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Bonsai-27B-GGUF

lmstudio-community · 工具包

面向 LM Studio 的 27B Bonsai 模型 GGUF 转换版,含 3.80 GB 的 Q1_0 语言文件和 0.93 GB 的 BF16 视觉投影器。已测试文本、视觉和并行工具调用。

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Hemmingway-1.5 GGUF

bartowski · 工具包

HemmingwayAI 的 Hemmingway-1.5 的 imatrix GGUF 量化版本,这是一个 27B 文本模型,支持 MTP 推测解码,并有推理强度提示格式。适合在本地运行大模型的人。

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Qwen3.8-27B-DFlash2-GGUF

z-lab · 工具包

GGUF 格式的草稿模型,通过提出词元块让主模型验证来加速 Qwen3.8-27B。适合在本地用 llama.cpp 运行该模型的人。

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Qwen3.6-27B-GGUF

unsloth · 工具包

在本地处理智能体编码和图文任务,是 Unsloth 提供的 Qwen3.6-27B 的 GGUF 文件,支持思考保留和长上下文。适合运行本地编码智能体的开发者。

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gemma-3-27b-it-GGUF

unsloth · 工具包

用 Google 的 Gemma 3 27B 指令微调模型回答关于文本和图像的问题,提供 Unsloth 制作的 GGUF 文件,可在你自己的电脑上运行。支持 128K 词元上下文。

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Clef-LoRA-for-Qwen3.8-27B-GGUF

trevest · 工具包

把 Cloudflare Clef 的决策头加到 Qwen3.8-27B 聊天模型上,让一台 24 GB GPU 上的 llama.cpp 服务器既能回答带类型的问题,也能聊天。它是 LoRA 适配器,不是独立模型。

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Qwen3.8-27B-Longbook27-v2

summerAIO · 工具包

用经过微调、采用 Gated DeltaNet 层的 27B 模型,对整本书长度的文字做摘要、问答和续写,支持英语和日语。适合处理长文档的人。

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Qwen3.8-27b-Terse-Coder-LoRA

Shockem · 工具包

缩短 Qwen3.8-27B 在编程任务上的推理长度,让答案更快出来,以一个小型 LoRA 适配器的形式提供。适合在自己硬件上运行基础模型的人。

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Qwen3.8-27B-mixed-3.5bpw-MLX

rapid-mlx · 工具包

一个压缩到每个权重 3.5 位的 27B 视觉语言模型,适用于 24 GB 内存的 Apple Silicon Mac,通过 Rapid-MLX 在本地提供服务。适合想要本地模型和智能体后端的 Mac 用户和开发者。

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Qwen3.8-27B-NVFP4

RadixArk · 工具包

Qwen3.8-27B 的预量化 NVFP4 版本,能读取文字、图片和视频并用文字回答,通过 SGLang 在 NVIDIA Blackwell 显卡上提供服务。适合在该硬件上运行智能体、聊天机器人和 RAG 的开发者。

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Qwen3.8-27B-QUASAR-NVFP4

QUASAR-QAT · 工具包

以 4-bit NVFP4 运行 Qwen3.8-27B,仅 19.7 GB,用 QUASAR 方法训练,使它接近完整的 BF16 模型。适合在 NVIDIA Blackwell GPU 上用 vLLM 部署的人。

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pplx-decider-v1.1-27b

perplexity-ai · 工具包

根据文字和图片为一个决策挑出最合适的选项,比如哪个团队应该处理一条请求,并给出每个选项的概率,适合构建分流和审核工作流的开发者。

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Amos 1 large

mukaddamzaid · 工具包

针对一个案例(文本、JSON 或照片)回答带类型的问题,一次推理就给出每个允许答案的概率。这是一个 27B 的决策模型,不写自由文本,适合开发分流和审核流程的开发者。

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一个 27.3B、经过编程蒸馏的 Qwen3.8 模型的 GGUF 量化文件,从 2 位到 8 位,另有可选的多模态补充文件。适合在本地运行编程模型、需要一个放得进内存的尺寸的开发者。

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harrier-oss-v1-27b

microsoft · 工具包

把多种语言的文本转成嵌入向量,用于搜索、聚类、相似度、分类和重排序。适合做语义搜索或检索、并且能部署 27B 模型的开发者。

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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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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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Qwen3.8-27B-oQ4e-mtp

Jundot · 工具包

在 MLX 上以约 17.5 GB 运行 27B 的 Qwen3.8 视觉语言模型,能读取文字、图片和视频,上下文为 262,144 个 token。这是 Jundot 的混合精度量化版本,适合内存有限的人。

