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Qwenputer-npu

divagr1925 · 工具包

一个把小型 RISC-V 计算机内置在权重里的 Qwen3.5-4B 模型,用于精确算术和运行一个微型故事模型。这是给研究 transformer 内部程序的研究者做的实验。

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Qwen3.5-4B Qwenputer Filesystem

divagr1925 · 工具包

一个实验性的 Qwen3.5-4B,把 RISC-V CPU 和一个小型文件系统编译进了权重,所以它不用外部工具就能跨会话记住事实。检查点能放进 24 GB 的 GPU。

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DistilBERT base uncased

distilbert · 工具包

从 BERT base 蒸馏出来的小而快的英文语言模型,有 67M 参数。能填补被遮住的词,主要用来针对分类、标注和问答进行微调。

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DeepSeek-V4-Pro

deepseek-ai · 工具包

用一个 1.6T 参数的混合专家模型生成文字,每个令牌激活 49B,最多可读入一百万个令牌。这是 DeepSeek 的预览版,适合能放下约 1,599 GB 权重的团队。

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DeepSeek-V3.2

deepseek-ai · 工具包

DeepSeek 的 685B 开源推理模型,用稀疏注意力处理长上下文,聊天模板让它能一边思考一边调用工具。适合运行大模型和构建智能体的团队。

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Hydrogen-1.0 NVFP4

deep-principle · 工具包

Hydrogen-1.0 的 4-bit NVFP4 版本,这是 Deep Principle 的 381B 科学与研究助手模型,基于 GLM-5.3。需要多 GPU 的 NVIDIA Blackwell 服务器,上下文为 1M 词元。

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Hydrogen-1.0-MXFP4

deep-principle · 工具包

Deep Principle 的 384B 科学助手 Hydrogen-1.0 的 MXFP4 量化版本,面向 AMD Instinct 硬件。适合想用文本模型处理科学问题和研究规划的实验室。

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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-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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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