浏览 AI 技能、智能体和自动化

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。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF

bartowski · 工具包

Meta Llama 3.1 8B Instruct 的量化 GGUF 文件，用于本地聊天，例如 Q4_K_M 为 4.92 GB，Q8_0 为 8.54 GB。由 bartowski 用重要性矩阵制作。涵盖 8 种语言，可在 LM Studio 中运行。

Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF

bartowski · 工具包

bartowski 用重要性矩阵为 Meta 的 Llama-3.2-3B-Instruct 制作的 GGUF 量化版本，大小约从 1.8 GB 到 6.4 GB。适合用 llama.cpp 或 LM Studio 在本地运行小型聊天模型。

Forge-1-Gemma-4-E2B

YoSaNoo · 工具包

一个从 Google 的 gemma-4-E2B 微调而来的小型文本模型，偏向写代码，以 GGUF 文件发布，可在 Ollama、LM Studio、Unsloth 或 Jan 中在自己的笔记本上运行。

Spark-X2.6-1.7B-DSpark-GGUF

XHToken · 工具包

一个小型草稿模型，通过推测解码加速 Spark-X2.6-1.7B，每步最多猜 7 个 token。适合在支持它的 llama.cpp 构建上本地运行该模型的人。

Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF

unsloth · 工具包

在笔记本上聊天、总结和回答文字问题，是 Unsloth 提供的 Meta 小型 Llama 3.2 1B Instruct 的 GGUF 副本，精度从 16 比特到 2 比特。适合开发者和学习者。

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。

Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-GGUF

Qwen · 工具包

提供 Qwen2.5-Coder 14B 指令模型的 GGUF 文件，有八种量化大小，可用 llama.cpp 辅助写代码。适合有好 GPU 或大内存机器、想要更强本地代码助手的开发者。

Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-GGUF

Qwen · 工具包

提供 Qwen2.5-Coder 1.5B 指令模型的 GGUF 文件，有八种量化大小，可用 llama.cpp 在笔记本上辅助写代码。适合想要轻量本地代码助手的开发者。

Rein-NPC-4B

jmc0 · 工具包

驱动能对话、能在游戏中执行动作（比如出售物品或叫来守卫）、并在压力下保持角色设定的游戏角色。适合使用 llama.cpp 或 LLMUnity 的游戏开发者。

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。

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。

gpt-oss-20b-GGUF

ggml-org · 工具包

在你自己的电脑上生成文字，使用 ggml-org 打包的 OpenAI gpt-oss-20b 的 GGUF 版本。适合想在 Llama 应用或终端里本地运行开源 20B 模型的人。

Qwen3.8-27B-Ridge-GGUF

empero-ai · 工具包

把 Qwen3.8-27B 压缩成每权重 3.7 位的 GGUF 文件来运行，适合 16 GB 的 GPU，还可选图像输入。适合用 llama.cpp、Ollama 或 LM Studio 在本地跑模型的人。

Qwen3.6-35B-A3B 2-bit GSQ GGUF

chtisgit · 工具包

用 2-bit GSQ 的 GGUF 转换版运行 35B 的 Qwen 模型，另配一个单独的视觉投影器，供 llama.cpp 使用。适合想在 CPU 或普通显卡上用小文件跑大模型的人。

Qwen3.6-35B-A3B GGUF (ShapeLearn Quantized)

byteshape · 工具包

Qwen3.6-35B-A3B 的量化 GGUF 版本，能读图片和文字，有从约 9 GB 起的 CPU 和 GPU 变体，用 ByteShape 的 ShapeLearn 制作。适合运行 llama.cpp 的开发者。

Spark-X2.6-4B GGUF

bartowski · 工具包

支持中英文的小型聊天模型，GGUF 文件从完整 bf16 到约 2.4 GB，供 llama.cpp 使用，有低或高两档思考设置。适合想要紧凑本地助手的开发者。

Qwen3.6-35B-A3B-coding-reap50-GGUF

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。

Spark-X2.6-4B-DSpark-GGUF

XHToken · 工具包

作为推测解码的小型草稿模型，为 Spark-X2.6-4B 加速文本生成，提供 GGUF 格式。适合用 llama.cpp 在本地运行该模型的人。

DeepSeek-V4.1-Flash-1017-exl3

turboderp · 工具包

在 ExLlamaV3 里以每权重 1.68、2.25 或 2.68 比特运行压缩后的 DeepSeek-V4.1-Flash-1017。适合在自己的硬件上运行大模型、想少占内存的人。