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JDI-Decision-V0.9

JoyIndustrial · 工具包

用内置 OCR 的 Qwen3.8-27B 决策系统,针对图像和文字回答选择题式的问题,并给出各选项的概率。适合需要从图片得到结构化选择的开发者。

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Qwen3.8-27B-GSQ-RCO-IQ3_S-recovered-GGUF

Joakimpalm-Zen · 工具包

把 Qwen3.8-27B 压成重新训练过缩放值的 3 位 IQ3_S GGUF。这是给研究量化的人用的研究文件,不是原模型的忠实替身。

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Qwopus3.8-27B-Flash-GGUF

Jackrong · 工具包

为长时间的智能体任务缩短推理时间、降低成本,是 Qwen3.8-27B 微调模型的 GGUF 版本。适合在自己机器上跑智能体循环、想让每一轮更快的人。

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Qwen3.8-27B-NVFP4 Deployment Edition

IteraCompute · 工具包

用 vLLM 在一块 RTX 5090 上以 NVFP4 运行 Qwen3.8-27B,带校验和验证的下载、FP8 KV 缓存、工具调用和推理支持。适合在 Blackwell GPU 上自托管大模型的开发者。

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Darwin-27B-ZTC

FINAL-Bench · 工具包

读取一个情境和一组带类型的问题,一次前向计算就为每个选项返回概率,不生成任何文字。适合给工作流增加校准决策步骤的开发者。

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KVARK Sparkle 1.0 (27B) FP8

Egzakta · 工具包

在 vLLM 上运行 FP8 格式的 27B 图文模型。和同规模的 Qwen 模型相比,它推理时用的词元少得多。适合自己托管模型的人。

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Kvark-Sparkle-1.0-27B

Egzakta · 工具包

能处理图像和文字,推理时用的思考 token 比基座 Qwen3.8-27B 更少,据模型卡称,在相近的准确率下回答时间约减半。另有 FP8 和 GGUF 版本。

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Qwen3.8-27B Splash 8-bit

dmeight · 工具包

在 Apple silicon 的 LM Studio 里,通过 Splash 运行时以 8-bit 运行 Qwen3.8-27B。这是一个非官方的包,比 4-bit 版本更接近原始模型,但速度更慢。

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面向 Apple Silicon 的 4 位 MLX 版本,来自从稠密的 Qwen3.8-27B 切出来的混合专家模型,总参数 27B,激活 17.8B。适合用 mlx-lm 运行本地模型的人。

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Qwen3.8-27B-NVFP4-DGX-SPARK

autotrust · 工具包

在 DGX Spark 上把 Qwen3.8-27B NVFP4 的解码速度提高约 3.9 倍,权重不变,只靠调好的推测解码配置。适合在 Blackwell GPU 上用 vLLM 部署它的团队。

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把 Qwen3.8-27B 运行为用 AMD Quark 和 AWQ 做出的更小的 MXFP4 量化版本,通过 vLLM 提供服务。适合想要压缩版 27B 视觉语言模型、并看重公开 GSM8K 分数的开发者。

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把 Qwen3.8-27B 打包成适用于 llama.cpp 的 GGUF 文件,有八种大小,从 8.95 到 16.35 GiB,另附视觉投影器。作者称在每个大小上,它与 BF16 模型的偏离都比其他量化版本小。

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Laplace-1-Atlas

JuneoAI · 工具包

通过一次推理给候选选项打分,帮助组织决定谁来做任务、谁能看到信息、运行什么以及接受什么。这是基于 Qwen3.8-27B 的 27.4B 模型,权重以 Apache-2.0 开放。

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Tessera-27B-B-CJK-RL

ZelligeAI · 工具包

用一个会以压缩的中英文速记思考的 27B 模型运行编码智能体循环,每轮花更少的思考词元。适合自己托管大模型的开发者。

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Qwen3.6-27B-MTP-GGUF

unsloth · 工具包

用 Qwen3.6 27B 写代码和推理,提供 Unsloth 制作的、带多词元预测的 GGUF 文件,卡片说回复能快约 1.5 到 2 倍,且不损失准确度。为编程智能体而做。

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1-bit Bonsai 27B (MLX)

prism-ml · 工具包

在 Apple MLX 上运行一个每个权重压成 1 比特、约 3.9 GB 的 27B 级推理模型,上下文 262K 词元。适合想在手机或笔记本上用大模型的开发者。

