Qwen2.5-VL-7B-Instruct
Qwen · 工具包
一个视觉语言模型,能把图片、文档和视频与文字问题一起理解并用文字回答。适合围绕图表、扫描件、屏幕和视频片段开发应用的开发者。
Qwen · 工具包
一个视觉语言模型,能把图片、文档和视频与文字问题一起理解并用文字回答。适合围绕图表、扫描件、屏幕和视频片段开发应用的开发者。
Qwen · 工具包
一个 14.8B 参数、按指令调优的代码模型,能根据简单请求编写、解释和修复代码,通过 transformers 库运行。适合想自己托管模型的开发者。
Qwen · 工具包
这是一个 7.6B 参数的指令微调模型,能聊天、写代码、做数学题并输出结构化 JSON,上下文最长 131,072 个 token。适合需要在单台电脑上运行小型开源模型的开发者。
Qwen · 工具包
Qwen 出品的小型 494M 参数聊天模型,能遵循指令,BF16 权重约 988 MB,通过 Transformers 运行。适合需要轻量模型做测试或简单任务的开发者。
pentacoxian-dev · 工具包
在一块 24 GB 的 GPU 上,以 262K token 的上下文和图片输入运行带稀疏注意力的 Qwen3.8-27B,是 GGUF 文件,适合有定制版 llama.cpp 引擎的人。
NousResearch · 工具包
为竞赛编程题写代码的模型,在 Qwen3-14B 基础上用强化学习继续训练,训练题共 24k 道,答案都可以检验。适合想在自己电脑上运行代码模型的开发者。
NotCherry · 工具包
把 Qwen3.5-0.8B weight-space-programming 模型打包成适用于 llama.cpp 的 GGUF 文件,包括 4 位文本模型和用于图像输入的独立视觉投影文件。
mradermacher · 工具包
Qwen3.8-27B-CodeForge-3xMerge 模型的重要性矩阵 GGUF 量化版,大小约 11 GB 到 22.5 GB,用于本地运行。适合在自己电脑上运行 27B 模型的人。
mlx-community · 工具包
Qwen3.6-35B-A3B 的 8 位 MLX 转换版,能读文字和图像并用文字回答,用 mlx-vlm 工具运行。适合想在本地运行大型视觉语言模型的开发者。
mlx-community · 工具包
Qwen3.5-9B 的 4-bit 混合精度 MLX 版本,用于在 Apple Silicon 上本地生成文本,自带多词元预测头。适合在 Mac 上本地运行模型的人。
MaziyarPanahi · 工具包
返回校准概率的小型决策模型,判断智能体下一步该做什么以及该调用哪个工具。适合构建智能体和客服机器人的开发者。
MaziyarPanahi · 工具包
返回校准概率的小型裁判模型,判断回复是否有来源支撑、文本是否不安全,以及属于哪个任务或领域。适合给 AI 流程加检查的开发者。
maylore-ai · 工具包
42 亿参数的 Rust 编程模型,基于 Qwen3.5-4B,能回答俄语和英语请求。适合想用小型模型处理函数、trait、泛型和线程的 Rust 开发者。
manycore-research · 工具包
读取 3D 点云并写出结构化的场景布局,包含墙、门、窗和带标签的物体框。适合从事机器人、导航和 3D 场景理解的研究人员和开发者。
lododoai · 工具包
一个可在本地运行的文本模型,是 Qwen3.6-35B-A3B 的微调版本,用 Qwen3.8-27B 生成的数据训练,打包成适用于 llama.cpp 的单个 GGUF 文件。适合在自己机器上跑模型做代码和工具调用的人。
khazarai · 工具包
在提出修复方案前先检查真实文件,来调试和评审代码。这是 Qwen3.8-27B 的微调版,用 195M 词元的推理轨迹训练。适合构建编程智能体的开发者。
kaitchup · 工具包
用自定义的统计无损量化,把 Qwen3.8-27B 压成三个体积和保真度各不相同的 GGUF 文件。适合在 llama.cpp 里本地运行这个模型的人。
Jundot · 工具包
Qwen3.8-27B 的混合精度 MLX 副本,约每个权重 6.9 位,包含视觉编码器和多词元预测头,可在 Apple 芯片上本地运行。
Jundot · 工具包
Qwen3.6-35B-A3B 的混合精度 MLX 副本,约每个权重 6.8 位,包含视觉编码器和多词元预测头,可在 Apple 芯片上本地运行。
