开发者 AI 技能与智能体

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。

MiniCPM-V-4.7-1B-gguf

openbmb · 工具包

通过 llama.cpp 运行 1B 视觉语言模型，回答关于图片的文字提示词。提供多种量化大小的 GGUF 文件，适合想要小型本地模型的开发者和爱好者。

MiniCPM-OCR Jev GGUF

openbmb · 工具包

为文本、公式和表格区域的 OCR 结果打 0 到 1 之间的质量分，提供给 llama.cpp 使用的 GGUF 文件。适合在自己机器上检查 OCR 结果的人。

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。

Morphy1.1-Coder-Beta-7B-GGUF

moolvylabs · 工具包

moolvylabs 的 7.6B 编程模型，提供 GGUF 形式，作为测试版发布并征求反馈。卡片很简短，目前没有运行步骤、基准或训练细节。

Tess-4.5-27B GGUF

migtissera · 工具包

Tess-4.5 的 GGUF 版本，这是一个 27B 开放权重的编程和智能体模型，供 llama.cpp 使用，带视觉投影器和可选的草稿头来加快生成。适合在本地运行模型的人。

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-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。

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。

Ling-3.0-tiny-GGUF

inclusionAI · 工具包

inclusionAI 的 Ling-3.0-tiny 的 GGUF 副本。这是一个小型混合专家推理模型，总参数 7.9B，激活参数 1.3B，适合低成本本地运行。

K2-Horizon-7B-GGUF

IFM · 工具包

IFM 的 K2-Horizon-7B 文本模型的量化 GGUF 副本，可在 llama.cpp 中本地运行，从 BF16 到 4 位都有，上下文窗口为 512K 词元。

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。

phonon-31m English for audio.cpp

gradium · 工具包

在 CPU 上用 31M 的文字转语音模型朗读英语文本，提供 GGUF 格式，供 audio.cpp 运行时使用。适合想要小型本地语音模型的开发者。

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。

Laya-GGUF

ggml-org · 工具包

一个 4.21 亿参数的小型决策模型，GGUF 格式，在本地提供服务，通过 systemone API 调用。适合使用 llama.cpp 工具、想要紧凑分类器的开发者。

Kev-4B

ggml-org · 工具包

通过 llama 服务的 /v1/systemone API 做决策，来自一个 4.2B 模型的 GGUF 副本。适合想要小型本地决策模型的开发者。

gemma-4-E4B-it-GGUF

ggml-org · 工具包

Google gemma-4-E4B-it 的 GGUF 格式副本，可以用 Llama 应用或 llama serve 命令在你自己的电脑上运行，适合想在本地运行 Gemma 的人。

gemma-4-12B-it GGUF

ggml-org · 工具包

通过 Llama 应用或 llama 命令，在你自己的电脑上运行 Google 的 gemma-4-12B-it，文件是 ggml-org 自动转换的 GGUF。适合在本地运行模型的人。

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。

POCKET-35B-GGUF

FINAL-Bench · 工具包

用 llama.cpp 从 GGUF 文件在你自己的电脑上运行针对韩语调优的 35B 模型，有纯 CPU 路径，不需要 GPU。适合想在本地使用语言模型的人。

KVARK Sparkle 1.1 27B GGUF

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。

Kvark-Sparkle-1.0-27B-GGUF

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。

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 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。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF

bartowski · 工具包

Meta Llama 3.1 8B Instruct 的量化 GGUF 文件，用于本地聊天，例如 Q4_K_M 为 4.92 GB，Q8_0 为 8.54 GB。由 bartowski 用重要性矩阵制作。涵盖 8 种语言，可在 LM Studio 中运行。

Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF

bartowski · 工具包

bartowski 用重要性矩阵为 Meta 的 Llama-3.2-3B-Instruct 制作的 GGUF 量化版本，大小约从 1.8 GB 到 6.4 GB。适合用 llama.cpp 或 LM Studio 在本地运行小型聊天模型。

KAT-Coder-V2.5-Dev GGUF

bartowski · 工具包

Kwaipilot 的 KAT-Coder-V2.5-Dev 的 imatrix GGUF 量化版本，这是一个 34.7B 文本模型，4 位文件约 19 GB 起。适合在本地运行名字里带 Coder 的大模型的人。