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Qwen3.8-27B-QSA-GSQ-RCO-GGUF

pentacoxian-dev · 工具包

在一块 24 GB 的 GPU 上,以 262K token 的上下文和图片输入运行带稀疏注意力的 Qwen3.8-27B,是 GGUF 文件,适合有定制版 llama.cpp 引擎的人。

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OneJev1.6-27B

OmniJev · 工具包

读取截图、照片、视频或文字,再结合你输入的问题,为每个答案选项给出概率,比如智能体下一步该做什么、任务是否完成。

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Qwen3.8-27B-CodeForge-3xMerge i1 GGUF

mradermacher · 工具包

Qwen3.8-27B-CodeForge-3xMerge 模型的重要性矩阵 GGUF 量化版,大小约 11 GB 到 22.5 GB,用于本地运行。适合在自己电脑上运行 27B 模型的人。

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Tess-4.5-27B GGUF

migtissera · 工具包

Tess-4.5 的 GGUF 版本,这是一个 27B 开放权重的编程和智能体模型,供 llama.cpp 使用,带视觉投影器和可选的草稿头来加快生成。适合在本地运行模型的人。

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一个可在本地运行的文本模型,是 Qwen3.6-35B-A3B 的微调版本,用 Qwen3.8-27B 生成的数据训练,打包成适用于 llama.cpp 的单个 GGUF 文件。适合在自己机器上跑模型做代码和工具调用的人。

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在提出修复方案前先检查真实文件,来调试和评审代码。这是 Qwen3.8-27B 的微调版,用 195M 词元的推理轨迹训练。适合构建编程智能体的开发者。

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Slonik-27B-oQ8-mtp

kakoka · 工具包

用一个 27B 编码模型帮你编写和修改 PostgreSQL 源代码,8 位量化,可通过 oMLX 在 Apple Silicon Mac 上本地运行。适合想要本地助手的 PostgreSQL 开发者。

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Qwen3.8-27B-SLQ-GGUF

kaitchup · 工具包

用自定义的统计无损量化,把 Qwen3.8-27B 压成三个体积和保真度各不相同的 GGUF 文件。适合在 llama.cpp 里本地运行这个模型的人。

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Qwen3.8-27B-oQ6e-mtp

Jundot · 工具包

Qwen3.8-27B 的混合精度 MLX 副本,约每个权重 6.9 位,包含视觉编码器和多词元预测头,可在 Apple 芯片上本地运行。

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Qwen3.8-27B Astra stop edit

jarrodwatts · 工具包

给 Qwen3.8-27B 的一个小型权重修改,附带应用它的脚本,只改动一个矩阵、不需要训练,就能缩短模型在开放式任务上的思考长度。

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Qwopus3.8-27B-Flash-V2-GGUF

Jackrong · 工具包

减少长时间智能体任务里被浪费的推理,是 Qwen3.8-27B 第二版 Flash 微调模型的 GGUF 版本,Python 格式更好。适合在本地跑智能体循环的人。

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Qwopus3.8-27B-Coder-Flash

Jackrong · 工具包

写代码、调用工具,作为编码智能体处理软件任务。这是 Jackrong 基于 Qwen3.8-27B 的 27.8B 微调模型,用约 200,000 条代码和推理样例训练,适合有强力 GPU 的开发者。

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Qwen3.8-27B-DFlash2

incoai · 工具包

通过起草一整块 token 让主模型验证,来加速 Qwen3.8-27B,输出保持不变。这是适用于 SGLang 和 vLLM 服务的 1.9B 草稿模型,不是独立的聊天模型。

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Holo4-27B

Hcompany · 工具包

查看截图并决定下一步的点击、按键、代码运行或工具调用,基于 Qwen3.8-27B。这是面向网页、桌面和手机智能体的电脑操作模型,采用非商业许可。

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Qwen3.8-27B Intel Arc Tuned

Greatjedi · 工具包

提供为 Intel Arc GPU 重新调整的 27B Qwen3.8 GGUF 文件,作者的测试里纯解码约每秒 22 个词元。适合在 Arc 显卡上用 llama.cpp 和 SYCL 的人。

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KVARK Sparkle 1.1 27B GGUF

Egzakta · 工具包

用多种大小的 GGUF 文件运行 27B 的 KVARK Sparkle 1.1 模型,可选图像输入和推测解码。适合用 llama.cpp、Ollama 或 LM Studio 在本地跑模型的人。

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KVARK Sparkle 1.1 (27B)

