Hermes 3 Llama-3.1 8B
NousResearch · 工具包
Nous Research 基于 Llama 3.1 的 8B 通用对话模型,支持函数调用、结构化输出、角色扮演和代码辅助。适合想要一个可以自己运行、可引导的开放助手的开发者。
NousResearch · 工具包
Nous Research 基于 Llama 3.1 的 8B 通用对话模型,支持函数调用、结构化输出、角色扮演和代码辅助。适合想要一个可以自己运行、可引导的开放助手的开发者。
mondk · 工具包
一个 4.2B 的文本生成模型,由 Qwen3.5-4B 微调而来,用 Three.js 把 3D 场景写成一个独立的 HTML 文件。在浏览器里打开文件,用鼠标旋转模型。
MemTensor · 工具包
自带固定大小记忆状态的语言模型,基于 Qwen3.6-35B-A3B,无需重读就能保留过去的上下文。适合研究模型和智能体记忆的研究人员和开发者。
Leejh123e · 工具包
一个小型聊天机器人,它的权重是用纯文本编辑清单手写出来的,完全没有经过训练。你可以把每条回复追溯到背后的神经元。需要联网访问一个公开的查询服务。
HemmingwayAI · 工具包
把日常消息和邮件写成一条可以直接发送的文字,而不是一堆选项。基于 Qwen3.8-27B 的 27B 模型,非商业使用免费,适合想要听起来像真人写作的人。
dglhf · 工具包
帮助完成智能体式编码,包含两个在 PostgreSQL 引擎任务上训练的模型。Slonik-27B 和 Slonik-9B 来自 Postgres Professional,适合从事数据库代码和编码智能体的开发者。
LiquidAI 的稀疏混合专家模型 LFM2.5-8B-A1B 的 GGUF 版本,加入 DavidAU 的 Turbo Brilliance 系统和 12 种推理模式。8.5B 的实验性发布,供本地运行。
LiquidAI 的 LFM2.5-2.6B 的 GGUF 版本,加入 DavidAU 的 Turbo Brilliance 系统,有 12 种推理模式和 12 种指令模式,在提示词里切换。2.7B 测试版,供本地运行。
Cactus-Compute · 工具包
一个 45M 参数的开放模型,用于工具调用、设备操作和结构化提取,打包成一个 14 MB 的二进制文件,约 28 MB 内存即可运行。适合需要在手机、开发板和浏览器上做函数调用的开发者。
8BitStudio · 工具包
一个 95.6M 参数的英文聊天模型,在单块 RTX 5060 Ti 上从零训练,小到可以在 CPU 上运行。适合想试玩小型本地语言模型的人。
XingChen-AGI · 工具包
用于生成文本,处理规划和调用工具等多步骤任务,支持中英文和 256K 上下文。这是一个混合专家模型,适合自行部署运行的开发者。
unsloth · 工具包
在你自己的电脑上运行 OpenAI 开放权重的 gpt-oss-20b 推理模型,由 unsloth 打包成 GGUF 文件。适合想要本地模型、并能调节推理强度的开发者。
tcmofashi · 工具包
在中文 QQ 群聊里扮演一个角色:读取聊天记录,写出一句简短随意的回复,不显示推理过程。这是 Qwen3.5-9B 的合并 9B 微调模型,也能读取聊天里的图片。
Qwen · 工具包
为每个段落回答查询的程度打分,把最好的段落排在搜索和检索系统的前面。这是覆盖 100 多种语言的 0.6B 文本重排模型,适合搭建搜索的开发者。
Qwen · 工具包
提供 Qwen3-0.6B-Base,这是 Qwen3 系列里小型的预训练基础模型,用 119 种语言训练,上下文 32k。适合要微调或研究微型语言模型的开发者。
prism-ml · 工具包
把 27B 级推理模型做成约 3.9 GB 的 1-bit GGUF 文件,在 llama.cpp 上运行,笔记本或一张显卡就能放下。适合想在日常硬件上做本地推理的人。
peculiar-ragdoll · 工具包
4B 编程模型 Spark-X2.5 的压缩 GGUF 版本,针对约 6 GB 显存的 GPU 调整了长上下文。适合想在小硬件上本地运行编程模型的开发者。
osunlp · 工具包
osunlp 推出的开放 1.2B 基础语言模型,是带注意力残差的循环 Transformer,附带一次 500B token 训练的检查点。适用于文本补全和进一步训练。
KRAFTON · 工具包
在 llama.cpp 中运行一个 28.8B 的混合专家模型,针对韩语对话、推理和调用工具的智能体做过优化。这是 Raon-1 mini preview 的 GGUF 版本,适合在自己电脑上运行模型的人。
JuneoAI · 工具包
判断 AI 智能体该采取哪个行动、谁该负责任务、谁能看到什么,这是一个能在你自己硬件上运行的 4B 模型,组织数据不出门。