开发者 AI 技能与智能体

Qwen3.8-27B iMatrix NVFP4 MTP GGUF

cdiamond · 工具包

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。

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。

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。

Bespoke-Nimble-9B

bespokelabs · 工具包

用 Qwen3.5-9B 上的 LoRA 适配器，根据一段文字给是非题、选择题和评分等级打分。适合需要返回概率而不是自由文本的分类器的开发者。

Hy-Nomas x LTX-2.5 Audio Workflows

BennyDaBall · 工具包

两个 ComfyUI 工作流，用标准的 LTX-2.5 蒸馏模型为无声的 Hy-Nomas 视频世界或任意视频片段配上音轨，画面保持不变。

NorthCUA-Nano

beipo-ai · 工具包

用基于 Qwen3.5 的 9B 稠密电脑操作模型，通过截图操作桌面和浏览器应用。适合用官方 NorthCUA 运行框架构建电脑操作智能体的开发者。

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。

KAT-Coder-V2.5-Dev GGUF

bartowski · 工具包

Kwaipilot 的 KAT-Coder-V2.5-Dev 的 imatrix GGUF 量化版本，这是一个 34.7B 文本模型，4 位文件约 19 GB 起。适合在本地运行名字里带 Coder 的大模型的人。

bge-small-zh-v1.5

BAAI · 工具包

把中文文本变成稠密向量，用于搜索、分类、聚类和语义匹配。这是 BAAI 的 24M 参数 BGE 嵌入模型，MIT 许可证，F32 下约 96 MB。

safetensored-upscalers

AshtakaOOf · 工具包

把图像放大模型和少量其他图像到图像模型收集在一个仓库里，以 safetensors 文件提供，由旧的 pickle 文件转换而来。适合在自己电脑上运行放大模型的人。

whisperkit-coreml

argmaxinc · 工具包

收录 WhisperKit 使用的 Core ML 语音识别模型，在 Apple Silicon 上无需服务器就能把音频转成文字。适合想让转写留在设备上的 Apple 应用开发者。

Ling-3.1-flash-DSpark

AQ-MedAI · 工具包

一个小型草稿模型，通过 SGLang 里的推测解码加速 Ling-3.1-Flash，每次草拟 5 个或 7 个 token。适合在 NVIDIA GPU 上部署 Ling-3.1-Flash 的团队。

DeepSeek V4.1 Flash GGUF for DwarfStar

antirez · 工具包

为 Mac 用户提供 DeepSeek V4.1 Flash 经过校准的 2 位和 4 位 GGUF 文件，另有单独的视觉编码器，供 DwarfStar 的 Metal 引擎配合 SSD 流式加载使用。与其他 DeepSeek 权重不通用。

Molmo2-4B

allenai · 工具包

回答关于图片、视频和多张图片的问题，还能指出它找到的内容。这是 Ai2 的开源视觉语言模型，适合自己运行模型的开发者和研究者。

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。

Jocasta-diff-VLA

RobotLearningLab · 工具包

把 Dream-VLA-7B 适配到 robosuite 中八类模拟 Panda 机械臂任务的机器人控制策略，使用 Flow Matching 动作头。适合有 CUDA GPU 的机器人研究者。

G4-LuneLight-31B

zerofata · 工具包

提供一个 31.3B 参数的语言模型，基于 ReadyArt 的 gemma-4-31B-it-scotoma-2，适合在自己硬件上运行模型的人。这里的模型卡文字没有说明它的用途。

GLM-5.3-Flash-BF16

zai-org · 工具包

一个 320B 参数、激活 18B 的多模态模型，能读文字和图像，思考预算可调，用混合注意力设计处理长上下文。适合有像样 GPU 基础设施的团队。

GLM-5.2

zai-org · 工具包

zai-org 推出的 753B 参数开放文本模型，适合编程和智能体这类长链条多步工作，有 1M 词元上下文，采用 MIT 许可证。适合拥有大型 GPU 集群的团队。

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。

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。

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。

Wan2.1-VACE-1.3B

Wan-AI · 工具包

用 Wan2.1 的 VACE 模型根据提示词、静态图片或已有片段制作和编辑视频，视频里还能出现中英文文字。适合有消费级 GPU 的视频创作者和开发者。

TripoSplat

VAST-AI · 工具包

把单张 2D 图片变成数量可变的 3D 高斯，用于资产创作、AR 和 VR、游戏和仿真。VAST-AI 出品，适合 3D 创作者和开发者。

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。

GLM-4-9B-0414-GGUF

unsloth · 工具包

用 9.4B 的 GLM-4-9B-0414 模型的 GGUF 文件生成中文和英文文本，适合想在自己电脑上运行 GLM 模型的人。

gemma-4-E2B-it-GGUF

unsloth · 工具包

Unsloth 制作的 Google DeepMind Gemma 4 E2B 指令微调模型的 GGUF 文件，接收文本和图像并输出文本，上下文为 128K。适合在笔记本和小型机器上本地运行模型的人。

gemma-3-4b-it-GGUF

unsloth · 工具包

在你自己的电脑上回答关于文字和图片的问题，是 Unsloth 打包的 Google Gemma 3 4B 指令模型的 GGUF 副本。适合想用小型本地模型的开发者和用户。

