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JevK5-chat-mlx-4bit

mlx-community · 工具包

4.2B 聊天模型 JevK5 的 4-bit MLX 版本,面向 Apple Silicon,上下文 262,144 token,内存占用小。适合想在入门级 Mac 上用本地聊天模型的用户。

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flint-mixed-3-4bit

mlx-community · 工具包

社区制作的 Recursive Flint 40B 编程模型 MLX 版本,把专家层压到 3 位,可在 24 GB 或 32 GB 的 Apple Silicon Mac 上运行。适合想在 Mac 上用本地编程模型的开发者。

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clef-flash-4bit

mlx-community · 工具包

Cloudflare 的 clef-flash 的 4 位 MLX 版本,在 Apple Silicon Mac 上把一个状态和带类型的问题变成每个允许答案的概率。不是聊天模型。用自带的加载器在本地运行。

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Muse Glimmer 30B GGUF

meta-models · 工具包

一个 300 亿参数智能体模型的 GGUF 版本,供 llama.cpp 使用,附带可选的图像编码器和推测解码草稿模型。适合在 24 GB 显卡上本地运行模型的人。

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dale-9b (GGUF)

manuelgscom · 工具包

把西班牙语或英语请求变成一条 Linux bash 命令,以小型 JSON 对象返回。适合想要在 CPU 或 GPU 上运行本地命令助手的终端用户和开发者。

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askmdb-9b-GGUF

manuelgscom · 工具包

根据西班牙语或英语的日常提问,写出只读的 MongoDB 聚合管道。这是 Qwen3.5-9B 微调版的 GGUF 副本,可用 llama.cpp 在本地运行,适合想用日常语言查询数据的开发者。

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Maincoder-1B

Maincode · 工具包

根据函数签名或文档字符串补全并编写 Python 代码。这是 Maincode 的 1B 代码模型,小到能在消费级硬件上运行,适合想在本地做代码补全的开发者。

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Qwen3.8-27B-MLX-8bit

lmstudio-community · 工具包

在 Apple Silicon Mac 上运行 8 位 MLX 版本的 27B 图文模型,适合想在本地回答图片问题的人。

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ColGrep-Agent-2B

lightonai · 工具包

一个 2.5B 参数的模型,通过搜索和阅读代码仓库,找出与缺陷报告或问题相关的文件和行范围。通过 ColGrep 在本地运行。

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Qwen3.8-27B-oQ8e-mtp

Jundot · 工具包

把 Qwen3.8-27B 做成 8 位混合精度的 MLX 检查点,带视觉编码器和 MTP 头,用于苹果硬件上的图文聊天。适合想在本地得到接近完整质量的人。

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humanizer-GGUF

jialinyyzz · 工具包

把 AI 写的英文和中文草稿重写成读起来像真人写的,同时保留数字、日期、名字和引语。一个 12B 模型,以 GGUF 文件提供,可在本地运行。

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granite-4.2-8b GGUF

ibm-granite · 工具包

提供 IBM Granite 4.2 8B 模型的多种量化级别 GGUF 副本,可直接用于 llama.cpp。适合想在本地运行该模型、并从基础模型卡了解详情的人。

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Granite-4.2-3B (GGUF)

ibm-granite · 工具包

把 IBM 的 Granite 4.2 3B 文本模型打包成 GGUF 文件,供本地使用。4 位权重估计约 1.8 GB,适合想要采用 Apache 2.0 许可的小型模型的人。

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以四种量化大小的 GGUF 文件在你自己的机器上运行推理微调的 Qwen3.6-35B-A3B,训练数据是 Claude Opus 4.6 风格的推理数据。适合想在本地获得逐步推理回答的人。

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在命令行或本地服务器上把英语文字转成语音,是 Phonon 31M 模型面向 llama.cpp 的 GGUF 版本。适合已经在用带 Phonon 支持的 llama.cpp 的开发者。

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Qwen2.5-Coder-1.5B Q8_0 GGUF

ggml-org · 工具包

通过 llama.cpp 在你自己的机器上运行 Qwen2.5-Coder 1.5B 的 Q8_0 GGUF 文件,可以用命令行,也可以做成本地服务器。适合想用小型代码模型的开发者。

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embeddinggemma-2 GGUF

ggml-org · 工具包

用 llama 命令或 Llama 应用运行 Google embeddinggemma-2 的 GGUF 副本,这是一个 271M 的特征提取模型。适合想在本地使用小型文本嵌入模型的开发者。

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GLiNER2.5-multi-Decide

fastino · 工具包

按你在调用时传入的标签对文本分类,一次计算完成,不需要提示词模板。这是 287M 的模型,用于非英语文本的路由、意图、情感和审核。可在本地运行。

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写带有恐怖色彩的小说。这是 Gemma 3 12B instruct 的 GGUF 版本,用恐怖模型生成的 imatrix 量化,适合在本地运行模型的创作者。

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