Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-Coder-GGUF
ISTA-DASLab · 工具包
Qwen3.8-Flash-Next 的偏编程 GGUF 版本,去掉了一半专家,把 BF16 的 354 GB 缩到 58.4 GB,同时保留图片输入,适合有大机器、想在本地用编程模型的人。
ISTA-DASLab · 工具包
Qwen3.8-Flash-Next 的偏编程 GGUF 版本,去掉了一半专家,把 BF16 的 354 GB 缩到 58.4 GB,同时保留图片输入,适合有大机器、想在本地用编程模型的人。
RikiyaT · 工具包
一个由 LLM 在不训练的情况下编辑了两个权重矩阵的 Qwen3.5-0.8B,用来消除它的思考死循环并提升数学能力。这是面向研究人员和小模型用户的实验性模型。
microsoft · 工具包
用一个约 4B 参数的小型视觉语言模型,根据截图和终端命令来操作电脑,由 Microsoft 开发,适合构建或研究电脑操作智能体的人。
RecursiveSI · 工具包
为编程智能体打造的 39.8B 混合专家语言模型,能调查代码库、修复 bug、实现功能并编写测试,适合在 GPU 服务器上运行自己智能体的开发者。
nvidia · 工具包
读取多路摄像头画面、导航指令和运动历史,输出带文字理由的行驶轨迹,也能回答关于场景的问题。适合自动驾驶开发者和研究者。
google · 工具包
Google DeepMind 推出的 31B 指令微调模型,能读文字和图片并输出文字,上下文 256K,可配置思考模式,适合在工作站或服务器上运行开放模型的开发者。
KBlueLeaf · 工具包
KBlueLeaf 对 MOSS-Image-Base 文生图模型做的微调,缩小了其内部数据流里的极大值,同时让输出和基础模型保持接近。适合 ComfyUI 和 diffusers 用户以及数值研究人员。
HAL-X-AI · 工具包
针对一条消息、文档、图片或图表里的纯文字问题,在几十毫秒内给出每个选项的概率,适合做工单分流和记录分类的开发者。
baidu · 工具包
用 Baidu 的 3.3B 视觉语言模型把文档图片和多页 PDF 解析成文字,适合把 OCR 和文档解析加入自己工具的开发者。
BAAI · 工具包
用 BAAI 的 27B 模型,通过多轮提出、测量、反思和修改来改进自己的解答,适合做编程、机器学习和深度研究任务的智能体研究者和开发者。
baidu · 工具包
百度的 3.3B 文档解析模型,面向长文档,用 SR-SWA 注意力让解码成本几乎保持不变,提供 Transformers 和 SGLang 两条使用路线。适合要把长报告和书籍数字化的团队。
Oomni · 工具包
用男声和女声朗读 11 种印度语言的文字,可在 GPU 或普通 CPU 上运行,适合给应用加入语音功能的开发者。
maritaca-ai · 工具包
Maritaca AI 基于 Qwen3.5-4B 制作的葡萄牙语和英语小模型,有 Think 和 Instruct 两种模式,工具使用能力强,这是适用于 vLLM 和 SGLang 的 BF16 版本。适合构建巴西葡萄牙语助手的开发者。
KRAFTON · 工具包
用韩语和英语生成文本、遵循指令、保持对话上下文并调用工具。一个 3.1B 参数、上下文 262,144 个 token 的语言模型,适合开发者和设备端应用。
IFM · 工具包
MBZUAI 的 IFM 做的 29B 世界模型,把一个场景和描述的动作变成最长 20 秒的视频,让智能体可以预览结果,适合有大显卡的研究人员和智能体开发者。
taobao-mnn · 工具包
一个约 300M 参数、支持英文和中文的小型指令微调语言模型,与 MNN 推理栈一起设计,面向手机和平板运行。适合构建端侧助手的开发者。
google · 工具包
Google DeepMind 的开源嵌入模型,把文字、代码、图片、视频和音频放进同一个 768 维向量空间,可在笔记本和手机上运行。适合构建搜索和检索的开发者。
meituan-longcat · 工具包
美团 LongCat 的多模态混合专家模型,面向长时间的智能体任务和编程,总参数约 1.6 万亿,每个 token 激活 480 亿。适合有大型 GPU 集群的实验室和团队。
tencent · 工具包
五层草稿模型,为 Qwen3.8-27B 并行猜测 16 个 token,再由大模型一并检查。适合部署该模型的团队。
Qwen · 工具包
能读懂文字、图片和视频并用文字回复的 27B 开源模型,面向编程、研究和多步骤智能体任务,适合自己部署模型的开发者。