tinyllamas
karpathy · 工具包
提供一系列采用 Llama 2 设计、在 TinyStories 数据集上训练的小型语言模型,为 Karpathy 的 llama2.c 项目而做。适合想试试小模型的开发者。
写代码、审代码用的提示词、编程智能体任务说明和工具包,花更少的 Token。
karpathy · 工具包
提供一系列采用 Llama 2 设计、在 TinyStories 数据集上训练的小型语言模型,为 Karpathy 的 llama2.c 项目而做。适合想试试小模型的开发者。
IsValorum · 工具包
一个仅支持英文的编程模型,GGUF 格式,42.6B 参数的混合专家量化版,约 21.8 GB,用于在 llama.cpp 或 LM Studio 里做代码补全、重构和智能体工具调用。
IFM · 工具包
3.7B 参数 K2-Horizon 文本模型的 GGUF 文件,提供从 BF16 到 Q4_K_M 的六种精度,用于 llama.cpp 运行。模型有 512K token 的上下文窗口。
ibm-granite · 工具包
提供 IBM Granite 4.2 8B 模型的多种量化级别 GGUF 副本,可直接用于 llama.cpp。适合想在本地运行该模型、并从基础模型卡了解详情的人。
gradium · 工具包
在命令行或本地服务器上把英语文字转成语音,是 Phonon 31M 模型面向 llama.cpp 的 GGUF 版本。适合已经在用带 Phonon 支持的 llama.cpp 的开发者。
ggml-org · 工具包
通过 llama.cpp 在你自己的机器上运行 Qwen2.5-Coder 1.5B 的 Q8_0 GGUF 文件,可以用命令行,也可以做成本地服务器。适合想用小型代码模型的开发者。
ggml-org · 工具包
用 llama 命令或 Llama 应用运行 Google embeddinggemma-2 的 GGUF 副本,这是一个 271M 的特征提取模型。适合想在本地使用小型文本嵌入模型的开发者。
ggml-org · 工具包
Cloudflare 的 Clef 决策模型的 GGUF 文件,支持图像和文本输入。用 llama.cpp 工具提供服务,通过决策 API 路径调用。适合在自己机器上运行它的开发者。
DrunkkToys · 工具包
根据一段英文说明写出 Python 函数。这是在一台笔记本上从零训练的 50M 参数代码模型,小到可以在 Ollama、LM Studio 或 llama.cpp 里离线运行。
Dino0040 · 工具包
提供为 Gemma 4 31B-it 构建任意码率的优化 EXL3 量化版本所需的测量数据和配方。适合用 exllamav3 做量化,并想跳过耗时测量步骤的人。
crucible-labs · 工具包
在 8.78 GiB 的 GGUF 文件里运行经过剪枝和量化的 Qwen3.6-35B-A3B,供 llama.cpp 使用,比第一版更接近未量化的权重。适合内存有限的人。
city96 · 工具包
Google T5 v1.1 XXL 文本编码器的 GGUF 转换版,用于在 llama.cpp 里生成文本嵌入,或通过 ComfyUI-GGUF 为图像生成模型提供输入。适合开发者和图像生成用户。
byteshape · 工具包
Qwen3.5-9B 的 GGUF 副本,这个模型能读文字和图像,用 ByteShape 的 ShapeLearn 压缩,面向 llama.cpp。有 GPU 和 CPU 的版本,大小约从 3 GB 到 5.7 GB。
byteshape · 工具包
North-Mini-Code-1.0 编程模型的 GGUF 副本,用 ByteShape 的 ShapeLearn 压缩,面向 llama.cpp 中的 GPU 使用。四种大小,从 12.1 GB 到 21.5 GB,适合单 GPU 的开发者。
bartowski · 工具包
MiniCPM5-2B 文本模型的多种大小的量化 GGUF 副本,用 llama.cpp 和重要性矩阵制作。适合在自己电脑上运行小型中英文模型的人。
bartowski · 工具包
Llama-3.2-1B-Instruct 的 GGUF 量化版本,这是一个支持八种语言的 1.2B 文本模型,4 位文件约 0.8 GB。适合运行微型本地模型的人。
bartowski · 工具包
Google Gemma 4 31B 指令模型的量化 GGUF 文件,大小从 17.15 GB 到 61.41 GB,由 bartowski 用重要性矩阵制作。可读取图像和文字。可在 llama.cpp、LM Studio 等工具里运行。
bartowski · 工具包
Cloudflare 的 clef 决策模型的静态 GGUF 量化版本,它不写文字,而是一次性为关于某个状态的类型化问题的每个选项打分。适合用 llama.cpp 运行它的开发者。
tencent · 工具包
在 33 种语言之间翻译文本并遵循翻译指令,是腾讯 7B 模型面向 llama.cpp 的 GGUF 版本。适合在本地运行翻译的开发者。
tencent · 工具包
在 33 种语言之间翻译文本并遵循翻译指令,是适用于 llama.cpp 的 1.8B GGUF 格式模型。适合想要一个小型本地翻译器的开发者。