Qwen3.6-35B-A3B-MTP-GGUF
unsloth · 工具包
通过 Unsloth 的 GGUF 文件在本地运行 Qwen3.6-35B-A3B,带多词元预测,让 llama.cpp 解码更快。适合想要本地智能体编程模型的开发者。
unsloth · 工具包
通过 Unsloth 的 GGUF 文件在本地运行 Qwen3.6-35B-A3B,带多词元预测,让 llama.cpp 解码更快。适合想要本地智能体编程模型的开发者。
Qwen · 工具包
为研究人员和开发者提供带视觉编码器的预训练 9B 基础模型,用于微调和实验,而不是直接聊天。能处理文本和图像。
Qwen · 工具包
用 4B 的 Qwen3 模型生成文本,可在处理难题的思考模式和快速聊天的普通模式之间切换。适合想用小型聊天模型的开发者。
perplexity-ai · 工具包
Perplexity 的小型决策模型,基于 Qwen3.5-4B,读取文字和图片,用概率回答选择题、是非题和打分题,适合快速分流和分诊。
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。
kusuriya-labs · 工具包
一个把 Qwen3.8-27B 剪掉一半层数再重新训练的实验,得到一个 14.7B 的日英模型,作者称它目前还不实用。
Jackrong · 工具包
作为 Qwen3.8-27B 的 GGUF 微调版,帮你写代码并胜任会调用工具的智能体任务,用约 20 万条代码、智能体和推理样例训练。适合在自己电脑上运行模型的开发者。
unsloth · 工具包
Unsloth 制作的 Qwen3.5-9B GGUF 量化版本,一个能读图片和文字并用文字回答的中等规模模型,适合在本地运行模型的人。
Qwen · 工具包
在你自己的电脑上运行 Qwen 的 7B 指令微调编程模型,打包成 GGUF 文件,有八种量化等级。适合想通过 llama.cpp 获得代码帮助的开发者。
froggeric · 工具包
用一个即插即用的 Jinja 文件替换 Qwen 官方聊天模板,修复渲染错误、缓存失效、浪费词元和智能体卡住的问题。适合在本地运行 Qwen 3.5、3.6 和 3.8 模型的人。
ccore · 工具包
为你描述的游戏资产写出完整的 Three.js 页面,带 3D 预览和导出 GLB 按钮。这是微调过的 Qwen3-1.7B,GGUF 格式,能在普通硬件上运行,适合游戏开发者。
XiaomiMiMo · 工具包
Xiaomi MiMo 的 9B 智能体模型,由 Qwen3.5-9B 微调而来,覆盖编程、智能体任务、视觉编程和网络安全,作为研究的起点发布。
qvac · 工具包
一个专为函数调用和智能体工作流设计的 0.8B 小模型,基于 Qwen3.5-0.8B,轻到可以在设备上运行,适合想要本地使用工具的助手的开发者。
higa2515 · 工具包
用 GGUF 文件运行带稀疏注意力的 Qwen3.8-27B,提供 Q8_0 和 Unsloth 的 Q4、Q5、Q6 混合版本,支持文字、图片和视频输入。适合使用 NVIDIA 显卡的 Linux 用户。
Qwen · 工具包
把文字转成数字向量,用于搜索、检索、分类和聚类,支持 100 多种语言,包括编程语言。是 Qwen3 Embedding 系列里最小的 0.6B 参数文本嵌入模型。
AtomicChat · 工具包
用六种尺寸的 GGUF 文件运行 Nous Research 的 Arete 27B,这是 Qwen3.8-27B 的微调版,能读文字和图像,并附有实测的质量损失。适合在自己 GPU 上运行大模型的人。
Teriminal-RSI · 工具包
处理多步骤的终端任务,比如检查仓库、编辑代码和修复依赖。这是一个基于 Qwen3.8-27B 的 27.8B 参数智能体模型,面向研究者和智能体构建者。
unsloth · 工具包
用 Unsloth 的 GGUF 文件运行 Qwen3.6-35B-A3B,这是能读图和文字的混合专家模型,每个词元只用约 3B 参数。适合在本地运行大模型的开发者。
Qwen · 工具包
用 Qwen3.8-27B 的 FP8 量化权重处理文字、图片和视频,它是带可调思考模式的 27B 稠密模型。适合用 transformers、vLLM 或 SGLang 部署它的开发者。
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。