Qwen3.8-27B-pi
bytkim · 工具包
为 Pi 智能体框架调优的 27B 编程模型,训练它读取代码仓库、编辑文件、运行工具并利用工具的反馈,推理强度可调。适合运行编程智能体的开发者。
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。
bytkim · 工具包
为 Pi 智能体框架调优的 27B 编程模型,训练它读取代码仓库、编辑文件、运行工具并利用工具的反馈,推理强度可调。适合运行编程智能体的开发者。
nvidia · 工具包
提供 NVIDIA 对 ZAI 的 GLM-5.3-Flash 做的 NVFP4 量化版,这是一个用于推理、编码和智能体任务的多模态模型。适合在 Blackwell GPU 上用 vLLM 或 SGLang 部署的开发者。
NousResearch · 工具包
这是一个推理型对话模型,可以一步步思考,也可以快速作答,还能返回符合你所给模式的 JSON。适合自己部署语言模型的人。
google · 工具包
读取文字和图片并输出文字,适合想用 Google DeepMind 最大的稠密开放权重 Gemma 4 模型做编程、推理和图片提问的开发者和研究人员。
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。
unsloth · 工具包
通过 Unsloth 的 GGUF 文件在本地运行 Google 的 Gemma 4 31B 指令微调模型,支持文本和图像输入,上下文很长。适合想要强大本地推理和编程模型的开发者。
empero-ai · 工具包
Empero 的 Qwen3.8-9B 的 GGUF 量化版本,一个由更大的 Qwen3.8 蒸馏到 Qwen3.5-9B 架构里的推理模型,适用于 llama.cpp、Ollama、LM Studio 等工具。
deepseek-ai · 工具包
用 684B 的推理模型生成文本,该模型主要通过强化学习训练,面向数学、代码和逻辑。适合自己托管大型开源模型的研究人员和团队。
reflection · 工具包
Reflection 推出的开放指令微调文本模型,501B 参数,每次激活 23B,上下文 1M token,面向编程、工具使用和推理。需要大型多 GPU 服务器才能运行。
Qwen · 工具包
用 4B 的 Qwen3 模型生成文本,可在处理难题的思考模式和快速聊天的普通模式之间切换。适合想用小型聊天模型的开发者。
Jackrong · 工具包
作为 Qwen3.8-27B 的 GGUF 微调版,帮你写代码并胜任会调用工具的智能体任务,用约 20 万条代码、智能体和推理样例训练。适合在自己电脑上运行模型的开发者。
inclusionAI · 工具包
用 7.9B 的混合推理模型生成文本,每个词元只激活 1.3B 参数,适合本地和低资源环境。适合不想用数据中心 GPU 却要推理和智能体能力的开发者。
openai · 工具包
OpenAI 的开放权重语言模型,117B 参数,可调推理强度,思维链可见并支持工具使用。能在一块 80 GB 的 GPU 上运行,采用 Apache 2.0 许可。
beipo-ai · 工具包
读取截图和请求,为操控桌面或浏览器的智能体写出推理和工具调用。适合有大型 GPU 环境、构建电脑操作智能体的团队。
Sparset · 工具包
Thinklite-27B 的 4 位 GGUF 版本,适用于 llama.cpp,每次回答比基础模型用更少的推理,适合在本地运行 27B 文本模型的人。
DavidAU · 工具包
以 GGUF 形式运行 Qwen3.8-27B,带有一组可在提示词里切换的推理和指令模式。适合运行本地模型、喜欢调整模型工作方式的人。
meta-models · 工具包
读取文字和图片,在本地机器上完成工具调用、多步推理等智能体任务,是从 Muse Spark 蒸馏出的 30B 模型。适合构建本地智能体的开发者。
rayline-ai · 工具包
读取智能体的对话,预测哪个模型会成功、会用多少词元、该花多少推理,让应用按质量和成本来路由请求。适合智能体开发者。
169Pi · 工具包
用一个基于 Qwen3.5-9B 的 9B 开放权重模型处理文字、图片和视频,做推理和编程,并提供适合轻量硬件的 GGUF 版本。适合想要能离线运行的模型的开发者。
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。