AI 研究技能与智能体

EarthJev

dBenf · 工具包

回答关于卫星图像块的类型化问题，使用 Sentinel-2 的全部 12 个波段，为每个选项返回概率，不生成文字。这是 Qwen3.5-0.8B 的微调版本，适合地球观测研究者。

Qwen-Image-Bench

Qwen · 工具包

名为 Q-Judger 的评审模型，对照提示词给 AI 生成的图像打分，涵盖五组标准，并以 JSON 回复。适合测试文生图模型的人。

Qwen-Drive-1.0-4B

Qwen · 工具包

基于 Qwen3.5-4B 的驾驶模型，能做 3D 感知、回答道路场景问题并规划车辆未来路径。适合研究自动驾驶的研究者。

MiroThinker-v1.0-8B

miromind-ai · 工具包

一个开放的研究智能体模型，能在长上下文中推理，并在每个任务里多次调用工具查找信息。基于 Qwen3-8B 的 8B 版本，适合在自己硬件上运行研究智能体的开发者。

Qwen3.6-35B-A3B Claude 4.7 Opus Reasoning Distilled

lordx64 · 工具包

回答前会在明确的思考块里推理，用约 8k 条 Claude Opus 4.7 的推理轨迹调优。这是 35B 混合专家的 Qwen3.6 变体，适合困难的数学、科学、代码和规划。

Qwen3.8-27B-GSQ-RCO-IQ3_S-recovered-GGUF

Joakimpalm-Zen · 工具包

把 Qwen3.8-27B 压成重新训练过缩放值的 3 位 IQ3_S GGUF。这是给研究量化的人用的研究文件，不是原模型的忠实替身。

VideoJev-4B

ZhuYuhan · 工具包

找出视频里某件事发生的时间，并回答关于视频的选择题，方式是直接给候选项打分。基于 Qwen3.5-4B，适合视频研究者和开发者。

qwen-2.5-0.5b-block-transformer-hiba-wikitext2

tahamajs · 工具包

把 Qwen2.5-0.5B 的 24 层注意力中的 18 层换成分层块注意力算子，再在 WikiText-2 上蒸馏。这是用于研究注意力改造的研究检查点，不是成品聊天模型。

qwen-2.5-0.5b-bam-umoe-wikitext2

tahamajs · 工具包

把 Qwen2.5-0.5B 的 24 层注意力中的 18 层换成混合专家注意力块，再在 WikiText-2 上蒸馏。这是用于研究注意力改造的研究检查点，不是成品聊天模型。

Qwenputer-npu

divagr1925 · 工具包

一个把小型 RISC-V 计算机内置在权重里的 Qwen3.5-4B 模型，用于精确算术和运行一个微型故事模型。这是给研究 transformer 内部程序的研究者做的实验。

Qwen3.5-9B Brainwaves DeepThought STEM OneJev1.6

nightmedia · 工具包

nightmedia 制作的实验性 9.4B 图文模型，由三个 9B 模型合并而成，面向推理和理科问题。适合喜欢尝试小型开放合并模型的爱好者和研究者。

Quark

FirstPrinciplesLabs · 工具包

FirstPrinciples 从 Qwen3.5-9B 微调出的 9B 物理、科学和数学推理模型。适合想要分步推导和第二意见，并希望在本地或离线使用的研究者。

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

ML-Intern-lab · 工具包

用一个小型 Qwen3.5-0.8B 模型一步步解数学题，它的权重由一个 LLM 直接修改，没有经过训练，用来消除重复循环。适合研究人员和想试验权重编辑的人。

Qwen3.5-4B-Qwenputer

divagr1925 · 工具包

一个实验性的 Qwen3.5-4B，把 32 位 RISC-V CPU 编译进了权重里，所以能在模型内部做精确算术，适合想探索语言模型内部计算的研究人员和好奇的开发者。

Memorilla-Qwen3-8B

memorilla · 工具包

收录 Memorilla 的记忆模块检查点，通过 Qwen3-Embedding-4B 编码器给冻结的 Qwen3-8B 模型加上记忆。适合研究语言模型记忆的研究者。

Diffusion-Qwen3.8-27B

summerAIO · 工具包

把 Qwen3.8-27B 转成掩码扩散语言模型，用并行解掩码的方式生成文字。这是一个实验性的研究检查点，适合有大显卡的研究人员和机器学习工程师。

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

RikiyaT · 工具包

一个由 LLM 在不训练的情况下编辑了两个权重矩阵的 Qwen3.5-0.8B，用来消除它的思考死循环并提升数学能力。这是面向研究人员和小模型用户的实验性模型。

qwen-concept-27b

ConceptCountry · 工具包

对 Qwen3.8-27B 的九个权重矩阵做了权重空间编程式的编辑，无需训练，所以它用更少的 token 思考。这是面向研究人员和本地模型用户的实验性版本。

QwenScope

Qwen · 工具包

通过稀疏自编码器特征来探索和引导 Qwen3.5-2B 语言模型：比较两段文字的特征激活，或把某个特征推入生成过程。适合可解释性研究者。

KVPress Leaderboard

nvidia · 工具包

展示一个排行榜，用 Llama-3.1-8B-Instruct 和 Qwen3-8B 对比语言模型的 KV 缓存压缩方法。适合比较缩减模型所需内存方式的研究者和工程师。