Egzakta · 工具包

一个专门做文档工作的 27B 模型:它会搜索文档库,根据找到的内容回答,找不到答案时会明说,适合做文档和搜索智能体的开发者。

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Kvark-Sparkle-1.0-27B-GGUF

Egzakta · 工具包

KVARK Sparkle 1.0 这个 27B 视觉语言模型的 GGUF 文件,适用于 llama.cpp、Ollama 和 LM Studio,保留了推测解码头。适合在本地运行大模型的人。

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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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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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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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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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Signal 3.8 27B

agentionai · 工具包

比 Qwen3.8-27B 回答更简短直接,使用更少的回答和思考 token,因此回复结束得更早。这是一次轻量微调,可以直接用在与基础模型相同的工具里。

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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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Qwen3.8-27B-Splash

incoai · 工具包

通过 Inco AI 的 Splash 引擎在 Apple 芯片 Mac 上运行 Qwen3.8-27B,一个包里含 4-bit 模型、DFlash 2 草稿模型和视觉编码器。只能在 Splash 里使用。

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MANTA-27B

gevaertlab · 工具包

根据文字或图像,一次性为医学问题的各个答案选项打分,不生成文字。这是斯坦福 Gevaert 实验室的研究模型,不是医疗器械。

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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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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。

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Jasper-K-27B

ragentile · 工具包

用强化学习调优的模型,用于编写并加速 GPU 内核,基于 Qwen 底座,用编译、正确性和计时反馈训练。适合做 GPU 性能工作的开发者。

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Qwen3.6-27B

Qwen · 工具包

Qwen 的 27B 模型,读取文字和图片并用文字回复,针对编程智能体和仓库级工作调校,适合用 transformers 库运行它的开发者。

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ttf-Qwen3.8-27B-GGUF

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。

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Hemmingway-1

HemmingwayAI · 工具包

把日常消息和邮件写成一条可以直接发送的文字,而不是一堆选项。基于 Qwen3.8-27B 的 27B 模型,非商业使用免费,适合想要听起来像真人写作的人。

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Slonik

dglhf · 工具包

帮助完成智能体式编码,包含两个在 PostgreSQL 引擎任务上训练的模型。Slonik-27B 和 Slonik-9B 来自 Postgres Professional,适合从事数据库代码和编码智能体的开发者。

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Qwen3.8-27B-GGUF

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。

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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。

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d3

vllm-sr · 工具包

用一次调用回答关于文字、图像或视频的选择、是非和打分问题,为每个答案返回概率而不是文字。这是 27B 的决策模型,适合做路由和分流的开发者。

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Qwen3.8-27B-exl3

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。

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Qwen3.8-27B-1C

sweetand · 工具包

帮助 1C:Enterprise 平台上的开发者读取和修改 BSL 代码,并在 XML 导出里查找对象。这是以俄语为主的 Qwen3.8-27B 微调版本,这里提供 GGUF 格式。

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Qwen3.8-27B IQR-V4

StillDeadcode · 工具包

把 Qwen3.8-27B 压缩成十五种大小,每个权重约 2.5 到 8 位,面向 AMD RDNA4 GPU 上的 radiance 引擎,内含图片读取和提速草稿器。

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Qwen3.5-27B

Qwen · 工具包

读取文字和图片并写出文字,是带视觉编码器的 27B Qwen 模型,原生上下文为 262,144 个词元。适合在服务器级硬件上构建助手和智能体的开发者。

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Bonsai-27B-gguf

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。

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Qwen3.8-27B-4bit (MLX)

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。

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Qwen3.8-27B-GGUF

lmstudio-community · 工具包

Qwen 的 Qwen3.8-27B 的 GGUF 量化版本,由 LM Studio 团队用 llama.cpp 制作,适合在自己电脑上运行 27B 模型的人。

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Qwen3.8-27B QSA BF16

higa2515 · 工具包

在 Qwen3.8-27B 上加了学习型稀疏注意力索引器的 BF16 源权重,附带参考用的 Transformers 加载器,适合研究或部署 Qwen Sparse Attention 的人。

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MedErtas v0.1 27B LS

ErtasAI · 工具包

压缩到 22 GB 的开放权重医学语言模型,最擅长临床计算和从长病历中提取事实。适合在 NVIDIA Blackwell GPU 上构建医疗 AI 产品的团队。

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Qwen3.8-27B-pi

bytkim · 工具包

为 Pi 智能体框架调优的 27B 编程模型,训练它读取代码仓库、编辑文件、运行工具并利用工具的反馈,推理强度可调。适合运行编程智能体的开发者。

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Qwen3.8-27B-DFlash2

z-lab · 工具包

一个草稿模型,通过提出一整块词元让主模型检查,来加快 Qwen3.8-27B 的生成。不能单独使用。适合用 SGLang 或 vLLM 部署 Qwen3.8-27B 的人。

