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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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Swift 1.5 Ornith 9B GGUF

ukisai · 工具包

以 llama.cpp 用的 GGUF 量化版本运行 Swift 1.5 Ornith 9B,这是一个调校成用更少 token 思考的推理模型。适合在自己机器上运行 9B 推理模型的人。

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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。

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Ornith-1.5-9B-GGUF

AtomicChat · 工具包

Ornith 1.5 9B 的 GGUF 版本,这是一个能读图像和文字的模型,文件大小从 2.81 GB 到 17.9 GB,另有视觉投影文件。选一个适合你显存的文件,在本地运行。

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Groot-19B-A3B-TTQ-GGUF

TokenTinkerer · 工具包

为 llama.cpp 提供 Groot-19B-A3B 推理模型的十一种 GGUF 大小,从 7.88 到 18.59 GiB,另有一个视觉投影文件。适合在自己电脑上运行该模型的人。

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把一个 9B 的编程和工具调用模型做成一个 3.64 GiB 的 GGUF 文件,以约 3.5 比特每权重量化,方便在你自己的机器上运行。

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pplx-embed-v2-context-9b

perplexity-ai · 工具包

把文本、图像和文档页面转成用于搜索的向量,还能在嵌入每个分块时参考它所在的整篇文档。适合为长文档做检索的开发者。

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以混合精度 GGUF 文件运行 26.9B 参数的 SenseNova-6.8-Code2Video 模型,可在终端聊天或启动本地服务。适合想在自己硬件上使用该模型的人。

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Leanstral 1.5 119B A6B

mistralai · 工具包

Mistral 为 Lean 4 证明助手推出的开源代码智能体模型。它能证明定理、修复 Lean 代码,支持文本和图像,可通过 Mistral API 或你自己的 vLLM 服务器运行。

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dale-9b (GGUF)

manuelgscom · 工具包

把西班牙语或英语请求变成一条 Linux bash 命令,以小型 JSON 对象返回。适合想要在 CPU 或 GPU 上运行本地命令助手的终端用户和开发者。

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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。

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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。

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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。

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Chroma1-HD

lodestones · 工具包

用基于 FLUX.1-schnell 的 8.9B 开放基础模型把文字提示词变成图片,是为想微调自己图像模型的艺术家和开发者准备的起点。

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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。

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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。

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Ornith-1.0-9B-GGUF

ornith-ai · 工具包

一个 9B 开源编码智能体模型的 GGUF 副本,用强化学习训练它写出解决方案和围绕方案的脚手架。适合在本地运行智能体、使用单块 GPU 的开发者。

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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。

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Fara1.5-9B

microsoft · 工具包

Microsoft Research 推出的计算机使用智能体模型,读取浏览器截图并决定下一步点击、输入或滚动,来完成网页任务。适合构建浏览器智能体的开发者和研究者。

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LongCat-Flash-Lite-Sparse

meituan-longcat · 工具包

总参数 69B、每个 token 约激活 3B 的混合专家文本模型,采用稀疏注意力,支持 100 万 token 上下文。适合为编程和工具使用智能体托管长上下文模型的团队。

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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。

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