开发者 AI 技能与智能体

Swift 1.5 Ornith 9B GGUF

ukisai · 工具包

以 llama.cpp 用的 GGUF 量化版本运行 Swift 1.5 Ornith 9B，这是一个调校成用更少 token 思考的推理模型。适合在自己机器上运行 9B 推理模型的人。

Groot-19B-A3B-TTQ-GGUF

TokenTinkerer · 工具包

为 llama.cpp 提供 Groot-19B-A3B 推理模型的十一种 GGUF 大小，从 7.88 到 18.59 GiB，另有一个视觉投影文件。适合在自己电脑上运行该模型的人。

Qwen3.8-27B-DFlash2-GGUF

z-lab · 工具包

GGUF 格式的草稿模型，通过提出词元块让主模型验证来加速 Qwen3.8-27B。适合在本地用 llama.cpp 运行该模型的人。

Qwen3.5-4B-MTP-GGUF

unsloth · 工具包

Unsloth 制作的带多 token 预测的 Qwen3.5-4B 的 GGUF 文件，让 llama.cpp 使用推测解码，生成速度约快 1.5 到 2 倍。适合在本地运行小型多模态模型的人。

Qwen3-30B-A3B-GGUF

unsloth · 工具包

unsloth 量化的 Qwen3-30B-A3B GGUF 文件，用于在 llama.cpp、Ollama 或 Open WebUI 里运行本地聊天和推理模型，思考模式可以逐轮开关。

Clef-LoRA-for-Qwen3.8-27B-GGUF

trevest · 工具包

把 Cloudflare Clef 的决策头加到 Qwen3.8-27B 聊天模型上，让一台 24 GB GPU 上的 llama.cpp 服务器既能回答带类型的问题，也能聊天。它是 LoRA 适配器，不是独立模型。

Sarvam-105B GGUF

sarvamai · 工具包

Sarvam-105B 的 GGUF 版本，一个重视印度语言的大型混合专家模型，按 4 位拆成 9 个分片，供 llama.cpp 使用。适合内存充足、想用大型开源模型的人。

Unlimited-OCR-2-GGUF

RX5950XT · 工具包

Unlimited-OCR-2 文档 OCR 模型的 GGUF 文件，提供 BF16、Q8_0 和 Q4_K_M，并附视觉投影器。只能在应用了仓库补丁的 llama.cpp 里运行，适合在本地读取扫描和多页文档的人。

Qwen3-30B-A3B-GGUF

Qwen · 工具包

一个 30.5B 的混合专家聊天模型，GGUF 格式，每个词元只激活 3.3B 参数，可在 llama.cpp 或 ollama 里运行。有思考和普通两种模式，适合机器配置较高的开发者。

Qwen3-0.6B-GGUF

Qwen · 工具包

一个 0.6B 的小型 GGUF 聊天模型，可在 llama.cpp 或 ollama 里本地运行，并能在思考和普通回复之间切换。适合硬件一般的用户和测试本地模型的开发者。

Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-GGUF

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。

nomic-embed-text-v1.5-GGUF

nomic-ai · 工具包

通过 llama.cpp 在你自己的机器上把句子变成向量，使用紧凑的 GGUF 文件，适合搜索和 RAG 提问。适合想要本地文本嵌入的开发者。

Qwen3.8-Flash-Next-DFlash2-GGUF

nazeshinjite · 工具包

一个 GGUF 草稿模型，通过推测解码让 llama.cpp 里的 Qwen3.8-Flash-Next 更快，文件有 334 MiB 和 622 MiB 两种。它不是独立模型，适合在本地运行该目标模型的人。

Muse Glimmer 30B GGUF

meta-models · 工具包

一个 300 亿参数智能体模型的 GGUF 版本，供 llama.cpp 使用，附带可选的图像编码器和推测解码草稿模型。适合在 24 GB 显卡上本地运行模型的人。

askmdb-9b-GGUF

manuelgscom · 工具包

根据西班牙语或英语的日常提问，写出只读的 MongoDB 聚合管道。这是 Qwen3.5-9B 微调版的 GGUF 副本，可用 llama.cpp 在本地运行，适合想用日常语言查询数据的开发者。