jarrodwatts · 工具包
给 Qwen3.8-27B 的一个小型权重修改,附带应用它的脚本,只改动一个矩阵、不需要训练,就能缩短模型在开放式任务上的思考长度。
Jackrong · 工具包
减少长时间智能体任务里被浪费的推理,是 Qwen3.8-27B 第二版 Flash 微调模型的 GGUF 版本,Python 格式更好。适合在本地跑智能体循环的人。
Jackrong · 工具包
写代码、调用工具,作为编码智能体处理软件任务。这是 Jackrong 基于 Qwen3.8-27B 的 27.8B 微调模型,用约 200,000 条代码和推理样例训练,适合有强力 GPU 的开发者。
ironbcc · 工具包
基于 Qwen3.5-9B 的 9B 决策模型。你给它一个情境、一个问题和若干选项,它一次计算就返回每个选项的可能性,不生成任何文字。
incoai · 工具包
通过起草一整块 token 让主模型验证,来加速 Qwen3.8-27B,输出保持不变。这是适用于 SGLang 和 vLLM 服务的 1.9B 草稿模型,不是独立的聊天模型。
Hcompany · 工具包
查看截图并决定下一步的点击、按键、代码运行或工具调用,基于 Qwen3.8-27B。这是面向网页、桌面和手机智能体的电脑操作模型,采用非商业许可。
gribbliest · 工具包
用一个简短的提示词,从新的相机角度重新渲染一张图片,是 Qwen Image 2.1 的编辑 LoRA。适合在 ComfyUI 或 diffusers 里编辑图片的艺术家和开发者。
Greatjedi · 工具包
提供为 Intel Arc GPU 重新调整的 27B Qwen3.8 GGUF 文件,作者的测试里纯解码约每秒 22 个词元。适合在 Arc 显卡上用 llama.cpp 和 SYCL 的人。
ggml-org · 工具包
按与查询的相关度给段落排序,是 Qwen3 0.6B 重排序模型的 8-bit GGUF 副本,用 llama.cpp 制作。适合想要小型本地重排序模型来做搜索的开发者。
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。
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。
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。
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。
DavidAU 对 27B Qwen 模型的 GGUF 微调版,有可切换的指令和推理模式,以及内置的帮助系统。Hugging Face 把它列为图文转文字。供本地运行。
回答问题并读取图像,思考过程短得多。这是 DavidAU 对 27B 的 Qwen 3.8 的调优版 GGUF,目标是在保持准确度的同时减少推理 token,适合在本地运行模型的人。
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。
Contrastive-LM · 工具包
为给定的状态,给候选答案、动作或工具名各打一个概率,而不是写文字。这是建在冻结的 Qwen3-8B 编码器上的快速决策模型,适合智能体和分流工具的构建者。
cdiamond · 工具包
Qwen3.8-27B 的 17.1 GB 混合精度 GGUF,保留了多词元预测层,为 24 GB GPU 上的 256K 上下文和视觉功能调优。适合在 llama.cpp 里本地运行大模型的人。
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。
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。
bespokelabs · 工具包
用 Qwen3.5-9B 上的 LoRA 适配器,根据一段文字给是非题、选择题和评分等级打分。适合需要返回概率而不是自由文本的分类器的开发者。
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。
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。
