Axion-1.0-35B-APEX-I-MiniPlus-V2.1-GGUF
IsValorum · 工具包
用一个混合精度的压缩 GGUF 文件,在 llama.cpp 里本地运行 35B 的 Axion-1.0 模型。这是 IsValorum 的量化版本,适合想在自己硬件上运行大型混合专家模型的人。
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IsValorum · 工具包
用一个混合精度的压缩 GGUF 文件,在 llama.cpp 里本地运行 35B 的 Axion-1.0 模型。这是 IsValorum 的量化版本,适合想在自己硬件上运行大型混合专家模型的人。
gnani · 工具包
用英语和十种印度语言聊天、答题和推理,上下文长度 128K。这是 Gnani.ai 的 30B 混合专家模型,适合用印度语言构建助手、RAG 和智能体的团队。
通过 mlx-serve 在 128 GB 内存的 Mac 上运行剪枝后的 2 位 DeepSeek-V4.1-Flash,保留 384 个专家中的 192 个和 1M token 上下文。在代码、推理和工具调用上表现最好。
anik-jha · 工具包
用砍掉一半专家的 Qwen3.6-35B-A3B 写代码,打包成适用于 llama.cpp 的 GGUF 文件。适合想要比完整模型占用更少内存的编程模型的开发者。
Aleph-Alpha · 工具包
用德语和英语推理并调用工具,上下文窗口超过一百万 token。这是 Aleph Alpha 推出的开放 78B 混合专家模型,每个 token 只激活 3.46B 参数。
Wan-AI · 工具包
把一张静态图像变成 480P 或 720P 的视频,采用 Wan-AI 的专家混合设计。适合用图片生成视频的创作者和研究人员。
brandonmusic · 工具包
DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的压缩版本,按两张 96 GB 显卡的规格设计,少数专家用更高精度存储。这是面向大模型部署者的研究版本。
XiaomiMiMo · 工具包
在同一个模型里处理文本、图像、视频和音频输入,上下文长达 1M token,适合长代码库和智能体运行。这是 XiaomiMiMo 推出的 311B 开放混合专家模型。
unsloth · 工具包
在你自己的机器上运行 Ornith-1.5-122B 文本模型,由 unsloth 制作成 GGUF 文件。这是一个 122B 混合专家模型,面向单块 GPU 上的编程和智能体工作。
peasantsmith · 工具包
通过为 Project Maya 制作的两种 GGUF 量化版本,在家用电脑上运行 748B 的 DeepSeek 混合专家模型。适合有大内存机器和高速 SSD 的人。
oguzeldereli · 工具包
用一个 40.4 GB 的 GGUF 文件运行被压成三值权重的 180B 混合专家模型 Qwen3.8-Flash-Next,比 FP8 版本小 4.6 倍。适合配合打过补丁的 llama.cpp 在本地使用。
LiquidAI 的稀疏混合专家模型 LFM2.5-8B-A1B 的 GGUF 版本,加入 DavidAU 的 Turbo Brilliance 系统和 12 种推理模式。8.5B 的实验性发布,供本地运行。
XingChen-AGI · 工具包
用于生成文本,处理规划和调用工具等多步骤任务,支持中英文和 256K 上下文。这是一个混合专家模型,适合自行部署运行的开发者。
nvidia · 工具包
NVIDIA 制作的 DeepSeek AI 的 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 NVFP4 量化版本,一个面向 NVIDIA Blackwell GPU 的超大多模态混合专家模型。
KRAFTON · 工具包
在 llama.cpp 中运行一个 28.8B 的混合专家模型,针对韩语对话、推理和调用工具的智能体做过优化。这是 Raon-1 mini preview 的 GGUF 版本,适合在自己电脑上运行模型的人。
JetBrains · 工具包
12B 混合专家思考模型,激活参数 2.5B,在真实代码仓库中用强化学习训练,面向编程智能体、数学和困难推理。由 JetBrains 打造,上下文 131,072 token。
InternScience · 工具包
以 4-bit GGUF 文件运行 Sage-A1.5,这是面向长篇科学任务的 35B 混合专家智能体模型。它能把工作分给子智能体并检查自己的进展,适用于 llama.cpp、Ollama 和 LM Studio。
beipo-ai · 工具包
读取截图和请求,然后规划并发出操作桌面或浏览器的动作。这是基于 Qwen3.5 的 35B 混合专家计算机操作模型,激活参数 3B。
lapadatbogdan · 工具包
在家用电脑上运行裁剪过的 GLM-5.3-Flash 编程和智能体模型,提供五种量化大小的 GGUF 文件。每层保留 288 个专家中的 152 个,把 321B 模型缩小到约 170B。
InternScience · 工具包
作为智能体处理长篇科学任务,能委派给子智能体、检查自己的进展并修订计划。这是面向研究和工程工作流的 35B 混合专家模型。