Qwen3.8-Flash-Coder APEX-I-MiniPlus V2.1 GGUF

IsValorum · 工具包

一个仅支持英文的编程模型，GGUF 格式，42.6B 参数的混合专家量化版，约 21.8 GB，用于在 llama.cpp 或 LM Studio 里做代码补全、重构和智能体工具调用。

K2-Horizon-3.7B-GGUF

IFM · 工具包

3.7B 参数 K2-Horizon 文本模型的 GGUF 文件，提供从 BF16 到 Q4_K_M 的六种精度，用于 llama.cpp 运行。模型有 512K token 的上下文窗口。

granite-4.2-8b GGUF

ibm-granite · 工具包

提供 IBM Granite 4.2 8B 模型的多种量化级别 GGUF 副本，可直接用于 llama.cpp。适合想在本地运行该模型、并从基础模型卡了解详情的人。

phonon-31m English for llama.cpp

gradium · 工具包

在命令行或本地服务器上把英语文字转成语音，是 Phonon 31M 模型面向 llama.cpp 的 GGUF 版本。适合已经在用带 Phonon 支持的 llama.cpp 的开发者。

Qwen2.5-Coder-1.5B Q8_0 GGUF

ggml-org · 工具包

通过 llama.cpp 在你自己的机器上运行 Qwen2.5-Coder 1.5B 的 Q8_0 GGUF 文件，可以用命令行，也可以做成本地服务器。适合想用小型代码模型的开发者。

Clef-GGUF

ggml-org · 工具包

Cloudflare 的 Clef 决策模型的 GGUF 文件，支持图像和文本输入。用 llama.cpp 工具提供服务，通过决策 API 路径调用。适合在自己机器上运行它的开发者。

theOG-50M

DrunkkToys · 工具包

根据一段英文说明写出 Python 函数。这是在一台笔记本上从零训练的 50M 参数代码模型，小到可以在 Ollama、LM Studio 或 llama.cpp 里离线运行。

Qwen 3.6 35B-A3B REAP-48 v2 GGUF

crucible-labs · 工具包

在 8.78 GiB 的 GGUF 文件里运行经过剪枝和量化的 Qwen3.6-35B-A3B，供 llama.cpp 使用，比第一版更接近未量化的权重。适合内存有限的人。

t5-v1_1-xxl-encoder-gguf

city96 · 工具包

Google T5 v1.1 XXL 文本编码器的 GGUF 转换版，用于在 llama.cpp 里生成文本嵌入，或通过 ComfyUI-GGUF 为图像生成模型提供输入。适合开发者和图像生成用户。

Qwen3.5-9B GGUF (ShapeLearn)

byteshape · 工具包

Qwen3.5-9B 的 GGUF 副本，这个模型能读文字和图像，用 ByteShape 的 ShapeLearn 压缩，面向 llama.cpp。有 GPU 和 CPU 的版本，大小约从 3 GB 到 5.7 GB。

North-Mini-Code-1.0 GGUF

byteshape · 工具包

North-Mini-Code-1.0 编程模型的 GGUF 副本，用 ByteShape 的 ShapeLearn 压缩，面向 llama.cpp 中的 GPU 使用。四种大小，从 12.1 GB 到 21.5 GB，适合单 GPU 的开发者。

MiniCPM5-2B-GGUF

bartowski · 工具包

MiniCPM5-2B 文本模型的多种大小的量化 GGUF 副本，用 llama.cpp 和重要性矩阵制作。适合在自己电脑上运行小型中英文模型的人。

google_gemma-4-31B-it-GGUF

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。

Cloudflare clef GGUF

bartowski · 工具包

Cloudflare 的 clef 决策模型的静态 GGUF 量化版本，它不写文字，而是一次性为关于某个状态的类型化问题的每个选项打分。适合用 llama.cpp 运行它的开发者。

Hy-MT2-7B-GGUF

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。

Hy-MT2-1.8B-GGUF

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。

Qwen3.8-27B Agention Precision GGUF

agentionai · 工具包

把 Qwen3.8-27B 打包成适用于 llama.cpp 的 GGUF 文件，有八种大小，从 8.95 到 16.35 GiB，另附视觉投影器。作者称在每个大小上，它与 BF16 模型的偏离都比其他量化版本小。

