Qwen3.8-4B-Distill-GGUF
empero-ai · 工具包
在笔记本或中端显卡上运行 4B 推理模型,提供五种量化等级的 GGUF 文件。由 Empero 打包,是大型 Qwen3.8 模型的蒸馏版本,适用于 llama.cpp 等应用。
empero-ai · 工具包
在笔记本或中端显卡上运行 4B 推理模型,提供五种量化等级的 GGUF 文件。由 Empero 打包,是大型 Qwen3.8 模型的蒸馏版本,适用于 llama.cpp 等应用。
prithivMLmods · 工具包
ccore 的 Qwen3.5-4B-3D-Coder 的重新打包版本,一个为编程回答和 Three.js 3D 场景调优的小模型,附带支持多词元预测的 GGUF 文件。
empero-ai · 工具包
回答前先一步步推理,使用 35B 的混合专家模型,每个词元只激活约 3B 参数。由 Qwen3.8 教师推理轨迹蒸馏而来,侧重数学和代码。
unsloth · 工具包
Unsloth 制作的 Qwen3.8 27B 视觉语言模型的 4-bit NVFP4 副本,用 vLLM 提供服务。适合想要能读图像和视频、能在智能体工具里工作的稠密模型的开发者。
sabicap · 工具包
基于 Qwen3.8-27B、用开源强化学习环境训练的 27B 智能体文本模型,报告了更高的终端和编程智能体得分,适合构建编程和调用工具智能体的开发者。
Qwen · 工具包
把文本变成向量,用于搜索、代码检索、分类和聚类,支持 100 多种语言。这是 Qwen 嵌入系列里的 8B 模型,向量大小可调,还支持任务指令。
Qwen · 工具包
在 llama.cpp 或 Ollama 中运行量化后的 Qwen3-8B GGUF 文件,有用于数学、代码和逻辑的思考模式,也有用于聊天的普通模式。适合想要本地模型并能选择文件大小的人。
Qwen · 工具包
根据文字指令编辑现有图片,修改物体、风格或图片里的中英文文字,适合使用 diffusers 库的设计师和开发者。
peonist-ai · 工具包
存放 halogen-flash-server 所用的模型权重,这个引擎能在 AMD Strix Halo 机器上运行 Qwen3.8-Flash-Next,适合想在本机运行该模型的这类硬件的主人。
kkt94 · 工具包
用一个 9.2B 的模型回答关于视频片段的问题,它把冻结的 V-JEPA 2.1 视频编码器接到 Qwen3-8B 上,适合有 24 GB 以上 GPU 的人。
GooHAI · 工具包
为 Qwen-Image-2.1 增加两个图像编辑 LoRA,一个修正像素偏移,一个移除遮罩区域。适合用该基础模型编辑图像的人。
empero-ai · 工具包
Empero 的 Qwen3.8-9B 的 GGUF 量化版本,一个由更大的 Qwen3.8 蒸馏到 Qwen3.5-9B 架构里的推理模型,适用于 llama.cpp、Ollama、LM Studio 等工具。
Qwen · 工具包
Qwen 的 8.2B 开放语言模型,可在处理难题的思考模式和日常聊天的普通模式之间切换,支持工具调用和 100 多种语言。
nvidia · 工具包
NVIDIA 把阿里巴巴 Qwen3.8-27B 压缩成 4 位 NVFP4 的版本,用 Model Optimizer 制作,面向 Blackwell GPU,输入文字、图片和视频,输出文字。
empero-ai · 工具包
用十种尺寸的 GGUF 文件运行一个 35B 混合专家模型,每个 token 约 3B 参数在工作,另附视觉投影文件。适合 llama.cpp、Ollama、LM Studio、Jan 和 KoboldCpp 用户。
baselabs · 工具包
一次性回答关于某个情境的一组问题,并为每个选项给出校准过的概率。这是 Baseten 的 Base Labs 发布的 9B 决策模型,由 Qwen3.5-9B 调整而来。
unsloth · 工具包
Unsloth 制作的 Qwen3.5-4B GGUF 量化版本,一个能读图片和文字并用文字回答的小模型,适合在本地运行模型的人。
Qwen · 工具包
最小的 Qwen3 对话模型,基于 Qwen3-0.6B-Base 构建。它能在思考模式和更快的普通模式之间切换,支持 100 多种语言和 32,768 token 的上下文,在普通硬件上也能运行。
DeepHat · 工具包
面向网络安全和 DevOps 工作的 7B 编程模型,由 Qwen2.5-Coder-7B 微调而来。适合想要本地小模型的安全和运维工程师,须遵守附加的使用限制。
Apexintelligence-AI · 工具包
用于编程、工具使用、问答、搜索和研究任务的文本模型,基于 Qwen3.6-35B-A3B,每个词元约用 3B 参数。适合开发者和研究者。