Qwen3.8-9B-Distill-GGUF
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。
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。
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。
AtomicChat · 工具包
把 ZONOS3-Mini 文本转语音模型打包成适用于 llama.cpp 的 GGUF 文件,内置 27 种声音,有从 0.41 到 1.61 GB 的六种主干大小。适合在本地运行语音的开发者。
yuxinlu1 · 工具包
Google Gemma 4 12B 指令模型的 GGUF 微调版本,面向编程和使用工具的智能体工作,只需约 4.5 GB 空闲内存就能离线运行。
empero-ai · 工具包
用十种尺寸的 GGUF 文件运行一个 35B 混合专家模型,每个 token 约 3B 参数在工作,另附视觉投影文件。适合 llama.cpp、Ollama、LM Studio、Jan 和 KoboldCpp 用户。
unsloth · 工具包
Unsloth 制作的 Qwen3.5-4B GGUF 量化版本,一个能读图片和文字并用文字回答的小模型,适合在本地运行模型的人。
unsloth · 工具包
在你自己的硬件上运行 Unsloth 的 GLM-5.3-Flash 文本模型 GGUF 版本,作者把这个大型开源模型定位于编码和智能体工作。适合内存充足的人。
unsloth · 工具包
通过 Unsloth 的 GGUF 文件在本地运行 Qwen3.6-35B-A3B,带多词元预测,让 llama.cpp 解码更快。适合想要本地智能体编程模型的开发者。
unsloth · 工具包
用 Unsloth 的 GGUF 文件运行 Flint,这是面向编程智能体的 39.8B 混合专家模型,每个词元只用约 2.5B 参数。适合在本地运行编程智能体的开发者。
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。
169Pi · 工具包
通过三种位深的 GGUF 文件,在你自己的机器上运行 169Pi AI 的图文模型 Alpie Seed 9B。适合想在本地做视觉语言对话的开发者。
unsloth · 工具包
Unsloth 制作的 Qwen3.5-9B GGUF 量化版本,一个能读图片和文字并用文字回答的中等规模模型,适合在本地运行模型的人。
Qwen · 工具包
在你自己的电脑上运行 Qwen 的 7B 指令微调编程模型,打包成 GGUF 文件,有八种量化等级。适合想通过 llama.cpp 获得代码帮助的开发者。
ccore · 工具包
为你描述的游戏资产写出完整的 Three.js 页面,带 3D 预览和导出 GLB 按钮。这是微调过的 Qwen3-1.7B,GGUF 格式,能在普通硬件上运行,适合游戏开发者。
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。
maritaca-ai · 工具包
用 2.8 到 8.7 GB 的 GGUF 文件,在 llama.cpp 和兼容应用里运行 Maritaca AI 的 S5-nano,这是一个针对巴西葡萄牙语调优、带函数调用和思考模式的 4B 模型。
higa2515 · 工具包
用 GGUF 文件运行带稀疏注意力的 Qwen3.8-27B,提供 Q8_0 和 Unsloth 的 Q4、Q5、Q6 混合版本,支持文字、图片和视频输入。适合使用 NVIDIA 显卡的 Linux 用户。
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。
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。
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。
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。
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。
KRAFTON · 工具包
把 Raon-1 nano 语言模型打包成适用于 llama.cpp 的 GGUF 文件,让开发者在自己的电脑上运行韩英双语聊天模型。列出了四种量化类型。
AtomicChat · 工具包
65B 智能体编程模型 Ripple Preview 的 GGUF 量化文件,用 llama.cpp 在本地运行,适合在自己硬件上运行大型开源模型的人。
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。
byteshape · 工具包
用 ByteShape 的 ShapeLearn 量化出的 Qwen3.8-27B GGUF 文件,提供五种适合不同显卡的版本,在 llama.cpp 里支持图片输入和 MTP 推测解码。适合在自己的显卡上运行它的人。
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。
unsloth · 工具包
Unsloth 制作的 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 GGUF 量化版本,这是一个巨大的图文模型,可在 128 GB 或更多内存的机器上本地运行,适合自己运行大型开放模型的人。
ornith-ai · 工具包
提供 Ornith-1.5-9B 的 GGUF 文件,这是一个通过自我改进循环训练的 9B 稠密模型,适合单显卡使用。适合想要公开编程成绩的小模型的开发者。
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。
manuelgscom · 工具包
一个小型 4-bit GGUF 模型,把西班牙语或英语的普通请求变成一条 Linux bash 命令,在 dale 工具里离线用 CPU 运行,适合想要帮忙写 shell 命令的人。
aj9o9 · 工具包
一个 GGUF 草稿模型,通过推测解码在 llama.cpp 里加速 Qwen3.8-27B,在一块 RTX 3090 上处理代码和数学时约每秒 125 个 token,适合在本地运行 Qwen3.8-27B 的人。
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。
ISTA-DASLab · 工具包
ISTA-DASLab 制作的 Qwen3.8-27B GGUF 版本,共四种大小,每个张量用各自的精度量化,并带有处理图片的视觉投影文件。适合在 llama.cpp、Ollama 或 LM Studio 里本地运行模型的人。
shambhuraje · 工具包
一个 Gradio 演示,用来试用以 GGUF 形式保存的小型微调 Qwen2.5 0.5B 指令模型。让开发者和学习者无需安装任何东西,就能在浏览器里试这个小模型。
LocalLLaMA · 工具包
展示哪些 GGUF 量化模型适合你的显卡、Mac 或 CPU,适合在自己电脑上运行语言模型、想选一个能跑起来的文件的人。
DavidAU · 工具包
在浏览器里运行的静态页面,估算一个 GGUF 模型需要多少显存。适合想选一个能装进自己显卡的量化模型的人。