Phi-4-mini-instruct
microsoft · 工具包
Microsoft 推出的 3.8B 开放指令模型,上下文 128K token,为内存或延迟紧张时的推理、数学和逻辑而做。适合给应用添加文本功能的开发者。
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。
microsoft · 工具包
Microsoft 推出的 3.8B 开放指令模型,上下文 128K token,为内存或延迟紧张时的推理、数学和逻辑而做。适合给应用添加文本功能的开发者。
yuyangGong · 工具包
Llama-3.1-8B-Instruct 的 LoRA 适配器,训练它遵循可信指令、忽略藏在外部数据里的命令。适合构建 LLM 应用、需要提示词注入防御的人。
unsloth · 工具包
在你自己的电脑上编写、解释和修复代码,是 Unsloth 提供的 Qwen2.5-Coder 7B 指令模型的 GGUF 副本。适合想要本地编码助手的开发者。
unsloth · 工具包
用 Meta 的紧凑模型 Llama 3.2 3B 指令版聊天、总结和回答问题,提供 Unsloth 制作的 GGUF 文件,从 2 位到 16 位。小到普通笔记本也能用。
unsloth · 工具包
用 Google 的 Gemma 3 27B 指令微调模型回答关于文本和图像的问题,提供 Unsloth 制作的 GGUF 文件,可在你自己的电脑上运行。支持 128K 词元上下文。
unsloth · 工具包
作为 268M 的指令微调 Gemma 3 模型,以 GGUF 格式根据提示词生成文本,小到可以在笔记本和台式机上运行。适合想要一个微型本地模型来运行或微调的开发者。
unsloth · 工具包
用 Google Gemma 3 12B 指令模型的 GGUF 文件回答问题、总结文本并读图,适合想在自己电脑上运行它的人。
Tongyi-MAI · 工具包
读取截图和指令,决定在手机或电脑屏幕上点哪里、输入什么。它是 MAI-UI 图形界面智能体家族里的 8B 模型,面向构建设备智能体的开发者。
tencent · 工具包
腾讯的 1.5B 语音模型,可以根据文本生成语音、编辑录音,还能做音频增强和声源分离,全部通过自然语言指令完成。
Qwen · 工具包
一个 32B 代码聊天模型的 GGUF 版本,可用 llama.cpp 在本地运行。能根据简单请求编写、解释和修复代码,适合想在自己机器上运行的开发者。
Qwen · 工具包
这是一个仅 494M 参数的对话模型,能写代码、解释代码、修代码,上下文为 32,768 个 token。适合想在笔记本、测试环境或本地小助手里用最小开源 Qwen 编程模型的开发者。
Qwen · 工具包
Qwen2.5-7B-Instruct 的 4 位 AWQ 版本,一个 7.6B 的聊天模型,能遵循指令、处理表格并返回 JSON。适合想要更小内存占用的强力聊天模型的开发者。
Qwen · 工具包
这是一个 14.7B 参数的对话模型,能回答问题、写代码、做数学题并输出结构化 JSON,上下文最长 131,072 个 token。适合想自己运行开源模型的开发者。
OpenMOSS-Team · 工具包
听一首歌并回答有关它的问题:带时间戳的歌词、情绪和曲风、调、速度与和弦,以及歌曲结构。适合处理音乐音频的开发者和研究人员。
OpenLLM-France · 工具包
Luciole-8B-Instruct-1.1 的量化 GGUF 副本,一个支持法语和英语的 8B 文本生成模型,可在你自己的电脑上运行。来自 LINAGORA 在 OpenLLM-France 联盟中的工作。
mistralai · 工具包
Mistral 推出的 7B 指令微调聊天模型,基于 Mistral-7B-v0.1,用公开的对话数据集微调。适合想要一个能遵循提示词的小型开放模型的开发者。
microsoft · 工具包
紧凑的 56 亿参数模型,接收文字、图像和音频并用文字回复,上下文 128K token。适合想用一个小模型同时处理语音、视觉和文字的开发者。
ibm-granite · 工具包
用 IBM 推出的 340M 参数指令模型处理摘要、分类、抽取、问答、RAG、代码任务和工具调用,支持 12 种语言。适合需要紧凑设备端模型的开发者。
humain-ai · 工具包
用阿拉伯语和英语回答问题、遵循指令。这是沙特数据与人工智能管理局(SDAIA)下属国家人工智能中心从零训练的 7B 模型,适合构建阿拉伯语工具的开发者和研究人员。
HuggingFaceTB · 工具包
同时回答关于视频、图像和文字的问题,用一个 2.2B 模型,视频推理约需 5.2 GB GPU 显存。适合构建设备端视觉助手的开发者。
google · 工具包
把 Google 的 Gemma 4 31B 指令微调模型做成 4-bit GGUF 文件来运行,能读取文字和图片并用文字回答。适合有消费级显卡或工作站的开发者和爱好者。
BSC-LT · 工具包
一个 7.8B 的翻译模型,支持 40 种语言和 3 种变体,可做句子、段落和文档翻译,也能处理 HTML 或 XML 文本。适合想要本地翻译器的开发者和研究人员。
bartowski · 工具包
Llama-3.2-1B-Instruct 的 GGUF 量化版本,这是一个支持八种语言的 1.2B 文本模型,4 位文件约 0.8 GB。适合运行微型本地模型的人。
bartowski · 工具包
Google Gemma 4 31B 指令模型的量化 GGUF 文件,大小从 17.15 GB 到 61.41 GB,由 bartowski 用重要性矩阵制作。可读取图像和文字。可在 llama.cpp、LM Studio 等工具里运行。
zerofata · 工具包
