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。
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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。
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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。
ByteDance-Seed · 工具包
一个开放的多模态智能体模型,能读屏幕截图并决定在应用、浏览器、手机和游戏中做什么。适合构建电脑操作和图形界面自动化智能体的开发者。
ByteDance-Seed · 工具包
一个研究用的文本生成模型,在连续潜空间中写作,把文本自编码器和扩散 Transformer 配在一起。适合想运行并测试已发布检查点的研究人员和开发者。
bartowski · 工具包
Qwen3.5-4B 的 imatrix GGUF 量化版本,这是一个带 MTP 层的 4.3B 图文模型,4 位文件约 3 GB。适合在本地运行小模型的人。
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。
bartowski · 工具包
novel-humanize-4b 中文文本模型的量化 GGUF 副本,从完整精度到小体积文件都有。适合想在自己电脑上运行 40 亿参数写作模型的人。
bartowski · 工具包
IBM 的 granite-4.2-3b 文本模型的量化 GGUF 副本,从完整精度到较小的 3 位文件,尺寸齐全。适合想在自己电脑上运行小型聊天模型的人。
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。
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。
barozp · 工具包
面向 Apple Silicon 的 4 位 MLX 版本,来自从稠密的 Qwen3.8-27B 切出来的混合专家模型,总参数 27B,激活 17.8B。适合用 mlx-lm 运行本地模型的人。
baidu · 工具包
读取图像和文字并进行推理,29.7B 参数中同一时间约有 3B 处于激活状态。涵盖读图表、根据照片解 STEM 题、视觉定位和放大图像。Apache 2.0。
baidu · 工具包
以推理见长的 ERNIE 4.5 混合专家文本模型,总参数 21B、激活参数 3B,上下文 128K,支持工具调用,支持英文和中文。适合需要用较小激活规模做深度推理的开发者。
axiomofmind · 工具包
MOSS-Image-SFT 扩散 Transformer 的非官方 GGUF 文件,有 Q8_0 和 Q4_K_S 两种,用 stable-diffusion.cpp 在本地做文字生成图像。需要另外准备 Qwen3.5-9B 编码器、分词器和 VAE。
axiomofmind · 工具包
面向 MOSS-Image 模型的人像与美妆摄影 LoRA,能生成整洁的特写人像,光线柔和,皮肤和头发细节细腻,用 moss_beauty_style 触发。适合用 Diffusers 或 ComfyUI 的图像创作者。
AxiomicLabs · 工具包
Axiomic Labs 的 149M 参数基础文本模型,会接着你给的文本往下写。模型卡报告它的 Intelligence Index 为 33.05,高于 SmolLM2-135M 的 27.13。F32 下约 598 MB。
autotrust · 工具包
在 DGX Spark 上把 Qwen3.8-27B NVFP4 的解码速度提高约 3.9 倍,权重不变,只靠调好的推测解码配置。适合在 Blackwell GPU 上用 vLLM 部署它的团队。
AuroraAI-Research · 工具包
微型文字生成图像模型,根据英文提示词生成固定 256 乘 256 的图片,基于从零训练的 50.4M 流匹配 Transformer。这是一个预览版本,适合研究人员和爱好者。
aurekaresearch · 工具包
预测蛋白质等生物分子的原子级三维结构,服务于早期药物研究。可在命令行用 GPU、CPU 或 Docker 运行。目前是预览版本。
ATH-MaaS · 工具包
文档解析模型:读取一页图像,按阅读顺序输出 Markdown,涵盖文字、公式和表格。约 0.8B 参数,通过 vLLM 运行。适合做文档数字化的开发者。