开发者 AI 技能与智能体

DataWorld-35B-A3B

Zhanli-Li · 工具包

用多轮智能体强化学习在 DataWorld 任务上调优的 Qwen3.6-35B-A3B 模型，面向会调用工具的智能体。适合部署大型混合专家模型的团队。

Qwen3.8-9B-Distill

empero-ai · 工具包

逐步推理数学、代码和一般问题，每个回答都以思考块开头。这是用更大的 Qwen3.8 教师模型的轨迹训练出的 9B Qwen3.5 模型，适合单张 GPU 使用。

Qwen3.5-4B-3D-Coder-GGUF

prithivMLmods · 工具包

用早期预览版 Qwen3.5-4B 微调模型的 GGUF 副本写代码，并生成自包含的 Three.js 交互 3D 场景页面。适合在本地做 3D 场景原型的开发者。

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。

Qwen3.6-35B-A3B-NVFP4-Fast

unsloth · 工具包

在 NVIDIA 显卡上用 vLLM 运行 Unsloth 制作的快速 NVFP4 版 Qwen3.6 35B A3B。卡片说它的吞吐量是其他 NVFP4 版本的 1.79 倍，并且能放进 32 GB 显卡。

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。

Qwen3.5-4B-MTP-GGUF

unsloth · 工具包

Unsloth 制作的带多 token 预测的 Qwen3.5-4B 的 GGUF 文件，让 llama.cpp 使用推测解码，生成速度约快 1.5 到 2 倍。适合在本地运行小型多模态模型的人。

Qwen3-30B-A3B-GGUF

unsloth · 工具包

unsloth 量化的 Qwen3-30B-A3B GGUF 文件，用于在 llama.cpp、Ollama 或 Open WebUI 里运行本地聊天和推理模型，思考模式可以逐轮开关。

Qwen3-14B-GGUF

unsloth · 工具包

把 Qwen3 14B 做成 GGUF 文件，可在你自己的电脑上运行。这个文本生成模型既能深入思考难题，也能快速作答。由 unsloth 打包，适合在本地运行模型的人。

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。

Torchcast Decision 4B

torchcast-ai · 工具包

基于 Qwen3.5-4B 的 4B 决策模型，一次推理就返回是非概率、选项分布和分数分布，不生成文本。适合英文分类、路由和评分标准检查。

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。

Qwen3-TTS GGUF

Serveurperso · 工具包

这个模型通过 C++ 运行时 qwentts.cpp，在 CPU、CUDA、Metal 或 Vulkan 上用多种语言朗读文本，有命名说话人和普通话方言，还能用一段短录音克隆声音。适合想在本地做文字转语音的开发者。

Qwen3-4B P9 Honeypot

samliumay · 工具包

一个用于 Qwen3-4B 的小型研究适配器，让模型充当诱饵。发现有人套取机密时，它会向本地收集器发出无声警报，然后给出编造的值。仅限实验室使用。

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。

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。

Qwen3.5-122B-A10B

Qwen · 工具包

这个模型同时读图像和文字并用文字回答，是总参数 122B、激活参数 10B 的混合专家模型。适合有大型 GPU 服务器、想用开源视觉语言模型做推理、编程和智能体的团队。

Qwen3-8B-MLX-bf16

Qwen · 工具包

通过 mlx 库运行 Qwen3 8B 语言模型，用于聊天、推理、翻译和智能体任务。适合想在本地使用可切换思考模式的文本模型的开发者。

Qwen3-30B-A3B-GGUF

Qwen · 工具包

一个 30.5B 的混合专家聊天模型，GGUF 格式，每个词元只激活 3.3B 参数，可在 llama.cpp 或 ollama 里运行。有思考和普通两种模式，适合机器配置较高的开发者。

Qwen3-0.6B-GGUF

Qwen · 工具包

一个 0.6B 的小型 GGUF 聊天模型，可在 llama.cpp 或 ollama 里本地运行，并能在思考和普通回复之间切换。适合硬件一般的用户和测试本地模型的开发者。