DeepSeek V4.1 Flash GGUF for DwarfStar

antirez · 工具包

为 Mac 用户提供 DeepSeek V4.1 Flash 经过校准的 2 位和 4 位 GGUF 文件，另有单独的视觉编码器，供 DwarfStar 的 Metal 引擎配合 SSD 流式加载使用。与其他 DeepSeek 权重不通用。

Forge-1-Gemma-4-E2B

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。

Spark-X2.6-1.7B-DSpark-GGUF

XHToken · 工具包

一个小型草稿模型，通过推测解码加速 Spark-X2.6-1.7B，每步最多猜 7 个 token。适合在支持它的 llama.cpp 构建上本地运行该模型的人。

Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF

unsloth · 工具包

在笔记本上聊天、总结和回答文字问题，是 Unsloth 提供的 Meta 小型 Llama 3.2 1B Instruct 的 GGUF 副本，精度从 16 比特到 2 比特。适合开发者和学习者。

GLM-4-9B-0414-GGUF

unsloth · 工具包

用 9.4B 的 GLM-4-9B-0414 模型的 GGUF 文件生成中文和英文文本，适合想在自己电脑上运行 GLM 模型的人。

gemma-4-E2B-it-GGUF

unsloth · 工具包

Unsloth 制作的 Google DeepMind Gemma 4 E2B 指令微调模型的 GGUF 文件，接收文本和图像并输出文本，上下文为 128K。适合在笔记本和小型机器上本地运行模型的人。

gemma-3-4b-it-GGUF

unsloth · 工具包

在你自己的电脑上回答关于文字和图片的问题，是 Unsloth 打包的 Google Gemma 3 4B 指令模型的 GGUF 副本。适合想用小型本地模型的开发者和用户。

OmniVoice GGUF

Serveurperso · 工具包

提供 OmniVoice 文字转语音模型的 GGUF 权重，配合 omnivoice.cpp 运行时使用，附带声音设计和声音克隆示例。适合想在本地生成多语言语音的开发者。

gemma-4-31B-it-scotoma-2-GGUF

ReadyArt · 工具包

这个模型是 ReadyArt 从自家 gemma-4-31B-it-scotoma-2 打包出来的 GGUF 版本，参数量 30.7B，可在本地运行。适合想以 GGUF 形式使用这个模型的人。

Qwen3-4B-GGUF

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。

Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-GGUF

Qwen · 工具包

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。

Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-GGUF

Qwen · 工具包

提供 Qwen2.5-Coder 1.5B 指令模型的 GGUF 文件，有八种量化大小，可用 llama.cpp 在笔记本上辅助写代码。适合想要轻量本地代码助手的开发者。

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

mradermacher · 工具包

ccore/Qwen3.5-4B-GLB-3D-Coder（一个 4.2B 模型）的静态 GGUF 量化版本，大小从 2.0 GB 到 8.5 GB，另有两个小型多模态补充文件。由 mradermacher 制作。

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。

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。

Mellum2.1-12B-A2.5B-Thinking-GGUF

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。

Axion-1.0-35B-APEX-I-MiniPlus-V2.1-GGUF

IsValorum · 工具包

用一个混合精度的压缩 GGUF 文件，在 llama.cpp 里本地运行 35B 的 Axion-1.0 模型。这是 IsValorum 的量化版本，适合想在自己硬件上运行大型混合专家模型的人。

gpt-oss-20b-GGUF

ggml-org · 工具包

在你自己的电脑上生成文字，使用 ggml-org 打包的 OpenAI gpt-oss-20b 的 GGUF 版本。适合想在 Llama 应用或终端里本地运行开源 20B 模型的人。

Qwen3.8-27B-Ridge-GGUF

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。

Qwen3.6-35B-A3B 2-bit GSQ GGUF

chtisgit · 工具包

用 2-bit GSQ 的 GGUF 转换版运行 35B 的 Qwen 模型，另配一个单独的视觉投影器，供 llama.cpp 使用。适合想在 CPU 或普通显卡上用小文件跑大模型的人。

Qwen3.6-35B-A3B GGUF (ShapeLearn Quantized)

byteshape · 工具包

Qwen3.6-35B-A3B 的量化 GGUF 版本，能读图片和文字，有从约 9 GB 起的 CPU 和 GPU 变体，用 ByteShape 的 ShapeLearn 制作。适合运行 llama.cpp 的开发者。

