Nanbeige4.3-33B-GGUF-UltraOptimised-Curated-Protium
SolsticeAI · 工具包
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。
SolsticeAI · 工具包
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。
Alishahryar1 · 工具包
把 Claude Code、Codex、Aider 等编程工具接到多家提供商的模型上,包括免费和本地的,可在终端、IDE、手机或浏览器中使用。独立项目,与 Anthropic 无关联。
Qwen · 工具包
提供 Qwen2.5 1.5B 小型对话模型的 GGUF 文件,有八种量化大小,可用 llama.cpp 在笔记本或普通 GPU 上运行。适合想要轻量本地助手的人。
prithivMLmods · 工具包
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。
pfeifferj · 工具包
把 Ornith-1.5-35B-A3B 文本模型压缩成 3 位和 3.5 位的 GGUF 文件,约 13 GB 和 15 GB,而不是 69 GB,适合用 llama.cpp 运行本地模型的人。
openbmb · 工具包
提供 MiniCPM5-2B 的 GGUF 文件,这是一个支持中英文的小型稠密文本模型,适合在设备上和本地使用。适合想在普通硬件上用紧凑模型做编程、数学和工具调用的人。
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。
oguzeldereli · 工具包
把 Qwen3.8-27B 压缩成三值权重的 GGUF 文件,可在 12 GB 显卡上运行,有 8.2 GB 和 6.74 GB 两个版本。适合想在普通硬件上跑大型本地模型的人。
NousResearch · 工具包
把 NousResearch 的 8B 通用聊天模型 Hermes 3 做成量化 GGUF 文件,供 llama.cpp 使用。适合想在本机用函数调用、结构化输出和代码帮助的人。
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。
LiquidAI 的 LFM2.5-2.6B 的 GGUF 版本,加入 DavidAU 的 Turbo Brilliance 系统,有 12 种推理模式和 12 种指令模式,在提示词里切换。2.7B 测试版,供本地运行。
bartowski · 工具包
bartowski 制作的 Qwen3.8-27B 的一组 GGUF 量化版本,从 Q8_0 到 3-bit,用重要性矩阵生成。适合在本地用 llama.cpp 运行 27B 视觉语言模型的人。
bartowski · 工具包
bartowski 用重要性矩阵为 Jackrong 的 Qwopus3.8-27B-Coder-Flash 制作的 GGUF 量化版本,大小从 17 GB 到 55 GB。适合在本地用 llama.cpp 运行 27B 模型。
8BitStudio · 工具包
一个 95.6M 参数的英文聊天模型,在单块 RTX 5060 Ti 上从零训练,小到可以在 CPU 上运行。适合想试玩小型本地语言模型的人。
Wan-AI · 工具包
根据文字提示生成 480P 短视频,小到大多数约 8 GB 显存的消费级 GPU 都能运行。适合想在本地做文字转视频的创作者和研究者。
unsloth · 工具包
Qwen3.5 9B 的 GGUF 版本,支持在 llama.cpp 里用多词元预测做推测解码,生成更快。适合会自己构建 llama.cpp、想在本地运行这个模型的人。
unsloth · 工具包
unsloth 制作的 Qwen3.5-0.8B 小型 GGUF 版本,能读图片和文字并用文字回答。适合在本地做原型、微调和研究。
unsloth · 工具包
在你自己的电脑上运行 OpenAI 开放权重的 gpt-oss-20b 推理模型,由 unsloth 打包成 GGUF 文件。适合想要本地模型、并能调节推理强度的开发者。
turboderp · 工具包
Qwen3.8-27B 的 EXL3 量化版本,提供从 1.40 到 6.00 的多种每权重比特数。适合在显存有限的 GPU 上用 ExLlamaV3 本地运行 27B 模型的人。
Supertone · 工具包
把文字转成 31 种语言的语音,通过 ONNX Runtime 在你自己的设备上运行,无需调用云端。适合想要本地快速语音输出并使用预设声音的开发者。
prism-ml · 工具包
把 27B 级推理模型做成约 3.9 GB 的 1-bit GGUF 文件,在 llama.cpp 上运行,笔记本或一张显卡就能放下。适合想在日常硬件上做本地推理的人。
peculiar-ragdoll · 工具包
4B 编程模型 Spark-X2.5 的压缩 GGUF 版本,针对约 6 GB 显存的 GPU 调整了长上下文。适合想在小硬件上本地运行编程模型的开发者。
peculiar-ragdoll · 工具包
替换 Qwen3.5、3.6 和 3.8 模型的聊天模板,让它们回答前少想一些、回复更紧凑。适合在本地运行 Qwen 做编程和知识工作的人。
mlx-community · 工具包
Qwen3.8-27B 的 4 位 MLX 转换版,能读文字和图像并用文字回答,用 mlx-vlm 工具运行。适合想在本地运行视觉语言模型的开发者。
google · 工具包
接收文字、图片和音频并输出文字回答,是 Google DeepMind 的 12B 指令微调模型,上下文 256K 词元,思考模式可配置。适合在本地运行开放模型的开发者。
