模型的人。

Nimble-v4-max

bespokelabs · 工具包

传入上下文和带类型的问题（选择题、是非题或有序评分），为每个答案选项给出概率。这是 Qwen3.8-27B 的微调版本，适合构建分类器和决策步骤的开发者。

Bespoke-Nimble-9B

bespokelabs · 工具包

用 Qwen3.5-9B 上的 LoRA 适配器，根据一段文字给是非题、选择题和评分等级打分。适合需要返回概率而不是自由文本的分类器的开发者。

Hy-Nomas x LTX-2.5 Audio Workflows

BennyDaBall · 工具包

两个 ComfyUI 工作流，用标准的 LTX-2.5 蒸馏模型为无声的 Hy-Nomas 视频世界或任意视频片段配上音轨，画面保持不变。

NorthCUA-Nano

beipo-ai · 工具包

用基于 Qwen3.5 的 9B 稠密电脑操作模型，通过截图操作桌面和浏览器应用。适合用官方 NorthCUA 运行框架构建电脑操作智能体的开发者。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF

bartowski · 工具包

Meta Llama 3.1 8B Instruct 的量化 GGUF 文件，用于本地聊天，例如 Q4_K_M 为 4.92 GB，Q8_0 为 8.54 GB。由 bartowski 用重要性矩阵制作。涵盖 8 种语言，可在 LM Studio 中运行。

Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF

bartowski · 工具包

bartowski 用重要性矩阵为 Meta 的 Llama-3.2-3B-Instruct 制作的 GGUF 量化版本，大小约从 1.8 GB 到 6.4 GB。适合用 llama.cpp 或 LM Studio 在本地运行小型聊天模型。

KAT-Coder-V2.5-Dev GGUF

bartowski · 工具包

Kwaipilot 的 KAT-Coder-V2.5-Dev 的 imatrix GGUF 量化版本，这是一个 34.7B 文本模型，4 位文件约 19 GB 起。适合在本地运行名字里带 Coder 的大模型的人。

bge-small-zh-v1.5

BAAI · 工具包

把中文文本变成稠密向量，用于搜索、分类、聚类和语义匹配。这是 BAAI 的 24M 参数 BGE 嵌入模型，MIT 许可证，F32 下约 96 MB。

safetensored-upscalers

AshtakaOOf · 工具包

把图像放大模型和少量其他图像到图像模型收集在一个仓库里，以 safetensors 文件提供，由旧的 pickle 文件转换而来。适合在自己电脑上运行放大模型的人。

whisperkit-coreml

argmaxinc · 工具包

收录 WhisperKit 使用的 Core ML 语音识别模型，在 Apple Silicon 上无需服务器就能把音频转成文字。适合想让转写留在设备上的 Apple 应用开发者。

Ling-3.1-flash-DSpark

AQ-MedAI · 工具包

一个小型草稿模型，通过 SGLang 里的推测解码加速 Ling-3.1-Flash，每次草拟 5 个或 7 个 token。适合在 NVIDIA GPU 上部署 Ling-3.1-Flash 的团队。

MOSS Sharpness Slider

aoleg · 工具包

MOSS-Image 模型的滑块式 LoRA，只靠强度就能让图片更锐利或更柔和，不需要触发词。适合想修复 MOSS Base 模糊问题的图像创作者。

DeepSeek V4.1 Flash GGUF for DwarfStar

antirez · 工具包

为 Mac 用户提供 DeepSeek V4.1 Flash 经过校准的 2 位和 4 位 GGUF 文件，另有单独的视觉编码器，供 DwarfStar 的 Metal 引擎配合 SSD 流式加载使用。与其他 DeepSeek 权重不通用。

stationhouse

alxcspr · 工具包

存放 Marin-32B 的稀疏自编码器检查点、日志和特征普查文件，其中每一层都有宽度为 65536 的 TopK SAE，共 64 层。这是用于可解释性研究的档案库。

Molmo2-4B

allenai · 工具包

回答关于图片、视频和多张图片的问题，还能指出它找到的内容。这是 Ai2 的开源视觉语言模型，适合自己运行模型的开发者和研究者。

GigaAM-v3

ai-sage · 工具包

把俄语语音转成文字，有能加标点并规范文本的变体，基于约 230M 参数的 Conformer。适合转录俄语音频（如通话）的开发者和团队。

Signal 3.8 27B

agentionai · 工具包

比 Qwen3.8-27B 回答更简短直接，使用更少的回答和思考 token，因此回复结束得更早。这是一次轻量微调，可以直接用在与基础模型相同的工具里。

ACE-Step 1.5 XL Turbo

ACE-Step · 工具包

用 4B 参数的扩散模型只需 8 步就能生成音乐和其他音频，通过 Gradio 界面在本地运行。适合有 12 GB 以上显存 GPU 的创作者和开发者。

Smaug Humanizer

abacusai · 工具包

把 AI 写的文本改写成人类口吻，同时保留事实、数字、名称和排版。这是 Abacus.AI 基于 Gemma 4 微调的 12B 模型，适合写作者和编辑。

Jocasta-diff-VLA

RobotLearningLab · 工具包

把 Dream-VLA-7B 适配到 robosuite 中八类模拟 Panda 机械臂任务的机器人控制策略，使用 Flow Matching 动作头。适合有 CUDA GPU 的机器人研究者。

