来自 Hugging Face 的 AI 项目

KVARK Sparkle 1.1 27B GGUF

Egzakta · 工具包

用多种大小的 GGUF 文件运行 27B 的 KVARK Sparkle 1.1 模型，可选图像输入和推测解码。适合用 llama.cpp、Ollama 或 LM Studio 在本地跑模型的人。

KVARK Sparkle 1.1 (27B)

Egzakta · 工具包

一个专门做文档工作的 27B 模型：它会搜索文档库，根据找到的内容回答，找不到答案时会明说，适合做文档和搜索智能体的开发者。

Kvark-Sparkle-1.0-27B-GGUF

Egzakta · 工具包

KVARK Sparkle 1.0 这个 27B 视觉语言模型的 GGUF 文件，适用于 llama.cpp、Ollama 和 LM Studio，保留了推测解码头。适合在本地运行大模型的人。

Qwen3.5-4B-SFT-decompiler-O0-full

Divij · 工具包

把反编译器的输出改写成可读的 C 源码，带有有意义的名称和正确的类型。这是在未优化二进制上训练的 Qwen3.5-4B 微调模型，适合安全研究者和逆向工程师。

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。

Qwen3.5-4B Qwenputer Filesystem

divagr1925 · 工具包

一个实验性的 Qwen3.5-4B，把 RISC-V CPU 和一个小型文件系统编译进了权重，所以它不用外部工具就能跨会话记住事实。检查点能放进 24 GB 的 GPU。

Hydrogen-1.0 NVFP4

deep-principle · 工具包

Hydrogen-1.0 的 4-bit NVFP4 版本，这是 Deep Principle 的 381B 科学与研究助手模型，基于 GLM-5.3。需要多 GPU 的 NVIDIA Blackwell 服务器，上下文为 1M 词元。

Hydrogen-1.0-MXFP4

deep-principle · 工具包

Deep Principle 的 384B 科学助手 Hydrogen-1.0 的 MXFP4 量化版本，面向 AMD Instinct 硬件。适合想用文本模型处理科学问题和研究规划的实验室。

Qwen3.8 Flash Next Turbo Brilliance 50x GGUF

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。

Qwen3.8-27B-AWQ-INT4

cyankiwi · 工具包

cyankiwi 制作的 Qwen3.8-27B 4-bit AWQ 量化版本，一个带思考控制的 27B 视觉语言模型。权重为 21.02 GB，可在 Transformers、vLLM 或 SGLang 中加载。

Qwen3.6-35B-A3B MTP GGUF

byteshape · 工具包

用带多词元预测的 GGUF 量化版本运行 Qwen3.6-35B-A3B，在 llama.cpp 里让 GPU 解码更快。由 ByteShape 制作，适合在显卡上运行本地模型的人。

Nimble-v4-max

bespokelabs · 工具包

传入上下文和带类型的问题（选择题、是非题或有序评分），为每个答案选项给出概率。这是 Qwen3.8-27B 的微调版本，适合构建分类器和决策步骤的开发者。

NorthCUA-Nano

beipo-ai · 工具包

用基于 Qwen3.5 的 9B 稠密电脑操作模型，通过截图操作桌面和浏览器应用。适合用官方 NorthCUA 运行框架构建电脑操作智能体的开发者。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF

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。

Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF

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。

KAT-Coder-V2.5-Dev GGUF

bartowski · 工具包

Kwaipilot 的 KAT-Coder-V2.5-Dev 的 imatrix GGUF 量化版本，这是一个 34.7B 文本模型，4 位文件约 19 GB 起。适合在本地运行名字里带 Coder 的大模型的人。

Molmo2-4B

allenai · 工具包

回答关于图片、视频和多张图片的问题，还能指出它找到的内容。这是 Ai2 的开源视觉语言模型，适合自己运行模型的开发者和研究者。

Signal 3.8 27B

agentionai · 工具包

比 Qwen3.8-27B 回答更简短直接，使用更少的回答和思考 token，因此回复结束得更早。这是一次轻量微调，可以直接用在与基础模型相同的工具里。

Smaug Humanizer

abacusai · 工具包

把 AI 写的文本改写成人类口吻，同时保留事实、数字、名称和排版。这是 Abacus.AI 基于 Gemma 4 微调的 12B 模型，适合写作者和编辑。

GLM-5.3-Flash-BF16

zai-org · 工具包

一个 320B 参数、激活 18B 的多模态模型，能读文字和图像，思考预算可调，用混合注意力设计处理长上下文。适合有像样 GPU 基础设施的团队。