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。
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。
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。
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。
diffbot · 工具包
在两张 96 GB 的 RTX PRO 6000 Blackwell 显卡上用 vLLM 运行 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 3 位压缩版,适合在自己硬件上部署大型编程和智能体模型的开发者。
ConwayResearch · 工具包
用一个 0.6B 模型把英语语音转成文字,下载只有 163 MB,基于 NVIDIA 的 Parakeet TDT 0.6B v3。适合想要小巧本地转写的开发者和苹果芯片用户。非商业许可。
Comfy-Org · 工具包
Comfy-Org 打包的 Pixal3D 的 ComfyUI 即用文件,附带从单张图片或多个视角生成 3D 模型的工作流。基于 TencentARC 的 Pixal3D 模型。
beamster · 工具包
让 261B 的 DeepSeek V4.1 Flash 模型在 Apple Silicon Mac 上通过 sushi 引擎运行,权重压到约每个 1.75 比特,支持图片输入,上下文最长 1,048,576 个词元。
BAAI · 工具包
判断一段文字对查询的回答程度,用来给搜索结果重新排序,支持多种语言。输入问题和文档,返回一个相关性分数。适合构建搜索和检索流程的人。
AuroraAI-Research · 工具包
用一个在单块显卡上从零训练的 100M 参数小模型,根据文字生成 256x256 的图片。适合想运行或研究小型文生图模型的人。
ATH-MaaS · 工具包
用一个 0.8B 模型读取文档图片,返回文字、结构化 JSON、带公式和表格的 Markdown、关键字段和图表说明。适合构建 OCR 和文档流程的开发者。
7err4 · 工具包
在 ComfyUI 中,为 MOSS-Image Base 提供的 LoRA,凭一张参考图在新场景里画出同一个角色,无需为每个角色单独训练。适合动漫和插画角色,支持单张图片和漫画页。
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。
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。
Tongyi-MAI · 工具包
根据文字描述生成图片,拥有 6.2B 参数,是 Z-Image 系列完整的未蒸馏基础模型。适合想要精细控制结果的创作者、研究人员和开发者。
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。
pixai-labs · 工具包
用 30,877 个标签的词表给动漫图片打标签,分六个类别,涵盖角色、服装和风格。适合整理图片库、构建数据集或撰写图片说明的人。
openbmb · 工具包
一个 9B 模型就能处理图片、视频、语音和实时音视频流,并用英文和中文以文字和语音回答。适合构建语音和视觉助手的开发者。
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。
kkt94 · 工具包
把冻结的 V-JEPA 2.1 视频编码器接到 Llama-3.1-8B-Instruct 上,用来回答关于视频片段的问题,适合做视频理解的人。
gertelrina · 工具包
每 20 毫秒检测语音录音中的 12 种音频劣化,比如噪声、混响、削波和编解码伪影。适合清理语音数据集和审查录音。
empero-ai · 工具包
回答前先一步步推理,使用 35B 的混合专家模型,每个词元只激活约 3B 参数。由 Qwen3.8 教师推理轨迹蒸馏而来,侧重数学和代码。