Spark-X2.6-4B GGUF

bartowski · 工具包

支持中英文的小型聊天模型，GGUF 文件从完整 bf16 到约 2.4 GB，供 llama.cpp 使用，有低或高两档思考设置。适合想要紧凑本地助手的开发者。

Qwen3.6-35B-A3B-coding-reap50-GGUF

anik-jha · 工具包

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。

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

XHToken · 工具包

作为推测解码的小型草稿模型，为 Spark-X2.6-4B 加速文本生成，提供 GGUF 格式。适合用 llama.cpp 在本地运行该模型的人。

Qwen3.5-2B-GGUF

unsloth · 工具包

unsloth 制作的 Qwen3.5-2B 小型 GGUF 版本，能读图片和文字并用文字回答。适合在本地做原型、微调和研究。

Nanbeige4.3-33B-GGUF-UltraOptimised-Curated-Protium

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。

Wan2.2 TI2V 5B GGUF

QuantStack · 工具包

一个 5B 参数的文字生成视频模型，转换成 GGUF 供 ComfyUI 使用，4 比特下估计约 2.5 GB，支持英文和中文提示词。适合想在自己电脑上生成视频的 ComfyUI 用户。

Ornith-1.5-122B-GGUF

unsloth · 工具包

在你自己的机器上运行 Ornith-1.5-122B 文本模型，由 unsloth 制作成 GGUF 文件。这是一个 122B 混合专家模型，面向单块 GPU 上的编程和智能体工作。

Qwen2.5-1.5B-Instruct-GGUF

Qwen · 工具包

提供 Qwen2.5 1.5B 小型对话模型的 GGUF 文件，有八种量化大小，可用 llama.cpp 在笔记本或普通 GPU 上运行。适合想要轻量本地助手的人。

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

prithivMLmods · 工具包

一个小型 Qwen3.5 0.8B 模型的 GGUF 版本，它的权重被直接修改以减少推理循环。适合想用多种量化大小在本地运行它的人。

Ornith-1.5-35B-A3B-GSQ-RCO-GGUF

pfeifferj · 工具包

把 Ornith-1.5-35B-A3B 文本模型压缩成 3 位和 3.5 位的 GGUF 文件，约 13 GB 和 15 GB，而不是 69 GB，适合用 llama.cpp 运行本地模型的人。

DeepSeek-V4.1-Flash-1017 Maya GGUF

peasantsmith · 工具包

通过为 Project Maya 制作的两种 GGUF 量化版本，在家用电脑上运行 748B 的 DeepSeek 混合专家模型。适合有大内存机器和高速 SSD 的人。

MiniCPM5-2B-GGUF

openbmb · 工具包

提供 MiniCPM5-2B 的 GGUF 文件，这是一个支持中英文的小型稠密文本模型，适合在设备上和本地使用。适合想在普通硬件上用紧凑模型做编程、数学和工具调用的人。

ttf-Qwen3.8-Flash-Next-GGUF

oguzeldereli · 工具包

用一个 40.4 GB 的 GGUF 文件运行被压成三值权重的 180B 混合专家模型 Qwen3.8-Flash-Next，比 FP8 版本小 4.6 倍。适合配合打过补丁的 llama.cpp 在本地使用。

ttf-Qwen3.8-27B-GGUF

oguzeldereli · 工具包

把 Qwen3.8-27B 压缩成三值权重的 GGUF 文件，可在 12 GB 显卡上运行，有 8.2 GB 和 6.74 GB 两个版本。适合想在普通硬件上跑大型本地模型的人。

Hermes-3-Llama-3.1-8B-GGUF

NousResearch · 工具包

把 NousResearch 的 8B 通用聊天模型 Hermes 3 做成量化 GGUF 文件，供 llama.cpp 使用。适合想在本机用函数调用、结构化输出和代码帮助的人。

AREX-2-i1-GGUF

mradermacher · 工具包

BAAI/AREX-2（一个 26.9B 的视觉模型）的加权 GGUF 量化版本，约有两打尺寸，从 7.2 GB 到 22.2 GB，另有一个用来制作你自己量化版本的 imatrix 文件。由 mradermacher 制作。

