Qwen3-Embedding-0.6B
Qwen · 工具包
把文字转成数字向量,用于搜索、检索、分类和聚类,支持 100 多种语言,包括编程语言。是 Qwen3 Embedding 系列里最小的 0.6B 参数文本嵌入模型。
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。
Qwen · 工具包
把文字转成数字向量,用于搜索、检索、分类和聚类,支持 100 多种语言,包括编程语言。是 Qwen3 Embedding 系列里最小的 0.6B 参数文本嵌入模型。
m-a-p · 工具包
把歌词和风格提示词变成带人声和伴奏的完整歌曲,并让你通过乐谱编辑旋律和和弦。这是一个开放的 3.6B 音乐生成模型,支持英文和中文,仅限非商业使用。
KRAFTON · 工具包
提供适用于 Apple silicon 的 4-bit MLX 版 Raon-1 nano 权重,让开发者在 Mac 上本地运行韩英双语聊天模型。适合应用开发者和本地模型用户。
inclusionAI · 工具包
把文字转成七种语言的语音,包括中文和英文。它能用一段短音频复制声音,按描述设计新声音,并控制情绪、语速、音高和音量。
AtomicChat · 工具包
用六种尺寸的 GGUF 文件运行 Nous Research 的 Arete 27B,这是 Qwen3.8-27B 的微调版,能读文字和图像,并附有实测的质量损失。适合在自己 GPU 上运行大模型的人。
XHToken · 工具包
面向设备端使用的紧凑 4B 语言模型的 GGUF 版本,针对编程、智能体和长上下文调校,有从无到高的三档思考级别。支持英文和中文。
Teriminal-RSI · 工具包
处理多步骤的终端任务,比如检查仓库、编辑代码和修复依赖。这是一个基于 Qwen3.8-27B 的 27.8B 参数智能体模型,面向研究者和智能体构建者。
taobao-mnn · 工具包
用 192 到 726 MB 的 GGUF 文件运行一个紧凑的 0.3B 中英文语言模型,专为手机、笔记本等设备端使用而做,可配合 llama.cpp、LM Studio 或 ollama。
ornith-ai · 工具包
运行一个面向编程和智能体任务的 35B 混合专家文本模型,每个词元只用约 3B 参数。这个仓库提供它的 GGUF 文件,供本地使用。
google · 工具包
Google 的 Gemma 4 12B Unified 模型,是能读文字、图片、音频和视频并输出文字的开放模型,上下文 256K,不需要单独的编码器。适合运行本地 AI 的开发者。
empero-ai · 工具包
用两个合成声音 Pi 和 Vo 说英语,完整的文字转语音模型只有约 140 万参数,在 CPU 上运行,不需要网络连接。这是一个研究模型。
black-forest-labs · 工具包
Black Forest Labs 的小型图像模型,能根据文字生成图片,也能参照图片编辑,速度快,适合在消费级显卡上做交互式使用。
BAAI · 工具包
把 100 多种语言的文字转成向量用于搜索,从短句到 8192 词元的文档都行。一个模型同时支持稠密、多向量和稀疏检索。由 BAAI 发布。
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。
sarvamai · 工具包
针对一段文字提出的问题,一次前向计算就给出每个答案选项的概率。适合需要固定选项决策的团队,比如工单分派,要用大显存的 NVIDIA 显卡。
Qwen · 工具包
用 Qwen3.8-27B 的 FP8 量化权重处理文字、图片和视频,它是带可调思考模式的 27B 稠密模型。适合用 transformers、vLLM 或 SGLang 部署它的开发者。
qvac · 工具包
0.8B 工具调用模型 BotPsy 的 GGUF 版本,提供 BF16、Q8_0 和 Q4_K_M 三种文件,用 llama.cpp 在你自己的设备上完整运行智能体和函数调用任务。
peculiar-ragdoll · 工具包
在 6 GB 显存的显卡上运行支持长上下文的 4B 编程模型。这些 Spark-X2.6-4B 的 GGUF 量化版有三种大小,使用偏向编程的重要性矩阵。
openai · 工具包
根据文字提示词写作、推理并调用工具,是 OpenAI 的 21B 开放权重模型,可在 16 GB 内存内运行。适合想要本地或专用模型的开发者。