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。

ClipProj-MiniMax-H3

NicoLab28 · 工具包

让小型 Qwen3-VL 在 ComfyUI 里代替 MiniMax H3 的 32B 文本编码器，把显存从 15.7 GB 降到 4.5 GB。这是需要自定义节点的概念验证项目。

Qwen3.8-Flash-Next-DFlash2-GGUF

nazeshinjite · 工具包

一个 GGUF 草稿模型，通过推测解码让 llama.cpp 里的 Qwen3.8-Flash-Next 更快，文件有 334 MiB 和 622 MiB 两种。它不是独立模型，适合在本地运行该目标模型的人。

Qwen3.8-27B Fable-5 Coding Distilled GGUF

mradermacher · 工具包

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。

Qwen3.6-35B-A3B-4bit

mlx-community · 工具包

Qwen3.6-35B-A3B 的 4-bit MLX 转换版，可在 Apple Silicon Mac 上回答文本和图片提示词。适合想用 mlx-vlm 在本地运行这个 Qwen 模型的人。

askmdb-9b-GGUF

manuelgscom · 工具包

根据西班牙语或英语的日常提问，写出只读的 MongoDB 聚合管道。这是 Qwen3.5-9B 微调版的 GGUF 副本，可用 llama.cpp 在本地运行，适合想用日常语言查询数据的开发者。

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。

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。

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。

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。

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。

Qwen3.5-4B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-GGUF

Jackrong · 工具包

在 think 标签里一步步思考问题，是用推理链微调的 4B Qwen3.5 模型，以 GGUF 打包。适合想在自己电脑上运行小型推理模型的人。

MLX-Qwen3.5-0.8B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-6bit

Jackrong · 工具包

以 MLX 格式、6 位运行一个只有 0.8B 的推理调优聊天小模型，转换自 Jackrong 的 Qwen3.5 蒸馏模型。适合想在 Mac 上用一个很小本地模型的人。

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。

Qwen3.8-Flash-Coder APEX-I-MiniPlus V2.1 GGUF

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。

Qwen3.6-35B-A3B-2Bit-GSQ

ISTA-DASLab · 工具包

用 GSQ（Gumbel-Softmax 量化）制作的 Qwen3.6-35B-A3B 的 2 位量化副本，用小得多的内存保留大部分推理和编程能力。需配合打过补丁的 vLLM 使用。

Qwen3.6-35B-A3B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-GGUF

hesamation · 工具包

以四种量化大小的 GGUF 文件在你自己的机器上运行推理微调的 Qwen3.6-35B-A3B，训练数据是 Claude Opus 4.6 风格的推理数据。适合想在本地获得逐步推理回答的人。

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。

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。

Qwen3-ASR-1.7B GGUF

cstr · 工具包

用 Qwen3-ASR-1.7B 的量化 GGUF 文件，在 CrispASR 里把语音、歌声和歌曲转成文字或英文。适合想在本地转写 30 种语言和 22 种中文方言的人。

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。

Qwen3.5-9B GGUF (ShapeLearn)

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。

Qwen3.5-4B GGUF

bartowski · 工具包

Qwen3.5-4B 的 imatrix GGUF 量化版本，这是一个带 MTP 层的 4.3B 图文模型，4 位文件约 3 GB。适合在本地运行小模型的人。

Qwen3.8-Whittle-MoE-27B-MLX-4bit

barozp · 工具包

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。

MOSS-Image-SFT GGUF

axiomofmind · 工具包

MOSS-Image-SFT 扩散 Transformer 的非官方 GGUF 文件，有 Q8_0 和 Q4_K_S 两种，用 stable-diffusion.cpp 在本地做文字生成图像。需要另外准备 Qwen3.5-9B 编码器、分词器和 VAE。

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。

Qwen3.8-27B-Quark-AWQ-MXFP4

amd · 工具包

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。

Qwen3.5-35B-A3B-GGUF

unsloth · 工具包

在你自己的机器上读取文字和图片、编写代码并调用工具，使用 Unsloth 刷新后的 Qwen3.5 35B-A3B 视觉语言模型 GGUF 文件。适合运行本地智能体的开发者。