Qwen3.8-Flash-Next-125B-UltraLite-37GiB-GGUF

0xKitkat · 工具包

把 Qwen3.8-Flash-Next 混合专家模型压缩成约 37 GiB 的纯文本 GGUF 文件，供实验使用。它需要发布包里附带的补丁版 llama.cpp 才能运行。

OpenBonsai Qwen3.5-9B Ternary

webbrain-one · 工具包

用约 2 GB 的 GGUF 文件运行被压缩成三值权重的 Qwen3.5-9B，可在两个 llama.cpp 变体里用 CPU 运行。适合尝试极端压缩的研究预览版。

Qwen3.5-0.8B-MTP-GGUF

unsloth · 工具包

在 llama.cpp 里运行小型的 Qwen3.5 0.8B 视觉语言模型，借助多 token 预测加快生成，使用 Unsloth 的 GGUF 文件。适合测试推测解码的开发者。

gemma-4-31B-it-qat-GGUF

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。

Flint NVFP4 GGUF

RecursiveSI · 工具包

Recursive Flint 文本模型的 4-bit NVFP4 单文件 GGUF 版本，通过 llama.cpp 在 NVIDIA GPU 上运行。适合用 pi 或 OpenCode 在本地跑大模型的开发者。

Qwen3-1.7B-GGUF

Qwen · 工具包

提供 Qwen3 1.7B 小型对话模型的 q8_0 GGUF 文件，供 llama.cpp 使用，可在思考与非思考回复之间切换。适合想要轻量本地助手的人。

Xiaomi-OCR-0-GGUF

prithivMLmods · 工具包

提供 Xiaomi-OCR-0 的 GGUF 文件，这是一个用来读取文档和图片文字的 0.8B 紧凑视觉语言模型，大小从约 466 MB 到 1.52 GB。适合配合 llama.cpp 做本地 OCR。

Bonsai-1.7B-GGUF

prism-ml · 工具包

用一个每个权重只占 1 比特、约 0.24 GB 的 1.7B 语言模型生成文本，适用于 CUDA、Metal 和 CPU 上的 llama.cpp。适合需要微型本地模型的开发者。

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

pentacoxian-dev · 工具包

在一块 24 GB 的 GPU 上，以 262K token 的上下文和图片输入运行带稀疏注意力的 Qwen3.8-27B，是 GGUF 文件，适合有定制版 llama.cpp 引擎的人。

MiniCPM-V-4.7-1B-gguf

openbmb · 工具包

通过 llama.cpp 运行 1B 视觉语言模型，回答关于图片的文字提示词。提供多种量化大小的 GGUF 文件，适合想要小型本地模型的开发者和爱好者。

MiniCPM-OCR Jev GGUF

openbmb · 工具包

为文本、公式和表格区域的 OCR 结果打 0 到 1 之间的质量分，提供给 llama.cpp 使用的 GGUF 文件。适合在自己机器上检查 OCR 结果的人。

Qwen3.5-0.8B-weight-space-programming-GGUF

NotCherry · 工具包

把 Qwen3.5-0.8B weight-space-programming 模型打包成适用于 llama.cpp 的 GGUF 文件，包括 4 位文本模型和用于图像输入的独立视觉投影文件。

Tess-4.5-27B GGUF

migtissera · 工具包

Tess-4.5 的 GGUF 版本，这是一个 27B 开放权重的编程和智能体模型，供 llama.cpp 使用，带视觉投影器和可选的草稿头来加快生成。适合在本地运行模型的人。

Qwen3.6-35B-A3B lododo-Distill-v1.0 (GGUF)

lododoai · 工具包

一个可在本地运行的文本模型，是 Qwen3.6-35B-A3B 的微调版本，用 Qwen3.8-27B 生成的数据训练，打包成适用于 llama.cpp 的单个 GGUF 文件。适合在自己机器上跑模型做代码和工具调用的人。

Qwen3.8-27B-SLQ-GGUF

kaitchup · 工具包

用自定义的统计无损量化，把 Qwen3.8-27B 压成三个体积和保真度各不相同的 GGUF 文件。适合在 llama.cpp 里本地运行这个模型的人。

K2-Horizon-7B-GGUF

IFM · 工具包

IFM 的 K2-Horizon-7B 文本模型的量化 GGUF 副本，可在 llama.cpp 中本地运行，从 BF16 到 4 位都有，上下文窗口为 512K 词元。

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。

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。