xtools-at · 工具包
用三个 Qwen3.8-27B 微调版本加权合并而成的模型,可编写和解释代码,也能处理推理问题。适合想用一个通用模型做编程和聊天的开发者。
sky7350 · 工具包
基于 Qwen3.5-4B 的 4B 分类模型,读取输入后为每个允许的答案给出概率,适用于护栏、路由、分流和智能体闸门。适合想在不用大模型的情况下做是非或标签判断的开发者。
SicariusSicariiStuff · 工具包
这是一个基于 Qwen3-32B 的 32.8B 参数英语模型,有 8B、32B 和 70B 三个版本。这里的模型卡文字只有页面样式,所以没有写明具体用途。适合已经在关注这个模型系列的人。
ragentile · 工具包
这个模型编写 GPU 内核,并通过在测试环境里反复尝试来提升速度。它是用强化学习从 Qwen3.6-35B-A3B 训练出来的混合专家模型,面向调优 GPU 代码的工程师。
Qwen · 工具包
这是一个只做过预训练的视觉语言基础模型,用于微调和上下文学习实验,不用于直接聊天。适合想用小型 Qwen3.5 作起点并用 LoRA 适配的开发者。
Qwen · 工具包
一个 4B 的 GGUF 聊天模型,可在 llama.cpp 或 ollama 里本地运行,有用于推理的思考模式和用于快速回复的普通模式。适合使用普通电脑的开发者和爱好者。
Qwen · 工具包
这是一个 14.8B 参数的开源模型,难题用思考模式推理,日常聊天用更快的非思考模式回答。适合想用一个模型处理逻辑、代码、智能体和 100 多种语言的开发者。
Qwen · 工具包
编写、解释和修复代码,是 Qwen2.5-Coder 系列中最大的指令微调模型,32B 参数。适合想在自己硬件上运行强大开源编程模型的开发者。
Qwen · 工具包
提供 Qwen2.5-Coder 14B 指令模型的 GGUF 文件,有八种量化大小,可用 llama.cpp 辅助写代码。适合有好 GPU 或大内存机器、想要更强本地代码助手的开发者。
Qwen · 工具包
提供 Qwen2.5-Coder 1.5B 指令模型的 GGUF 文件,有八种量化大小,可用 llama.cpp 在笔记本上辅助写代码。适合想要轻量本地代码助手的开发者。
Qwen · 工具包
把文字提示词变成图像,并能在图中渲染清晰的英文和中文文字。适合使用 diffusers 库的设计师、艺术家和开发者。
mradermacher · 工具包
ccore/Qwen3.5-4B-GLB-3D-Coder(一个 4.2B 模型)的静态 GGUF 量化版本,大小从 2.0 GB 到 8.5 GB,另有两个小型多模态补充文件。由 mradermacher 制作。
lilylilith · 工具包
Qwen Image 2.1 的 LoRA,可以把一张现有图片转到你选定的新镜头角度,同时保持它的风格。它用高斯泼溅或 3D 模型生成的粗略渲染图来引导。
incoai · 工具包
通过 Inco AI 的 Splash 引擎在 Apple 芯片 Mac 上运行 Qwen3.8-27B,一个包里含 4-bit 模型、DFlash 2 草稿模型和视觉编码器。只能在 Splash 里使用。
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。
flechin · 工具包
一个 27B 推理模型,经过微调后倾向于直接回答而不是含糊其辞,并量化为 MXFP4,让 vLLM 能在单块 32 GB GPU 上提供服务,适合运行本地推理和工具调用模型的开发者。
empero-ai · 工具包
把 Qwen3.8-27B 压缩成每权重 3.7 位的 GGUF 文件来运行,适合 16 GB 的 GPU,还可选图像输入。适合用 llama.cpp、Ollama 或 LM Studio 在本地跑模型的人。
Comfy-Org · 工具包
为 ComfyUI 文本编码器文件夹重新打包的 Qwen3-VL 4B 和 8B 模型文件,提供从 bf16 到 4-bit 风格的多种精度。适合需要 Qwen3-VL 文本编码器的 ComfyUI 用户。
Comfy-Org · 工具包
为 ComfyUI 重新打包的 Qwen-Image-Edit 模型文件和 LoRA,附带根据文字指令编辑图片的工作流。适合修图和改风格的 ComfyUI 用户。