DSpine

tencent · 工具包

为 Qwen3-8B 的推测解码一次起草多个词元，让模型服务器一次检查它们。适合推理工程师和推测解码研究人员。

Qwen3.8-27B Agention Precision GGUF

agentionai · 工具包

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。

Occamy-1.0

Accio-Lab · 工具包

Accio-Lab 推出的开放 35B 图文模型，基于 Qwen3.6-35B-A3B，提供 BF16、GGUF、FP8、NVFP4 和 MLX 格式。适合部署大模型的团队。

Qwen3.8-Flash-Next-125B-UltraLite-37GiB-GGUF

0xKitkat · 工具包

把 Qwen3.8-Flash-Next 混合专家模型压缩成约 37 GiB 的纯文本 GGUF 文件，供实验使用。它需要发布包里附带的补丁版 llama.cpp 才能运行。

OpenBonsai Qwen3.5-9B Ternary

webbrain-one · 工具包

用约 2 GB 的 GGUF 文件运行被压缩成三值权重的 Qwen3.5-9B，可在两个 llama.cpp 变体里用 CPU 运行。适合尝试极端压缩的研究预览版。

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。

Qwen3.5-0.8B-MTP-GGUF

unsloth · 工具包

在 llama.cpp 里运行小型的 Qwen3.5 0.8B 视觉语言模型，借助多 token 预测加快生成，使用 Unsloth 的 GGUF 文件。适合测试推测解码的开发者。

NeoHorse-1-9B

TokenRhythm · 工具包

从 Qwen3.5-9B 后训练而来的 9B 文本模型，面向智能体框架、工具调用、编程和指令遵循，只发布文本权重。适合在自己硬件上运行智能体的开发者。

GameScaling

THUSI-Lab · 工具包

基于 Qwen3.5-0.8B 的小型视觉语言模型，来自一个面向多种虚拟游戏世界中具身智能体的持续预训练研究项目。适合研究游戏智能体的研究者。

Qwen3Guard-Stream-0.6B

Qwen · 工具包

这个模型在语言模型还在写字的时候逐个 token 检查文本的安全性，把每一部分判为安全、有争议或不安全，覆盖 119 种语言和方言。适合要给聊天或生成应用加上实时内容审核的开发者。

Qwen3Guard-Gen-0.6B

Qwen · 工具包

一个小型安全审核模型，把提示或模型回复标为安全、有争议或不安全，并指出风险类别，支持 119 种语言。适合筛查聊天输入和输出的开发者。

Qwen3-Embedding-0.6B-GGUF

Qwen · 工具包

这个 0.6B 的 GGUF 格式模型把文本变成数字向量，用于 100 多种语言的搜索、检索和聚类。适合要在自己机器上做搜索或相似度功能的开发者。

Qwen3-1.7B-GGUF

Qwen · 工具包

提供 Qwen3 1.7B 小型对话模型的 q8_0 GGUF 文件，供 llama.cpp 使用，可在思考与非思考回复之间切换。适合想要轻量本地助手的人。

Qwen3-1.7B-Base

Qwen · 工具包

作为 1.7B 的基础语言模型来续写文本和代码，预训练覆盖 119 种语言。适合想用小模型做微调或测试的开发者。

Qwen3-1.7B

Qwen · 工具包

一个紧凑的 1.7B 聊天模型，可在用于推理的思考模式和用于对话的快速模式之间切换。适合想用小型开放模型做聊天、翻译和智能体功能的开发者。

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。

NousCoder-14B

NousResearch · 工具包

为竞赛编程题写代码的模型，在 Qwen3-14B 基础上用强化学习继续训练，训练题共 24k 道，答案都可以检验。适合想在自己电脑上运行代码模型的开发者。

Qwen3.5-0.8B-weight-space-programming-GGUF

NotCherry · 工具包

把 Qwen3.5-0.8B weight-space-programming 模型打包成适用于 llama.cpp 的 GGUF 文件，包括 4 位文本模型和用于图像输入的独立视觉投影文件。

