AREX-2 GGUF
mradermacher · 工具包
BAAI 的 AREX-2(26.9B)的 GGUF 量化文件,从 2 位到 8 位,另有可选的多模态补充文件。适合在本地运行大模型、想挑一个放得进自己内存的尺寸的人。
mradermacher · 工具包
BAAI 的 AREX-2(26.9B)的 GGUF 量化文件,从 2 位到 8 位,另有可选的多模态补充文件。适合在本地运行大模型、想挑一个放得进自己内存的尺寸的人。
JetBrains · 工具包
在 llama.cpp、Ollama 或 LM Studio 里本地运行 JetBrains 的 12B 推理模型,有五种 GGUF 大小可选。适合想在自己电脑上用上下文为 131,072 个 token 的思考模型的开发者。
IsValorum · 工具包
用一个混合精度的压缩 GGUF 文件,在 llama.cpp 里本地运行 35B 的 Axion-1.0 模型。这是 IsValorum 的量化版本,适合想在自己硬件上运行大型混合专家模型的人。
inclusionAI · 工具包
处理科学和智能体任务,总参数 560B,激活参数 25B,上下文 1M token,在 Ling-3.1-flash 基础上进一步调优。服务示例使用多 GPU 服务器上的 SGLang 和 vLLM,采用 MIT 许可。
ibm-granite · 工具包
先分步骤思考再作答,适合数学、代码、工具调用和多语言对话。这是 IBM 最大的稠密 Granite 4.2 模型,采用 Apache 2.0 许可,适合在自己硬件上运行开源模型的团队。
HuggingFaceTB · 工具包
用一个 1.35 亿参数、小到能在设备上运行的指令微调模型回答聊天式问题,也能做改写和摘要。适合需要在 Python 或 JavaScript 中使用微型聊天模型的开发者。
HuggingFaceTB · 工具包
聊天、改写和总结文本,还能调用函数,是一个小到可以在设备上运行的 1.7B 紧凑模型。这是 HuggingFaceTB 经过指令微调的 SmolLM2,适合想要小型英文模型的开发者。
gugujiji · 工具包
改写中文网文章节,让它读起来不那么像 AI 写的,同时保持剧情、对话和人物不变。这是基于 Qwen3-4B 的 4B 模型,仅限非商业使用。
gnani · 工具包
用英语和十种印度语言聊天、答题和推理,上下文长度 128K。这是 Gnani.ai 的 30B 混合专家模型,适合用印度语言构建助手、RAG 和智能体的团队。
ggml-org · 工具包
在你自己的电脑上生成文字,使用 ggml-org 打包的 OpenAI gpt-oss-20b 的 GGUF 版本。适合想在 Llama 应用或终端里本地运行开源 20B 模型的人。
datalab-to · 工具包
读取图片和 PDF 中的文字,返回保留页面布局的 markdown、HTML 或 JSON。能处理手写、表单、表格和数学公式,支持 90 多种语言,适合做文档数字化的人。
cloudraker · 工具包
把文档页面图片解析成文字、表格和图表,并保留 markdown 格式。这是 1.2B 参数的模型,图表提取更好,适合构建文档流水线的开发者。
chtisgit · 工具包
用 2-bit GSQ 的 GGUF 转换版运行 35B 的 Qwen 模型,另配一个单独的视觉投影器,供 llama.cpp 使用。适合想在 CPU 或普通显卡上用小文件跑大模型的人。
byteshape · 工具包
Qwen3.6-35B-A3B 的量化 GGUF 版本,能读图片和文字,有从约 9 GB 起的 CPU 和 GPU 变体,用 ByteShape 的 ShapeLearn 制作。适合运行 llama.cpp 的开发者。
black-forest-labs · 工具包
一个 9B 模型,把简短的图像请求、最多 10 张参考图和可选的边界框,变成一条给 FLUX 3 Image Klein 用的详细提示词。适用于编辑、文生图和布局工作。
bartowski · 工具包
支持中英文的小型聊天模型,GGUF 文件从完整 bf16 到约 2.4 GB,供 llama.cpp 使用,有低或高两档思考设置。适合想要紧凑本地助手的开发者。
anik-jha · 工具包
用砍掉一半专家的 Qwen3.6-35B-A3B 写代码,打包成适用于 llama.cpp 的 GGUF 文件。适合想要比完整模型占用更少内存的编程模型的开发者。
Aleph-Alpha · 工具包
用德语和英语推理并调用工具,上下文窗口超过一百万 token。这是 Aleph Alpha 推出的开放 78B 混合专家模型,每个 token 只激活 3.46B 参数。
XHToken · 工具包
作为推测解码的小型草稿模型,为 Spark-X2.6-4B 加速文本生成,提供 GGUF 格式。适合用 llama.cpp 在本地运行该模型的人。
XHToken · 工具包
一个 4.1B 的语言模型,面向设备端使用,针对编码、智能体任务、长上下文和推理做了调优,支持英文和中文,并有三档思考级别。适合本地运行模型的开发者。