FirstPrinciplesLabs · 工具包
FirstPrinciples 从 Qwen3.5-9B 微调出的 9B 物理、科学和数学推理模型。适合想要分步推导和第二意见,并希望在本地或离线使用的研究者。
DRUPEs · 工具包
基于 MiniCPM5-2B 的 2B 编程和聊天模型,在需要多个功能合在一个组件里的网页应用上进步很大。适合想要本地小型代码模型的开发者。
bartowski · 工具包
bartowski 用重要性矩阵为 Nanbeige4.3-33B 制作的 GGUF 量化版本,大小约从 21 GB 到 66 GB。适合在本地用 llama.cpp 运行 33B 的中英文文本模型。
XHToken · 工具包
用面向本地设备的紧凑 1.7B 模型生成文本,有三档可调的思考等级。适合想在本地硬件上获得编程、智能体和长上下文帮助的开发者。
unsloth · 工具包
Unsloth 制作的 Qwen2.5-VL-7B-Instruct 的 GGUF 文件,这个视觉语言模型能读图像、图表、文档和长视频,还能输出坐标和结构化数据。适合在本地运行它的人。
unsloth · 工具包
Unsloth 制作的 Google 指令微调 Gemma 4 12B 的 GGUF 量化版本,一个能读文字、图片、音频和视频并输出文字的模型,适合本地运行。
ggml-org · 工具包
以 GGUF 文件形式运行 Qwen3.8-27B,这是一个 26.9B 的模型,能读图片和文字并用文字回复,通过 llama 工具在本机使用,适合想把它放在自己电脑上的你。
ConwayResearch · 工具包
用一个 0.6B 模型把英语语音转成文字,下载只有 163 MB,基于 NVIDIA 的 Parakeet TDT 0.6B v3。适合想要小巧本地转写的开发者和苹果芯片用户。非商业许可。
XHToken · 工具包
以 4-bit GGUF 文件运行 XHToken 的 1.7B 小型端侧语言模型,可做中英文的聊天、编码和智能体任务,思考强度可调。适合在本地运行模型的人。
unsloth · 工具包
Gemma 4 12B 的 GGUF 版本,经过量化感知训练,4-bit 副本也能保持接近 bfloat16 的质量。适合用 llama.cpp 在本地运行 Gemma 的人,附带加快输出的草稿文件。
unsloth · 工具包
通过 Unsloth 的 GGUF 文件在本地运行 Google 的 Gemma 4 31B 指令微调模型,支持文本和图像输入,上下文很长。适合想要强大本地推理和编程模型的开发者。
TimeLordRaps · 工具包
SperiD Labs 的 Idol 的 8-bit GGUF 版本,把一张图像变成 3D 高斯点云和网格,用 idol.cpp 在本地运行。适合做图像转 3D 的开发者。
Qwen · 工具包
在 llama.cpp 或 Ollama 中运行量化后的 Qwen3-8B GGUF 文件,有用于数学、代码和逻辑的思考模式,也有用于聊天的普通模式。适合想要本地模型并能选择文件大小的人。
peonist-ai · 工具包
存放 halogen-flash-server 所用的模型权重,这个引擎能在 AMD Strix Halo 机器上运行 Qwen3.8-Flash-Next,适合想在本机运行该模型的这类硬件的主人。
feder-cr · 工具包
一个本地决策模型,在笔记本 CPU 上约 28 到 130 毫秒就能回答关于文本的是非、选择和打分问题,为每个答案返回概率。适合想要免费本地方案、替代云端决策 API 的开发者。
AtomicChat · 工具包
把 ZONOS3-Mini 文本转语音模型打包成适用于 llama.cpp 的 GGUF 文件,内置 27 种声音,有从 0.41 到 1.61 GB 的六种主干大小。适合在本地运行语音的开发者。
unsloth · 工具包
Unsloth 制作的 Qwen3.5-4B GGUF 量化版本,一个能读图片和文字并用文字回答的小模型,适合在本地运行模型的人。
jialinyyzz · 工具包
把 AI 写的草稿,如邮件、文章、报告和论坛帖子,改写得像真人写的,支持英文和中文。一个 12B 模型,保留数字和名字,可在本地运行。
DeepHat · 工具包
面向网络安全和 DevOps 工作的 7B 编程模型,由 Qwen2.5-Coder-7B 微调而来。适合想要本地小模型的安全和运维工程师,须遵守附加的使用限制。
unsloth · 工具包
通过 Unsloth 的 GGUF 文件在本地运行 Qwen3.6-35B-A3B,带多词元预测,让 llama.cpp 解码更快。适合想要本地智能体编程模型的开发者。
unsloth · 工具包
用 Unsloth 的 GGUF 文件运行 Flint,这是面向编程智能体的 39.8B 混合专家模型,每个词元只用约 2.5B 参数。适合在本地运行编程智能体的开发者。
inclusionAI · 工具包
用 7.9B 的混合推理模型生成文本,每个词元只激活 1.3B 参数,适合本地和低资源环境。适合不想用数据中心 GPU 却要推理和智能体能力的开发者。
Cactus-Compute · 工具包
Cactus Compute 的小型设备端模型,用于工具调用、结构化提取和文本嵌入,通过 cactus Python 包使用。适合构建本地智能体的开发者。
169Pi · 工具包
通过三种位深的 GGUF 文件,在你自己的机器上运行 169Pi AI 的图文模型 Alpie Seed 9B。适合想在本地做视觉语言对话的开发者。
unsloth · 工具包
Unsloth 制作的 Qwen3.5-9B GGUF 量化版本,一个能读图片和文字并用文字回答的中等规模模型,适合在本地运行模型的人。