开发者 AI 技能与智能体

Qwen3-Embedding-8B

Qwen · 工具包

把文本变成向量，用于搜索、代码检索、分类和聚类，支持 100 多种语言。这是 Qwen 嵌入系列里的 8B 模型，向量大小可调，还支持任务指令。

Qwen3-8B-GGUF

Qwen · 工具包

在 llama.cpp 或 Ollama 中运行量化后的 Qwen3-8B GGUF 文件，有用于数学、代码和逻辑的思考模式，也有用于聊天的普通模式。适合想要本地模型并能选择文件大小的人。

Qwen-Image-Edit

Qwen · 工具包

根据文字指令编辑现有图片，修改物体、风格或图片里的中英文文字，适合使用 diffusers 库的设计师和开发者。

halogen-qwen3.8-flash-next

peonist-ai · 工具包

存放 halogen-flash-server 所用的模型权重，这个引擎能在 AMD Strix Halo 机器上运行 Qwen3.8-Flash-Next，适合想在本机运行该模型的这类硬件的主人。

Llama-V-JEPA-LM-Qwen3-8B

kkt94 · 工具包

用一个 9.2B 的模型回答关于视频片段的问题，它把冻结的 V-JEPA 2.1 视频编码器接到 Qwen3-8B 上，适合有 24 GB 以上 GPU 的人。

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。

Qwen3-8B

Qwen · 工具包

Qwen 的 8.2B 开放语言模型，可在处理难题的思考模式和日常聊天的普通模式之间切换，支持工具调用和 100 多种语言。

Qwen3.8-27B NVFP4

nvidia · 工具包

NVIDIA 把阿里巴巴 Qwen3.8-27B 压缩成 4 位 NVFP4 的版本，用 Model Optimizer 制作，面向 Blackwell GPU，输入文字、图片和视频，输出文字。

Qwen3.8-35B-A3B-Distill-GGUF

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。

elephant-1

baselabs · 工具包

一次性回答关于某个情境的一组问题，并为每个选项给出校准过的概率。这是 Baseten 的 Base Labs 发布的 9B 决策模型，由 Qwen3.5-9B 调整而来。

Qwen3.5-4B-GGUF

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。

Qwen3-0.6B

Qwen · 工具包

最小的 Qwen3 对话模型，基于 Qwen3-0.6B-Base 构建。它能在思考模式和更快的普通模式之间切换，支持 100 多种语言和 32,768 token 的上下文，在普通硬件上也能运行。

DeepHat-V1-7B

DeepHat · 工具包

面向网络安全和 DevOps 工作的 7B 编程模型，由 Qwen2.5-Coder-7B 微调而来。适合想要本地小模型的安全和运维工程师，须遵守附加的使用限制。

Apex-35B-V1.0

Apexintelligence-AI · 工具包

用于编程、工具使用、问答、搜索和研究任务的文本模型，基于 Qwen3.6-35B-A3B，每个词元约用 3B 参数。适合开发者和研究者。

Qwen3.6-35B-A3B-MTP-GGUF

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。

Qwen3.5-9B-Base

Qwen · 工具包

为研究人员和开发者提供带视觉编码器的预训练 9B 基础模型，用于微调和实验，而不是直接聊天。能处理文本和图像。

Qwen3-4B

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。

pplx-decider-flash-v1.2

perplexity-ai · 工具包

Perplexity 的小型决策模型，基于 Qwen3.5-4B，读取文字和图片，用概率回答选择题、是非题和打分题，适合快速分流和分诊。

Qwen3.8 13.5B

kusuriya-labs · 工具包

一个把 Qwen3.8-27B 剪掉一半层数再重新训练的实验，得到一个 14.7B 的日英模型，作者称它目前还不实用。

Qwopus3.8-27B-Coder-Flash-GGUF

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。

Qwen3.5-9B-GGUF

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。

Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-GGUF

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。

Qwen-Fixed-Chat-Templates

froggeric · 工具包

用一个即插即用的 Jinja 文件替换 Qwen 官方聊天模板，修复渲染错误、缓存失效、浪费词元和智能体卡住的问题。适合在本地运行 Qwen 3.5、3.6 和 3.8 模型的人。

CCORE GLB-3D-Coder 1.7B

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。

MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B

XiaomiMiMo · 工具包

Xiaomi MiMo 的 9B 智能体模型，由 Qwen3.5-9B 微调而来，覆盖编程、智能体任务、视觉编程和网络安全，作为研究的起点发布。

BotPsy-0.8B

qvac · 工具包

一个专为函数调用和智能体工作流设计的 0.8B 小模型，基于 Qwen3.5-0.8B，轻到可以在设备上运行，适合想要本地使用工具的助手的开发者。

Qwen3.8-27B-QSA-GGUF

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。

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。

Arete-27B-GGUF

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。

Terminal-RSI-27B

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。

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。

Qwen3.8-27B-FP8

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。

Qwen3.5-0.8B

Qwen · 工具包

读取图片和文字并用文字回复，来自 Qwen 的 873M 小模型。适合想用轻量多模态基础模型做原型或微调的开发者和研究者。

Qwen3.8-27B Turbo Brilliance NEO MAX MTP GGUF

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。

Qwen3.5-4B

Qwen · 工具包

用一个 4B 的混合架构模型处理文字和图片输入，支持 201 种语言和方言，上下文为 262,144 个 token。适合在 transformers、vLLM 或 SGLang 里运行小型开放权重的开发者。

mammoth-1

baselabs · 工具包

一次性回答关于某个情境的一组问题，并为每个选项给出校准过的概率。这是 Baseten 的 Base Labs 发布的 27B 决策模型，由 Qwen3.5-27B 调整而来。

Alpie Seed 9B

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。

Oc-e-Non-v1

p-e-w · 工具包

用更少的字数作答，回复长度约为它所基于的 Qwen3-4B-Instruct-2507 的一半，简短直接。适合想要精简文本生成结果的人。

Qwen3.6-35B-A3B

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。

Qwen3.8-27B GGUF (ShapeLearn Quantized)

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。

Thinklite-27B

Sparset · 工具包

Qwen3.8-27B 的一个变体，推理用的 token 少得多，高强度下最终答案约快一倍，适合运行推理模型并希望等待更短的人。

Qwen3.5-9B

Qwen · 工具包

Qwen 的 9B 开放模型，能读取文字和图片并输出文字，上下文很长，支持 201 种语言和方言，适合想在自己硬件上用中等规模模型的开发者。

Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-Coder-GGUF

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。

Qwen3.8-27B-DSpine-b16-GGUF

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。

Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-GGUF

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。

Qwenx86-4B (compact)

Quazim0t0 · 工具包

在自己的权重里运行计算器、Python 和 C 编译器，用 Qwen3.5-4B 前面加的 13 层来实现，适合研究会执行代码的模型的研究人员和爱好者。

S5-nano

maritaca-ai · 工具包

Maritaca AI 基于 Qwen3.5-4B 制作的葡萄牙语和英语小模型，有 Think 和 Instruct 两种模式，工具使用能力强，这是适用于 vLLM 和 SGLang 的 BF16 版本。适合构建巴西葡萄牙语助手的开发者。

Qwen3.8-27B-GSQ-RCO-GGUF

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。

Qwen2.5-0.5B QLoRA Demo

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。

Qwen 0.5B

Osstral · 工具包

Osstral 做的小型 Gradio 演示，提供 Qwen2.5-0.5B-Instruct 模型，适合想在浏览器或自己电脑上试用一个很小的指令微调模型的人。