khammoon

typhoon-ai · 工具包

把泰语文本切分成语素，也就是仍有意义的最小单位，使用只有 4 MB、能在 CPU 上运行的模型，适合泰语语言研究者和开发者。

RubatoCodec

third-intelligence · 工具包

把语音压缩成固定数量、长度可变的事件及其时长，并在流式解码时还原。这是面向搭建英语、日语和中文流式文字转语音的神经语音编解码器。

Inkling-Small-NVFP4

thinkingmachines · 工具包

Inkling-Small 的 NVFP4 版本，一个多模态混合专家模型，接收文本、图像和音频并输出文本。适合构建智能体、编程助手和其他 AI 应用的开发者。

MOSS-Image-SFT Segmentation Control LoRA

thedeoxen · 工具包

借助 MOSS-Image-SFT 把平涂色块的区域图重绘成新图片，保留区域形状，由提示词决定每个区域变成什么。适合使用 ComfyUI 的图像创作者。

MOSS-Image Normal Control LoRA

thedeoxen · 工具包

为 MOSS-Image-SFT 在 ComfyUI 里提供法线控制的 LoRA，根据彩色法线图保持物体的形状和体积，由提示词改变材质和场景，适合给形体重新贴材质和重新打光的人。

Hy-MT2-30B-A3B

tencent · 工具包

腾讯推出的 30B 混合专家翻译模型，支持 33 种语言互译，并能遵循翻译指令。适合要在自己 GPU 上做大批量机器翻译的团队。

MNN-Pocket-0.3B-MNN

taobao-mnn · 工具包

通过 MNN 运行时在手机和边缘设备上运行 0.3B 的中英文对话模型，是约 173 MB 的 4 比特版本。适合给移动应用加入设备端助手的开发者。

MNN-Pocket-0.3B-Dec

taobao-mnn · 工具包

读取一段文字状态和你的问题，在一次计算里为每个问题从你给的选项中选出答案，并给出各候选项的概率。这是面向开发者的决策模型，不是聊天模型。

sd-vae-ft-mse-original

stabilityai · 工具包

这个模型用一个经过微调的解码器替换 Stable Diffusion 里的自动编码器，让重建的图像更平滑，尤其是人脸。适合运行原版 CompVis Stable Diffusion 代码、想让解码图像更好的人。

UltraGliClass v0.1

Srimon12 · 工具包

154M 参数的零样本文本分类器，一次推理就为你传入的每个标签打分，适用于单标签、多标签和意图任务，也能处理长输入。适合需要在 Python 里快速给文本打标签的开发者。

Mica-v0.5-4B

sky7350 · 工具包

基于 Qwen3.5-4B 的 4B 分类模型，读取输入后为每个允许的答案给出概率，适用于护栏、路由、分流和智能体闸门。适合想在不用大模型的情况下做是非或标签判断的开发者。

Assistant_Pepe_32B

SicariusSicariiStuff · 工具包

这是一个基于 Qwen3-32B 的 32.8B 参数英语模型，有 8B、32B 和 70B 三个版本。这里的模型卡文字只有页面样式，所以没有写明具体用途。适合已经在关注这个模型系列的人。

OmniVoice GGUF

Serveurperso · 工具包

提供 OmniVoice 文字转语音模型的 GGUF 权重，配合 omnivoice.cpp 运行时使用，附带声音设计和声音克隆示例。适合想在本地生成多语言语音的开发者。

paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2

sentence-transformers · 工具包

把句子和段落转成 384 个数字组成的向量，用于语义搜索、聚类和句子相似度，是 sentence-transformers 项目的多语言模型。适合构建搜索或匹配功能的开发者。

SenseNova-U1.5-8B-MoT

sensenova · 工具包

统一的多模态模型，用于生成和编辑图像，中英文文字清晰，支持原生 4K 输出，可通过框选和参考图控制。适合有大显存 GPU 的设计师和研究者。

FlashVSR+

ruchangyao · 工具包

一步扩散模型，把低质量视频变成更高分辨率的清晰视频，有速度更快的 Turbo 版和画质更好的 Base 版。适合有高性能 GPU 的视频剪辑者和视觉研究者。

Chatterbox-Turbo

ResembleAI · 工具包

这个 350M 参数的模型为低延迟语音智能体打造，朗读英文文本，并能通过文本里的标签加入笑声和咳嗽声。适合想要快速、有表现力、显存占用更少的语音的开发者。

gemma-4-31B-it-scotoma-2-GGUF

ReadyArt · 工具包

这个模型是 ReadyArt 从自家 gemma-4-31B-it-scotoma-2 打包出来的 GGUF 版本，参数量 30.7B，可在本地运行。适合想以 GGUF 形式使用这个模型的人。

Enhance Fibo2 (upscale)

rauldlnx10 · 工具包

这个模型在 Fibo-2.0-dev 之上，用一句触发短语生成增强效果的图像，配合 diffusers 库使用。适合已经在用 Fibo-2.0-dev、想要图像增强附加项的人。

Jasper-K-35B-MoE

ragentile · 工具包

这个模型编写 GPU 内核，并通过在测试环境里反复尝试来提升速度。它是用强化学习从 Qwen3.6-35B-A3B 训练出来的混合专家模型，面向调优 GPU 代码的工程师。

Jasper-K-32B

ragentile · 工具包

这个模型编写 GPU 内核，并通过在测试环境里反复尝试来提升速度。它是用强化学习从 QwQ-32B 训练出来的 32B 模型，面向调优 GPU 代码的工程师。