开发者 AI 技能与智能体

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。

Qwen2.5-Coder-1.5B Q8_0 GGUF

ggml-org · 工具包

通过 llama.cpp 在你自己的机器上运行 Qwen2.5-Coder 1.5B 的 Q8_0 GGUF 文件，可以用命令行，也可以做成本地服务器。适合想用小型代码模型的开发者。

KVARK Sparkle 1.0 (27B) FP8

Egzakta · 工具包

在 vLLM 上运行 FP8 格式的 27B 图文模型。和同规模的 Qwen 模型相比，它推理时用的词元少得多。适合自己托管模型的人。

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。

ARK-ASR-3B

Edge0 · 工具包

用 Whisper 风格的音频编码器加 Qwen 解码器，把多种语言的语音转成文字。适合需要多语言转写的开发者和研究者，卡里给出了英文和中文的结果。

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。

Underdog-Woof-4B-1.1

ConwayResearch · 工具包

这是一个紧凑的 4.2B 文本生成模型，基于 Qwen 3 4B 后训练，更适配 Underdog 自己的配套环境，并量化为 4-bit MLX 格式。适合在非商业场景下运行小型本地模型的人。

Instinct

continuedev · 工具包

预测你在代码里接下来可能做的修改。这是 Continue 推出的 7.6B 模型，基于 Qwen2.5-Coder-7B 微调，适合想在自己电脑或服务器上运行它的开发者。

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。