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。
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。
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。
NousResearch · 工具包
Nous Research 的 14B 混合推理模型,基于 Qwen3-14B。它可以逐步思考、调用工具,并返回符合模式的 JSON。使用 ChatML 提示格式。
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。
NousResearch · 工具包
Nous Research 基于 Llama 3.1 的 8B 通用对话模型,支持函数调用、结构化输出、角色扮演和代码辅助。适合想要一个可以自己运行、可引导的开放助手的开发者。
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。
mondk · 工具包
一个 4.2B 的文本生成模型,由 Qwen3.5-4B 微调而来,用 Three.js 把 3D 场景写成一个独立的 HTML 文件。在浏览器里打开文件,用鼠标旋转模型。
microsoft · 工具包
把多种语言的文字变成数字向量,用于搜索、聚类和相似度匹配,是微软的 0.6B 嵌入模型,适合构建检索和排序工具的开发者。
MemTensor · 工具包
自带固定大小记忆状态的语言模型,基于 Qwen3.6-35B-A3B,无需重读就能保留过去的上下文。适合研究模型和智能体记忆的研究人员和开发者。
litert-community · 工具包
用 Idol 模型的 LiteRT 版本和一个示例应用,在 Android 手机上把一张物体照片变成 3D 高斯点云,适合移动端和 3D 开发者。
litert-community · 工具包
为 LiteRT-LM 设备端运行打包的 740M 多模态 EmbeddingGemma 2。它把文字、代码、图片、视频和音频映射到同一个 768 维向量空间。
LiconStudio · 工具包
一个用于 MiniMax-H3 的图生视频 LoRA,减少生成视频里物体重复、穿模和动作怪异的情况。适合用静态图做动画的 ComfyUI 用户。
Leejh123e · 工具包
一个小型聊天机器人,它的权重是用纯文本编辑清单手写出来的,完全没有经过训练。你可以把每条回复追溯到背后的神经元。需要联网访问一个公开的查询服务。
KoljaB · 工具包
根据到目前为止的文字,判断语音助手何时该在用户还在说话时插入一个小的倾听声,比如 mhm 或 oh no。只处理文本,在 CPU 上约 5 毫秒就能给出结果。
kandinskylab · 工具包
把一张参考图和一段语音录音变成会说话的头像视频,整个人物都会跟着音频动起来。适合有高性能 GPU 的研究者和开发者。只能使用你有权使用的人脸和声音。
jaredpalmer · 工具包
读取一份文档和带类型的问题,一次计算就为每个答案选项返回校准过的概率,不生成文字。这是基于 Qwen3.5-4B 的决策模型,适合需要给文档分流、分诊或检查的开发者。
inclusionAI · 工具包
包含两个 9B 模型,用于实时对话,能边听边说,处理打断,并把任务交给外部工具。一个能看视频和听音频,另一个只处理音频。
inclusionAI · 工具包
接收音频和文字指令,返回文字,或带合成语音的文字。涵盖中英文的语音识别、语音问答和音频推理。适合拥有大型 GPU 的开发者。
google · 工具包
读取文字和图片并输出文字,适合想在自己的 GPU 或工作站上,用 Google DeepMind 开放权重模型做编程、推理和图片提问的开发者。
fastino · 工具包
对英文文本按你在调用时传入的任意标签集进行分类,比如意图、路由、情感或紧急程度,一次完成,不需要提示词模板。这是 Fastino 推出的面向运营决策的小型专用模型。
dglhf · 工具包
帮助完成智能体式编码,包含两个在 PostgreSQL 引擎任务上训练的模型。Slonik-27B 和 Slonik-9B 来自 Postgres Professional,适合从事数据库代码和编码智能体的开发者。