LFM2.5-8B-A1B-Turbo-Brilliance-Power-X12-NEO-MAX-GGUF

DavidAU · 工具包

LiquidAI 的稀疏混合专家模型 LFM2.5-8B-A1B 的 GGUF 版本，加入 DavidAU 的 Turbo Brilliance 系统和 12 种推理模式。8.5B 的实验性发布，供本地运行。

LFM2.5-2.6B-Qwen3.8-Turbo-Brilliance-Power-X12-NEO-MAX-GGUF

DavidAU · 工具包

LiquidAI 的 LFM2.5-2.6B 的 GGUF 版本，加入 DavidAU 的 Turbo Brilliance 系统，有 12 种推理模式和 12 种指令模式，在提示词里切换。2.7B 测试版，供本地运行。

Qwen3.8-27B-GGUF

bartowski · 工具包

bartowski 制作的 Qwen3.8-27B 的一组 GGUF 量化版本，从 Q8_0 到 3-bit，用重要性矩阵生成。适合在本地用 llama.cpp 运行 27B 视觉语言模型的人。

Jackrong_Qwopus3.8-27B-Coder-Flash-GGUF

bartowski · 工具包

bartowski 用重要性矩阵为 Jackrong 的 Qwopus3.8-27B-Coder-Flash 制作的 GGUF 量化版本，大小从 17 GB 到 55 GB。适合在本地用 llama.cpp 运行 27B 模型。

Qwen3.5-9B-MTP-GGUF

unsloth · 工具包

Qwen3.5 9B 的 GGUF 版本，支持在 llama.cpp 里用多词元预测做推测解码，生成更快。适合会自己构建 llama.cpp、想在本地运行这个模型的人。

Qwen3.5-0.8B-GGUF

unsloth · 工具包

unsloth 制作的 Qwen3.5-0.8B 小型 GGUF 版本，能读图片和文字并用文字回答。适合在本地做原型、微调和研究。

gpt-oss-20b-GGUF

unsloth · 工具包

在你自己的电脑上运行 OpenAI 开放权重的 gpt-oss-20b 推理模型，由 unsloth 打包成 GGUF 文件。适合想要本地模型、并能调节推理强度的开发者。

Qwen3.8-27B-1C

sweetand · 工具包

帮助 1C:Enterprise 平台上的开发者读取和修改 BSL 代码，并在 XML 导出里查找对象。这是以俄语为主的 Qwen3.8-27B 微调版本，这里提供 GGUF 格式。

Wan2.2-I2V-A14B-GGUF

QuantStack · 工具包

提供 Wan2.2-I2V-A14B 的 GGUF 文件，这是一个把静态图片变成视频的 14B 模型，可在 ComfyUI 里配合 ComfyUI-GGUF 节点使用。适合在家用 GPU 上做短视频的人。

Bonsai-27B-gguf

prism-ml · 工具包

把 27B 级推理模型做成约 3.9 GB 的 1-bit GGUF 文件，在 llama.cpp 上运行，笔记本或一张显卡就能放下。适合想在日常硬件上做本地推理的人。

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。

Qwen3.8-27B-GGUF

lmstudio-community · 工具包

Qwen 的 Qwen3.8-27B 的 GGUF 量化版本，由 LM Studio 团队用 llama.cpp 制作，适合在自己电脑上运行 27B 模型的人。

Raon-1 mini (GGUF)

KRAFTON · 工具包

在 llama.cpp 中运行一个 28.8B 的混合专家模型，针对韩语对话、推理和调用工具的智能体做过优化。这是 Raon-1 mini preview 的 GGUF 版本，适合在自己电脑上运行模型的人。

gemma-4-12B-it-qat-q4_0-gguf

google · 工具包

以 4-bit GGUF 文件运行 Google 的 Gemma 4 12B 指令微调模型，使用量化感知训练制作。能读取文本和图片，适合笔记本和消费级显卡。

Qwen3.8-2B-Distill-GGUF

empero-ai · 工具包

在手机、笔记本和单板计算机上运行小型 2B 推理模型，提供五种量化等级的 GGUF 文件。由 Empero 打包，是大型 Qwen3.8 模型的蒸馏版本，适用于 llama.cpp。

