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开发者 AI 技能与智能体

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。

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商品

Qwen3.8-27B-oQ6e-mtp

Jundot · 工具包

Qwen3.8-27B 的混合精度 MLX 副本,约每个权重 6.9 位,包含视觉编码器和多词元预测头,可在 Apple 芯片上本地运行。

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Qwen3.6-35B-A3B-oQ6e-mtp

Jundot · 工具包

Qwen3.6-35B-A3B 的混合精度 MLX 副本,约每个权重 6.8 位,包含视觉编码器和多词元预测头,可在 Apple 芯片上本地运行。

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Qwen3.8-27B Astra stop edit

jarrodwatts · 工具包

给 Qwen3.8-27B 的一个小型权重修改,附带应用它的脚本,只改动一个矩阵、不需要训练,就能缩短模型在开放式任务上的思考长度。

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Qwopus3.8-27B-Flash-V2-GGUF

Jackrong · 工具包

减少长时间智能体任务里被浪费的推理,是 Qwen3.8-27B 第二版 Flash 微调模型的 GGUF 版本,Python 格式更好。适合在本地跑智能体循环的人。

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Qwopus3.8-27B-Coder-Flash

Jackrong · 工具包

写代码、调用工具,作为编码智能体处理软件任务。这是 Jackrong 基于 Qwen3.8-27B 的 27.8B 微调模型,用约 200,000 条代码和推理样例训练,适合有强力 GPU 的开发者。

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Seb-9B-v2

ironbcc · 工具包

基于 Qwen3.5-9B 的 9B 决策模型。你给它一个情境、一个问题和若干选项,它一次计算就返回每个选项的可能性,不生成任何文字。

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Qwen3.8-27B-DFlash2

incoai · 工具包

通过起草一整块 token 让主模型验证,来加速 Qwen3.8-27B,输出保持不变。这是适用于 SGLang 和 vLLM 服务的 1.9B 草稿模型,不是独立的聊天模型。

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Holo4-27B

Hcompany · 工具包

查看截图并决定下一步的点击、按键、代码运行或工具调用,基于 Qwen3.8-27B。这是面向网页、桌面和手机智能体的电脑操作模型,采用非商业许可。

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QMA Camera Angles

gribbliest · 工具包

用一个简短的提示词,从新的相机角度重新渲染一张图片,是 Qwen Image 2.1 的编辑 LoRA。适合在 ComfyUI 或 diffusers 里编辑图片的艺术家和开发者。

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Qwen3.8-27B Intel Arc Tuned

Greatjedi · 工具包

提供为 Intel Arc GPU 重新调整的 27B Qwen3.8 GGUF 文件,作者的测试里纯解码约每秒 22 个词元。适合在 Arc 显卡上用 llama.cpp 和 SYCL 的人。

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Qwen3-Reranker-0.6B-Q8_0-GGUF

ggml-org · 工具包

按与查询的相关度给段落排序,是 Qwen3 0.6B 重排序模型的 8-bit GGUF 副本,用 llama.cpp 制作。适合想要小型本地重排序模型来做搜索的开发者。

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把反编译器的输出改写成可读的 C 源码,带有有意义的名称和正确的类型。这是在未优化二进制上训练的 Qwen3.5-4B 微调模型,适合安全研究者和逆向工程师。

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Qwen3.5-4B Qwenputer Filesystem

divagr1925 · 工具包

一个实验性的 Qwen3.5-4B,把 RISC-V CPU 和一个小型文件系统编译进了权重,所以它不用外部工具就能跨会话记住事实。检查点能放进 24 GB 的 GPU。

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DavidAU 制作的 Qwen3.8-Flash-Next 的 GGUF 版本,有 27 种推理模式、27 种指令模式和 15 个可在提示词里切换的 AI 角色。适合有大显卡或大内存的人。

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回答问题并读取图像,思考过程短得多。这是 DavidAU 对 27B 的 Qwen 3.8 的调优版 GGUF,目标是在保持准确度的同时减少推理 token,适合在本地运行模型的人。

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Qwen3.8-27B-AWQ-INT4

cyankiwi · 工具包

cyankiwi 制作的 Qwen3.8-27B 4-bit AWQ 量化版本,一个带思考控制的 27B 视觉语言模型。权重为 21.02 GB,可在 Transformers、vLLM 或 SGLang 中加载。

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CLM-v0.1-8B

Contrastive-LM · 工具包

为给定的状态,给候选答案、动作或工具名各打一个概率,而不是写文字。这是建在冻结的 Qwen3-8B 编码器上的快速决策模型,适合智能体和分流工具的构建者。

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Qwen3.8-27B 的 17.1 GB 混合精度 GGUF,保留了多词元预测层,为 24 GB GPU 上的 256K 上下文和视觉功能调优。适合在 llama.cpp 里本地运行大模型的人。

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Qwen3.6-35B-A3B MTP GGUF

byteshape · 工具包

用带多词元预测的 GGUF 量化版本运行 Qwen3.6-35B-A3B,在 llama.cpp 里让 GPU 解码更快。由 ByteShape 制作,适合在显卡上运行本地模型的人。

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