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。

Qwen3.6-35B-A3B-8bit (MLX)

mlx-community · 工具包

Qwen3.6-35B-A3B 的 8 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。适合想在本地运行大型视觉语言模型的开发者。

Qwen3.5-9B-OptiQ-4bit

mlx-community · 工具包

Qwen3.5-9B 的 4-bit 混合精度 MLX 版本，用于在 Apple Silicon 上本地生成文本，自带多词元预测头。适合在 Mac 上本地运行模型的人。

Qwen3.5-4B-Router-1M

MaziyarPanahi · 工具包

返回校准概率的小型决策模型，判断智能体下一步该做什么以及该调用哪个工具。适合构建智能体和客服机器人的开发者。

Qwen3.5-4B-Judge-1M

MaziyarPanahi · 工具包

返回校准概率的小型裁判模型，判断回复是否有来源支撑、文本是否不安全，以及属于哪个任务或领域。适合给 AI 流程加检查的开发者。

Temper-2-Nodel

maylore-ai · 工具包

42 亿参数的 Rust 编程模型，基于 Qwen3.5-4B，能回答俄语和英语请求。适合想用小型模型处理函数、trait、泛型和线程的 Rust 开发者。

Qwen3.6-35B-A3B lododo-Distill-v1.0 (GGUF)

lododoai · 工具包

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。

Qwen3.8-27B-Fable-5-Coding-Distilled

khazarai · 工具包

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。

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。

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。

Qwen3.6-35B-A3B-oQ6e-mtp

Jundot · 工具包

Qwen3.6-35B-A3B 的混合精度 MLX 副本，约每个权重 6.8 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。

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。

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。

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。

Seb-9B-v2

ironbcc · 工具包

基于 Qwen3.5-9B 的 9B 决策模型。你给它一个情境、一个问题和若干选项，它一次计算就返回每个选项的可能性，不生成任何文字。

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。

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。

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。

Qwen3-Reranker-0.6B-Q8_0-GGUF

ggml-org · 工具包

按与查询的相关度给段落排序，是 Qwen3 0.6B 重排序模型的 8-bit GGUF 副本，用 llama.cpp 制作。适合想要小型本地重排序模型来做搜索的开发者。

Qwen3.5-4B-SFT-decompiler-O0-full

Divij · 工具包

把反编译器的输出改写成可读的 C 源码，带有有意义的名称和正确的类型。这是在未优化二进制上训练的 Qwen3.5-4B 微调模型，适合安全研究者和逆向工程师。

Qwen3.5-4B Qwenputer Filesystem

divagr1925 · 工具包

一个实验性的 Qwen3.5-4B，把 RISC-V CPU 和一个小型文件系统编译进了权重，所以它不用外部工具就能跨会话记住事实。检查点能放进 24 GB 的 GPU。

Qwen3.8 Flash Next Turbo Brilliance 50x GGUF

DavidAU · 工具包

DavidAU 制作的 Qwen3.8-Flash-Next 的 GGUF 版本，有 27 种推理模式、27 种指令模式和 15 个可在提示词里切换的 AI 角色。适合有大显卡或大内存的人。

Qwen3.8-27B-Jumbo-Fusion-IQ-747-900-Turbo-Brilliance-50X

DavidAU · 工具包

DavidAU 对 27B Qwen 模型的 GGUF 微调版，有可切换的指令和推理模式，以及内置的帮助系统。Hugging Face 把它列为图文转文字。供本地运行。

Qwen3.8-27B-Cold-Fusion-GAIN-V1.1-NM-DAU-NEO-MAX-MTP-GGUF

DavidAU · 工具包

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。

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。

CLM-v0.1-8B

Contrastive-LM · 工具包

为给定的状态，给候选答案、动作或工具名各打一个概率，而不是写文字。这是建在冻结的 Qwen3-8B 编码器上的快速决策模型，适合智能体和分流工具的构建者。

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。

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。

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。

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。

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。