Nanbeige_Nanbeige4.3-33B-GGUF

bartowski · 工具包

bartowski 用重要性矩阵为 Nanbeige4.3-33B 制作的 GGUF 量化版本，大小约从 21 GB 到 66 GB。适合在本地用 llama.cpp 运行 33B 的中英文文本模型。

Qwen2.5-VL-7B-Instruct-GGUF

unsloth · 工具包

Unsloth 制作的 Qwen2.5-VL-7B-Instruct 的 GGUF 文件，这个视觉语言模型能读图像、图表、文档和长视频，还能输出坐标和结构化数据。适合在本地运行它的人。

gemma-4-E4B-it-GGUF

unsloth · 工具包

Google Gemma 4 E4B 指令模型的 4-bit GGUF 版本，由 Unsloth 打包，可在你自己的机器上运行。它能读取文字和图像，并用文字回答。

gemma-4-12b-it-GGUF

unsloth · 工具包

Unsloth 制作的 Google 指令微调 Gemma 4 12B 的 GGUF 量化版本，一个能读文字、图片、音频和视频并输出文字的模型，适合本地运行。

embeddinggemma-2-GGUF

unsloth · 工具包

把文字变成 768 维向量，用于设备端的搜索、检索和聚类。基础模型还支持图像、视频和音频。由 Unsloth 打包成 GGUF。

Qwen3.8-27B-GGUF

ggml-org · 工具包

以 GGUF 文件形式运行 Qwen3.8-27B，这是一个 26.9B 的模型，能读图片和文字并用文字回复，通过 llama 工具在本机使用，适合想把它放在自己电脑上的你。

Qwen3.8-4B-Distill-GGUF

empero-ai · 工具包

在笔记本或中端显卡上运行 4B 推理模型，提供五种量化等级的 GGUF 文件。由 Empero 打包，是大型 Qwen3.8 模型的蒸馏版本，适用于 llama.cpp 等应用。

Spark-X2.6-1.7B-GGUF

XHToken · 工具包

以 4-bit GGUF 文件运行 XHToken 的 1.7B 小型端侧语言模型，可做中英文的聊天、编码和智能体任务，思考强度可调。适合在本地运行模型的人。

gemma-4-12B-it-qat-GGUF

unsloth · 工具包

Gemma 4 12B 的 GGUF 版本，经过量化感知训练，4-bit 副本也能保持接近 bfloat16 的质量。适合用 llama.cpp 在本地运行 Gemma 的人，附带加快输出的草稿文件。

Qwen3.5-4B-3D-Coder-MTP-Repacked

prithivMLmods · 工具包

ccore 的 Qwen3.5-4B-3D-Coder 的重新打包版本，一个为编程回答和 Three.js 3D 场景调优的小模型，附带支持多词元预测的 GGUF 文件。

GLM-5.3-Flash-Coder-RCO-152E-GGUF

lapadatbogdan · 工具包

在家用电脑上运行裁剪过的 GLM-5.3-Flash 编程和智能体模型，提供五种量化大小的 GGUF 文件。每层保留 288 个专家中的 152 个，把 321B 模型缩小到约 170B。

gemma-4-31B-it-GGUF

unsloth · 工具包

通过 Unsloth 的 GGUF 文件在本地运行 Google 的 Gemma 4 31B 指令微调模型，支持文本和图像输入，上下文很长。适合想要强大本地推理和编程模型的开发者。

Idol-GGUF

TimeLordRaps · 工具包

SperiD Labs 的 Idol 的 8-bit GGUF 版本，把一张图像变成 3D 高斯点云和网格，用 idol.cpp 在本地运行。适合做图像转 3D 的开发者。

Qwen3-8B-GGUF

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。

GLM-5.3-Flash Maya GGUF

peasantsmith · 工具包

GLM-5.3-Flash 的五个 GGUF 压缩版本，GLM-5.3-Flash 是 321B 的混合专家模型，大小从 73.4 GB 到 156.3 GB，为 Project Maya 制作，它把模型分摊到 GPU、内存和固态硬盘上。

Qwen3.8-9B-Distill-GGUF

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。

ZONOS3-Mini GGUF

AtomicChat · 工具包

把 ZONOS3-Mini 文本转语音模型打包成适用于 llama.cpp 的 GGUF 文件，内置 27 种声音，有从 0.41 到 1.61 GB 的六种主干大小。适合在本地运行语音的开发者。