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DavidAU 制作的 Qwen3.8-Flash-Next 的 GGUF 版本,有 27 种推理模式、27 种指令模式和 15 个可在提示词里切换的 AI 角色。适合有大显卡或大内存的人。

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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。

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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。

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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。

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Qwen3-4B-GGUF

Qwen · 工具包

一个 4B 的 GGUF 聊天模型,可在 llama.cpp 或 ollama 里本地运行,有用于推理的思考模式和用于快速回复的普通模式。适合使用普通电脑的开发者和爱好者。

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Mellum2.1-12B-A2.5B-Thinking-GGUF

JetBrains · 工具包

在 llama.cpp、Ollama 或 LM Studio 里本地运行 JetBrains 的 12B 推理模型,有五种 GGUF 大小可选。适合想在自己电脑上用上下文为 131,072 个 token 的思考模型的开发者。

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Qwen3.8-27B-Randean-MXFP4

flechin · 工具包

一个 27B 推理模型,经过微调后倾向于直接回答而不是含糊其辞,并量化为 MXFP4,让 vLLM 能在单块 32 GB GPU 上提供服务,适合运行本地推理和工具调用模型的开发者。

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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。

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RWKV7-G1 GooseOne

BlinkDL · 工具包

纯 RNN 的文本生成基础模型,用于聊天、推理和工具调用,可作为后训练和微调的起点。支持八种语言,适合开发者和研究人员。

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Spark-X2.6-4B-Base

XHToken · 工具包

一个 4.1B 的语言模型,面向设备端使用,针对编码、智能体任务、长上下文和推理做了调优,支持英文和中文,并有三档思考级别。适合本地运行模型的开发者。

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为 llama.cpp 和 Ollama 提供 33.1B 的 Nanbeige4.3 模型的 GGUF 量化文件,附带一套推理协议和最高 524,288 个词元的上下文。适合在本地运行编程模型的开发者。

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Qwen3-4B-Instruct-2507

Qwen · 工具包

用 4B 模型回答对话提示,不显示思考过程,可读取最多 256K token 的上下文。适合想要小型开源助手来做推理、编程和工具调用的开发者。

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一个小型 Qwen3.5 0.8B 模型的 GGUF 版本,它的权重被直接修改以减少推理循环。适合想用多种量化大小在本地运行它的人。

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Seshat Agent

PCL-RSI-lab · 工具包

用一个会自我改进的编程智能体修复软件 bug,它从自己成功的运行中学习可复用的推理模式,适合做仓库级 bug 修复的开发者和研究人员。

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Hermes 4 14B

NousResearch · 工具包

Nous Research 的 14B 混合推理模型,基于 Qwen3-14B。它可以逐步思考、调用工具,并返回符合模式的 JSON。使用 ChatML 提示格式。

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nightmedia 制作的实验性 9.4B 图文模型,由三个 9B 模型合并而成,面向推理和理科问题。适合喜欢尝试小型开放合并模型的爱好者和研究者。

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Ming-3.0-audio-flash

inclusionAI · 工具包

接收音频和文字指令,返回文字,或带合成语音的文字。涵盖中英文的语音识别、语音问答和音频推理。适合拥有大型 GPU 的开发者。

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gemma-4-26B-A4B

google · 工具包

读取文字和图片并输出文字,适合想在自己的 GPU 或工作站上,用 Google DeepMind 开放权重模型做编程、推理和图片提问的开发者。

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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。

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