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d3-ultra

vllm-sr · 工具包

对同一份文本、图片或视频输入一次回答多个问题,为每个答案给出概率,不生成文字。这是 vLLM Semantic Router 推出的 27B 多模态决策模型。

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SenseNova 6.8 Code2Video

sensenova · 工具包

用 27B 模型生成并渲染可执行代码来制作短视频,该模型由 Qwen3.8-27B 微调而来。适合想根据提示词出视频草稿的动效设计师、教师和营销人员。

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JDI-Decision-V1

JoyIndustrial · 工具包

以选项和概率回答关于文本和图像的结构化问题,是京东工业推出的决策系统,基于 Qwen3.8-27B 并内置 OCR。适合需要分派或分类请求的团队。

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Qwen3.8-27B-GGUF

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。

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Qwen3.8-27B-NVFP4

unsloth · 工具包

Unsloth 制作的 Qwen3.8 27B 视觉语言模型的 4-bit NVFP4 副本,用 vLLM 提供服务。适合想要能读图像和视频、能在智能体工具里工作的稠密模型的开发者。

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Sabi-Noema

sabicap · 工具包

基于 Qwen3.8-27B、用开源强化学习环境训练的 27B 智能体文本模型,报告了更高的终端和编程智能体得分,适合构建编程和调用工具智能体的开发者。

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Qwen3.8-27B NVFP4

nvidia · 工具包

NVIDIA 把阿里巴巴 Qwen3.8-27B 压缩成 4 位 NVFP4 的版本,用 Model Optimizer 制作,面向 Blackwell GPU,输入文字、图片和视频,输出文字。

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Qwen3.8 13.5B

kusuriya-labs · 工具包

一个把 Qwen3.8-27B 剪掉一半层数再重新训练的实验,得到一个 14.7B 的日英模型,作者称它目前还不实用。

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Qwopus3.8-27B-Coder-Flash-GGUF

Jackrong · 工具包

作为 Qwen3.8-27B 的 GGUF 微调版,帮你写代码并胜任会调用工具的智能体任务,用约 20 万条代码、智能体和推理样例训练。适合在自己电脑上运行模型的开发者。

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Hemmingway-1.5

HemmingwayAI · 工具包

写日常文字,如邮件、博客文章和商品描述,也能把其他 AI 写的文字改得更像真人口吻。一个约 27B 参数的开放权重模型,仅限非商业使用。

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Thinklite-27B-GGUF

Sparset · 工具包

Thinklite-27B 的 4 位 GGUF 版本,适用于 llama.cpp,每次回答比基础模型用更少的推理,适合在本地运行 27B 文本模型的人。

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Qwen3.8-27B-QSA-GGUF

higa2515 · 工具包

用 GGUF 文件运行带稀疏注意力的 Qwen3.8-27B,提供 Q8_0 和 Unsloth 的 Q4、Q5、Q6 混合版本,支持文字、图片和视频输入。适合使用 NVIDIA 显卡的 Linux 用户。

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Clef

Cloudflare · 工具包

Cloudflare 的 27B 多模态模型,针对文本、JSON、图片或视频输入,为带类型的问题给出每个允许答案的分数,而不是写出自由文本。

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Arete-27B-GGUF

AtomicChat · 工具包

用六种尺寸的 GGUF 文件运行 Nous Research 的 Arete 27B,这是 Qwen3.8-27B 的微调版,能读文字和图像,并附有实测的质量损失。适合在自己 GPU 上运行大模型的人。

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Terminal-RSI-27B

Teriminal-RSI · 工具包

处理多步骤的终端任务,比如检查仓库、编辑代码和修复依赖。这是一个基于 Qwen3.8-27B 的 27.8B 参数智能体模型,面向研究者和智能体构建者。

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Qwen3.8-27B-FP8

Qwen · 工具包

用 Qwen3.8-27B 的 FP8 量化权重处理文字、图片和视频,它是带可调思考模式的 27B 稠密模型。适合用 transformers、vLLM 或 SGLang 部署它的开发者。

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以 GGUF 形式运行 Qwen3.8-27B,带有一组可在提示词里切换的推理和指令模式。适合运行本地模型、喜欢调整模型工作方式的人。

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mammoth-1

baselabs · 工具包

一次性回答关于某个情境的一组问题,并为每个选项给出校准过的概率。这是 Baseten 的 Base Labs 发布的 27B 决策模型,由 Qwen3.5-27B 调整而来。

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