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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
DavidAU · 工具包
指导你为本地语言模型调节采样器和参数,并给出在 LM Studio、SillyTavern、Ollama 和 Koboldcpp 里设置系统提示词、推理模型和专家数量的步骤。
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。
Qwen · 工具包
一个 4B 的 GGUF 聊天模型,可在 llama.cpp 或 ollama 里本地运行,有用于推理的思考模式和用于快速回复的普通模式。适合使用普通电脑的开发者和爱好者。
JetBrains · 工具包
在 llama.cpp、Ollama 或 LM Studio 里本地运行 JetBrains 的 12B 推理模型,有五种 GGUF 大小可选。适合想在自己电脑上用上下文为 131,072 个 token 的思考模型的开发者。
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。
SolsticeAI · 工具包
为 llama.cpp 和 Ollama 提供 33.1B 的 Nanbeige4.3 模型的 GGUF 量化文件,附带一套推理协议和最高 524,288 个词元的上下文。适合在本地运行编程模型的开发者。
Qwen · 工具包
在 llama.cpp 或 Ollama 中运行量化后的 Qwen3-8B GGUF 文件,有用于数学、代码和逻辑的思考模式,也有用于聊天的普通模式。适合想要本地模型并能选择文件大小的人。
empero-ai · 工具包
Empero 的 Qwen3.8-9B 的 GGUF 量化版本,一个由更大的 Qwen3.8 蒸馏到 Qwen3.5-9B 架构里的推理模型,适用于 llama.cpp、Ollama、LM Studio 等工具。
empero-ai · 工具包
用十种尺寸的 GGUF 文件运行一个 35B 混合专家模型,每个 token 约 3B 参数在工作,另附视觉投影文件。适合 llama.cpp、Ollama、LM Studio、Jan 和 KoboldCpp 用户。
taobao-mnn · 工具包
用 192 到 726 MB 的 GGUF 文件运行一个紧凑的 0.3B 中英文语言模型,专为手机、笔记本等设备端使用而做,可配合 llama.cpp、LM Studio 或 ollama。
ISTA-DASLab · 工具包
ISTA-DASLab 制作的 Qwen3.8-27B GGUF 版本,共四种大小,每个张量用各自的精度量化,并带有处理图片的视觉投影文件。适合在 llama.cpp、Ollama 或 LM Studio 里本地运行模型的人。
n8n 工作流
一个 n8n 聊天:每条消息都发给你自己 Ollama 服务器上的 Llama 3.2。模型把回答写成一个 JSON 对象,聊天里显示你的提问、模型的回答和它出自的 JSON。
n8n 工作流
一块 n8n 画布,四种接入 DeepSeek 的方式:Ollama 上的本地 R1 模型回答聊天,两个直接调用 API 的请求(开思考和关思考),还有一个带记忆的智能体。
n8n 工作流
一个有两个节点的 n8n 工作流,让通过 Ollama 在你自己电脑上运行的模型写一段简短的欢迎语。它是测试 n8n 能否连上 Ollama 的最小办法。
n8n 工作流
一个手动启动的 n8n 工作流:它从 GitHub 仓库读一份 Markdown 提示词,把里面的双花括号占位符换成你设好的值。随后 Ollama 上的一个 AI 智能体运行填好的提示词。
n8n 工作流
一个带聊天窗口的 n8n 工作流。每条消息经由 Basic LLM Chain 发给你自己机器上 Ollama 提供的模型,回答回到同一个窗口。
OpenBMB · 工具包
OpenBMB 的开源多模态模型。MiniCPM-V 4.7 能读图片、文档和视频,MiniCPM-o 4.5 还能听、能说。安装说明涵盖 Transformers、Ollama、llama.cpp、vLLM、SGLang、托管 API 和手机应用。
ollama · 工具包
Ollama 的 MIT 许可应用和命令行,能在你自己的电脑上运行开源模型,登录后也能用 Ollama 的云端。安装说明涵盖 macOS、Windows、Linux 和 Docker,以及在它的模型上启动 Claude Code、Codex、Copilot CLI 和 OpenCode。
Shubhamsaboo · 工具包
Shubham Saboo 的开源合集,收录 AI 智能体、智能体技能和 RAG 应用,大部分各在自己的文件夹里,带一份 README。安装说明涵盖 Claude Code、Codex 和 Cursor 的技能、Python 应用、本地 Ollama 应用、一个 MCP 智能体和一套 Google ADK 课程。