zerofata 基于 Gemma 4 31B 指令模型做的 31.3B 模型,适合想试用这个调优版本或和原模型对比的人。模型卡文字对用途说得很少。
yunpeng1998 · 工具包
通过在视频潜变量上复用图像编辑模型,根据文字指令编辑视频,只加了轻量的可训练投影。适合想做指令式编辑的视频创作者和研究人员。
tencent · 工具包
在 33 种语言之间翻译文本并遵循翻译指令,是腾讯 7B 模型面向 llama.cpp 的 GGUF 版本。适合在本地运行翻译的开发者。
tencent · 工具包
在 33 种语言之间翻译文本并遵循翻译指令,是适用于 llama.cpp 的 1.8B GGUF 格式模型。适合想要一个小型本地翻译器的开发者。
Qwen · 工具包
作为最小的指令微调 Qwen2.5 模型回答对话提示,约 0.5B 参数。适合想要轻量本地模型来做对话、结构化输出和测试的开发者。
vishnuOI · 工具包
解答 Unity 游戏开发问题,编写 C# 脚本、XR 代码和编辑器工具,是 Qwen2.5-Coder-7B-Instruct 的微调版本。适合想要本地编码助手的 Unity 开发者。
unsloth · 工具包
用 IBM 的 Granite 4.1 8B 模型遵循指令、调用工具和聊天,提供 Unsloth 制作的 GGUF 文件,包含聊天模板修复。适合商业助手和会用工具的智能体。
unsloth · 工具包
用 Unsloth 的 4 比特 QAT GGUF 文件运行 Google 的 Gemma 4 31B 指令模型,自带用于推测解码的草稿模型,可在 llama.cpp 中加速。适合在本地部署大型多模态模型的人。
TokenRhythm · 工具包
从 Qwen3.5-9B 后训练而来的 9B 文本模型,面向智能体框架、工具调用、编程和指令遵循,只发布文本权重。适合在自己硬件上运行智能体的开发者。
tasksource · 工具包
按你用简短指令描述的字段,从文本里抽取答案,比如发票号或公司名,并返回匹配的片段。一个 150M 模型同时覆盖抽取式问答和实体识别。
speakleash · 工具包
作为草稿模型与 Bielik-11B-v3.1-Instruct 配对,在 SGLang 或 vLLM 中做推测解码。它不是独立的语言模型。
speakleash · 工具包
作为 DFlash 草稿模型,与 Bielik-11B-v3.1-Instruct 配对,在 SGLang 或 vLLM 里做推测解码。它不是独立的语言模型。适合自己部署 Bielik 的人。
Qwen · 工具包
一个视觉语言模型,能把图片、文档和视频与文字问题一起理解并用文字回答。适合围绕图表、扫描件、屏幕和视频片段开发应用的开发者。
Qwen · 工具包
一个 14.8B 参数、按指令调优的代码模型,能根据简单请求编写、解释和修复代码,通过 transformers 库运行。适合想自己托管模型的开发者。
Qwen · 工具包
这是一个 7.6B 参数的指令微调模型,能聊天、写代码、做数学题并输出结构化 JSON,上下文最长 131,072 个 token。适合需要在单台电脑上运行小型开源模型的开发者。
Qwen · 工具包
Qwen 出品的小型 494M 参数聊天模型,能遵循指令,BF16 权重约 988 MB,通过 Transformers 运行。适合需要轻量模型做测试或简单任务的开发者。
NousResearch · 工具包
一个 3.2B 的聊天助手模型,能遵循指令、调用函数、输出结构化内容并写代码。适合在自己电脑上运行模型的开发者和爱好者。
JamieBradfield · 工具包
几乎没有思考延迟地调用工具并遵循指令,是 Spark-X2.6-4B 的 4.1B 微调模型。适合构建需要快速、直接调用工具的本地智能体的人。
HuggingFaceTB · 工具包
用一个 3.62 亿参数、在普通硬件上就能运行的指令微调模型回答聊天式问题,也能做改写和摘要。适合想要比 135M 更有余量的小型聊天模型的开发者。
DavidAU · 工具包
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。
DavidAU 对 27B Qwen 模型的 GGUF 微调版,有可切换的指令和推理模式,以及内置的帮助系统。Hugging Face 把它列为图文转文字。供本地运行。
bartowski · 工具包
Meta Llama 3.1 8B Instruct 的量化 GGUF 文件,用于本地聊天,例如 Q4_K_M 为 4.92 GB,Q8_0 为 8.54 GB。由 bartowski 用重要性矩阵制作。涵盖 8 种语言,可在 LM Studio 中运行。
bartowski · 工具包
bartowski 用重要性矩阵为 Meta 的 Llama-3.2-3B-Instruct 制作的 GGUF 量化版本,大小约从 1.8 GB 到 6.4 GB。适合用 llama.cpp 或 LM Studio 在本地运行小型聊天模型。
unsloth · 工具包
在笔记本上聊天、总结和回答文字问题,是 Unsloth 提供的 Meta 小型 Llama 3.2 1B Instruct 的 GGUF 副本,精度从 16 比特到 2 比特。适合开发者和学习者。
unsloth · 工具包
Unsloth 制作的 Google DeepMind Gemma 4 E2B 指令微调模型的 GGUF 文件,接收文本和图像并输出文本,上下文为 128K。适合在笔记本和小型机器上本地运行模型的人。
unsloth · 工具包
在你自己的电脑上回答关于文字和图片的问题,是 Unsloth 打包的 Google Gemma 3 4B 指令模型的 GGUF 副本。适合想用小型本地模型的开发者和用户。