Qwen3.6-35B-A3B-GGUF
unsloth · 工具包
用 Unsloth 的 GGUF 文件运行 Qwen3.6-35B-A3B,这是能读图和文字的混合专家模型,每个词元只用约 3B 参数。适合在本地运行大模型的开发者。
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。
没有商品同时包含“exbert”的所有词。下面显示匹配“expert”的结果。
unsloth · 工具包
用 Unsloth 的 GGUF 文件运行 Qwen3.6-35B-A3B,这是能读图和文字的混合专家模型,每个词元只用约 3B 参数。适合在本地运行大模型的开发者。
thinkingmachines · 工具包
读取文字、图像和音频并用文字回答,面向开发助手、编程工具和智能体的开发者。这是稀疏混合专家模型,总参数 276B,每个词元激活 12B。
tencent · 工具包
用一个 770B 参数的混合专家模型生成文字、代码和文档,它激活 49B 个参数,支持最长 1M 的上下文。适合有硬件来托管超大开放权重的团队。
Qwen · 工具包
用一个 35B 的混合专家模型处理编程、仓库级推理和图文输入,它激活 3B 个参数。适合在 transformers、vLLM 或 SGLang 里运行开放权重的开发者。
ISTA-DASLab · 工具包
DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 GGUF 版本,有三种很小的尺寸,每个张量用各自的精度量化,适合在有限硬件上运行超大混合专家模型的人。
ISTA-DASLab · 工具包
Qwen3.8-Flash-Next 的偏编程 GGUF 版本,去掉了一半专家,把 BF16 的 354 GB 缩到 58.4 GB,同时保留图片输入,适合有大机器、想在本地用编程模型的人。
RecursiveSI · 工具包
为编程智能体打造的 39.8B 混合专家语言模型,能调查代码库、修复 bug、实现功能并编写测试,适合在 GPU 服务器上运行自己智能体的开发者。
ISTA-DASLab · 工具包
Qwen3.8-Flash-Next 的 GGUF 版本,有四种大小,每个张量用各自的精度量化,并带有支持图片输入的视觉投影文件,适合在本地运行大型混合专家模型的人。
ISTA-DASLab · 工具包
ISTA-DASLab 制作的 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 专家剪枝加量化的 GGUF 版本,面向代码和智能体工作,transformer 权重为 72.1 GB。适合有大内存机器的开发者。
deepseek-ai · 工具包
DeepSeek 的多模态混合专家模型,骨干有 552B 参数,上下文长达一百万个 token,专为降低长输入智能体工作的 KV 缓存成本而设计。适合有大型 GPU 集群的团队。
meituan-longcat · 工具包
美团 LongCat 的多模态混合专家模型,面向长时间的智能体任务和编程,总参数约 1.6 万亿,每个 token 激活 480 亿。适合有大型 GPU 集群的实验室和团队。
AvdLee · 技能
Antoine van der Lee 做的免费技能,用来在 iOS 和 macOS 上编写、审查和重构 SwiftUI 代码。它涵盖状态、布局、性能、列表、动画、Liquid Glass 和 API 迁移,还能在 Mac 上录制和读取 Instruments 跟踪记录。
JustVugg · 工具包
这是一个分层推理引擎,通过从 NVMe 存储中流式传输专家模型,同时将密集层保留在内存中,从而运行大型混合专家模型。它通过 CUDA 和 Vulkan 为开发者支持多种硬件配置。