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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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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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