ZONOS2

Zyphra · 工具包

把文字转成 30 多种语言的自然语音，能根据样本克隆声音，采用混合专家模型以实现低延迟。可以在带 NVIDIA GPU 的 Linux 机器上本地运行。

G4-LuneLight-31B

zerofata · 工具包

提供一个 31.3B 参数的语言模型，基于 ReadyArt 的 gemma-4-31B-it-scotoma-2，适合在自己硬件上运行模型的人。这里的模型卡文字没有说明它的用途。

GLM-5.3-Flash-BF16

zai-org · 工具包

一个 320B 参数、激活 18B 的多模态模型，能读文字和图像，思考预算可调，用混合注意力设计处理长上下文。适合有像样 GPU 基础设施的团队。

GLM-5.2

zai-org · 工具包

zai-org 推出的 753B 参数开放文本模型，适合编程和智能体这类长链条多步工作，有 1M 词元上下文，采用 MIT 许可证。适合拥有大型 GPU 集群的团队。

Forge-1-Gemma-4-E2B

YoSaNoo · 工具包

一个从 Google 的 gemma-4-E2B 微调而来的小型文本模型，偏向写代码，以 GGUF 文件发布，可在 Ollama、LM Studio、Unsloth 或 Jan 中在自己的笔记本上运行。

Qwen3.8-27B-CodeForge-3xMerge

xtools-at · 工具包

用三个 Qwen3.8-27B 微调版本加权合并而成的模型，可编写和解释代码，也能处理推理问题。适合想用一个通用模型做编程和聊天的开发者。

Spark-X2.6-1.7B-DSpark-GGUF

XHToken · 工具包

一个小型草稿模型，通过推测解码加速 Spark-X2.6-1.7B，每步最多猜 7 个 token。适合在支持它的 llama.cpp 构建上本地运行该模型的人。

Wan2.1-VACE-1.3B

Wan-AI · 工具包

用 Wan2.1 的 VACE 模型根据提示词、静态图片或已有片段制作和编辑视频，视频里还能出现中英文文字。适合有消费级 GPU 的视频创作者和开发者。

TripoSplat

VAST-AI · 工具包

把单张 2D 图片变成数量可变的 3D 高斯，用于资产创作、AR 和 VR、游戏和仿真。VAST-AI 出品，适合 3D 创作者和开发者。

Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF

unsloth · 工具包

在笔记本上聊天、总结和回答文字问题，是 Unsloth 提供的 Meta 小型 Llama 3.2 1B Instruct 的 GGUF 副本，精度从 16 比特到 2 比特。适合开发者和学习者。

GLM-4-9B-0414-GGUF

unsloth · 工具包

用 9.4B 的 GLM-4-9B-0414 模型的 GGUF 文件生成中文和英文文本，适合想在自己电脑上运行 GLM 模型的人。

gemma-4-E2B-it-GGUF

unsloth · 工具包

Unsloth 制作的 Google DeepMind Gemma 4 E2B 指令微调模型的 GGUF 文件，接收文本和图像并输出文本，上下文为 128K。适合在笔记本和小型机器上本地运行模型的人。

gemma-3-4b-it-GGUF

unsloth · 工具包

在你自己的电脑上回答关于文字和图片的问题，是 Unsloth 打包的 Google Gemma 3 4B 指令模型的 GGUF 副本。适合想用小型本地模型的开发者和用户。

khammoon

typhoon-ai · 工具包

把泰语文本切分成语素，也就是仍有意义的最小单位，使用只有 4 MB、能在 CPU 上运行的模型，适合泰语语言研究者和开发者。

RubatoCodec

third-intelligence · 工具包

把语音压缩成固定数量、长度可变的事件及其时长，并在流式解码时还原。这是面向搭建英语、日语和中文流式文字转语音的神经语音编解码器。

Inkling-Small-NVFP4

thinkingmachines · 工具包

Inkling-Small 的 NVFP4 版本，一个多模态混合专家模型，接收文本、图像和音频并输出文本。适合构建智能体、编程助手和其他 AI 应用的开发者。

MOSS-Image-SFT Segmentation Control LoRA

thedeoxen · 工具包

借助 MOSS-Image-SFT 把平涂色块的区域图重绘成新图片，保留区域形状，由提示词决定每个区域变成什么。适合使用 ComfyUI 的图像创作者。

MOSS-Image Normal Control LoRA

thedeoxen · 工具包

为 MOSS-Image-SFT 在 ComfyUI 里提供法线控制的 LoRA，根据彩色法线图保持物体的形状和体积，由提示词改变材质和场景，适合给形体重新贴材质和重新打光的人。

Hy-MT2-30B-A3B

tencent · 工具包

腾讯推出的 30B 混合专家翻译模型，支持 33 种语言互译，并能遵循翻译指令。适合要在自己 GPU 上做大批量机器翻译的团队。

MNN-Pocket-0.3B-MNN

taobao-mnn · 工具包

通过 MNN 运行时在手机和边缘设备上运行 0.3B 的中英文对话模型，是约 173 MB 的 4 比特版本。适合给移动应用加入设备端助手的开发者。