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开发者 AI 技能与智能体

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。

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商品

Qwen 3.6 35B-A3B REAP-48 v2 GGUF

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。

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pig-vae

calcuis · 工具包

pig 架构的小型 GGUF VAE,用于图像和视频工作流,加载器在 gguf-node 包里。目标是在较旧的机器上运行更快、占用内存更少。

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auto-150m-3

ProCreations · 工具包

根据工具调用、用户请求和历史,判断编程智能体提出的工具调用是否应该执行,回答批准或拒绝。这是 Auto 里最小的模型,适合内存很少的机器。

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TAEF2

madebyollin · 工具包

用一个微型自动编码器实时预览 FLUX.2 的图像生成,它与 FLUX.2 VAE 使用相同的潜空间格式。适合图像应用开发者和内存有限的人。

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DeepSeek-V4.1-Flash-1017 GGUF

ggml-org · 工具包

DeepSeek 的 748B 模型 V4.1 Flash 1017 的 GGUF 文件,由 ggml-org 转换并附带处理图片的视觉文件,适合有大内存机器、通过 llama.cpp 工具运行模型的人。

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FLUX.1-schnell for ComfyUI

Comfy-Org · 工具包

为 ComfyUI 重新打包的 FLUX.1-schnell 检查点,把文字提示词变成图像,带有一个运行更快、占用内存更少的 FP8 文件。适合 ComfyUI 用户。

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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。

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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。

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AREX-2 GGUF

mradermacher · 工具包

BAAI 的 AREX-2(26.9B)的 GGUF 量化文件,从 2 位到 8 位,另有可选的多模态补充文件。适合在本地运行大模型、想挑一个放得进自己内存的尺寸的人。

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Kromoss GGUF

molbal · 工具包

Kromoss 的 GGUF 量化副本,Kromoss 是基于 MOSS-Image-Base 微调的 1024 像素文生图模型,用于 ComfyUI。适合想在显存有限的 GPU 上生成图像的画师。

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DeepSeek-V4.1-Flash-1017-oQ4e-mtp

mlx-community · 工具包

DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的混合精度 MLX 版本,这是一个超大的多模态混合专家模型。适合拥有数百 GB 内存、想用 MLX 工具运行它的人。

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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。

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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。

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MemT-1.0-Nano

MemTensor · 工具包

自带固定大小记忆状态的语言模型,基于 Qwen3.6-35B-A3B,无需重读就能保留过去的上下文。适合研究模型和智能体记忆的研究人员和开发者。

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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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Sharp-Spark-X2.5-4B-GGUF

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。

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TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0

TinyLlama · 工具包

以小型 1.1B 语言模型的身份用纯文本聊天,运行时占用内存很少。适合想要基于 Llama 风格基础模型的紧凑聊天模型的开发者和研究人员。

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Google Gemma 4 12B 指令模型的 GGUF 微调版本,面向编程和使用工具的智能体工作,只需约 4.5 GB 空闲内存就能离线运行。

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GLM-5.3-Flash-GGUF

unsloth · 工具包

在你自己的硬件上运行 Unsloth 的 GLM-5.3-Flash 文本模型 GGUF 版本,作者把这个大型开源模型定位于编码和智能体工作。适合内存充足的人。

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

peculiar-ragdoll · 工具包

在 6 GB 显存的显卡上运行支持长上下文的 4B 编程模型。这些 Spark-X2.6-4B 的 GGUF 量化版有三种大小,使用偏向编程的重要性矩阵。

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