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。
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。
unsloth · 工具包
unsloth 制作的 Qwen3.5-2B 小型 GGUF 版本,能读图片和文字并用文字回答。适合在本地做原型、微调和研究。
oruk · 工具包
把英文语音转成文字。它是用词错误率做强化学习后训练的 Qwen3-ASR-1.7B,适合需要英文转写的开发者和语音研究者。
ragentile · 工具包
用强化学习调优的模型,用于编写并加速 GPU 内核,基于 Qwen 底座,用编译、正确性和计时反馈训练。适合做 GPU 性能工作的开发者。
Qwen · 工具包
读取文本和图像并输出文本,是 Qwen3.6-35B-A3B 的 FP8 版本,激活参数 3B。适合运行编程智能体、又想比全精度下载更小的开发者。
Qwen · 工具包
Qwen 的 27B 模型,读取文字和图片并用文字回复,针对编程智能体和仓库级工作调校,适合用 transformers 库运行它的开发者。
Qwen · 工具包
把 100 多种语言的文字和代码变成向量,用于搜索、检索、分类和聚类,向量大小可调,还支持任务指令,适合构建搜索和 RAG 系统的开发者。
Qwen · 工具包
作为编程智能体模型使用,总参数 80B、激活参数 3B,上下文 256K。适合在 CLI 和 IDE 工具里运行智能体、并想自己托管模型的开发者。
Qwen · 工具包
用 4B 模型回答对话提示,不显示思考过程,可读取最多 256K token 的上下文。适合想要小型开源助手来做推理、编程和工具调用的开发者。
Qwen · 工具包
编写、解释和修复代码,是 Qwen2.5-Coder 系列里 7B 的指令微调成员。适合想要一个单张消费级 GPU 就能跑的开源编程模型的开发者。
Qwen · 工具包
提供 Qwen2.5 1.5B 小型对话模型的 GGUF 文件,有八种量化大小,可用 llama.cpp 在笔记本或普通 GPU 上运行。适合想要轻量本地助手的人。
Qwen · 工具包
Qwen 的 1.5B 小型对话模型,能遵循指令、写代码和数学、输出 JSON 等结构化内容,支持超过 29 种语言。适合需要轻量模型的开发者。
prithivMLmods · 工具包
一个小型 Qwen3.5 0.8B 模型的 GGUF 版本,它的权重被直接修改以减少推理循环。适合想用多种量化大小在本地运行它的人。
oguzeldereli · 工具包
用一个 40.4 GB 的 GGUF 文件运行被压成三值权重的 180B 混合专家模型 Qwen3.8-Flash-Next,比 FP8 版本小 4.6 倍。适合配合打过补丁的 llama.cpp 在本地使用。
oguzeldereli · 工具包
把 Qwen3.8-27B 压缩成三值权重的 GGUF 文件,可在 12 GB 显卡上运行,有 8.2 GB 和 6.74 GB 两个版本。适合想在普通硬件上跑大型本地模型的人。
NousResearch · 工具包
Nous Research 的 14B 混合推理模型,基于 Qwen3-14B。它可以逐步思考、调用工具,并返回符合模式的 JSON。使用 ChatML 提示格式。
nightmedia · 工具包
nightmedia 制作的实验性 9.4B 图文模型,由三个 9B 模型合并而成,面向推理和理科问题。适合喜欢尝试小型开放合并模型的爱好者和研究者。
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。
jaredpalmer · 工具包
读取一份文档和带类型的问题,一次计算就为每个答案选项返回校准过的概率,不生成文字。这是基于 Qwen3.5-4B 的决策模型,适合需要给文档分流、分诊或检查的开发者。
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。
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。
bartowski · 工具包
bartowski 制作的 Qwen3.8-27B 的一组 GGUF 量化版本,从 Q8_0 到 3-bit,用重要性矩阵生成。适合在本地用 llama.cpp 运行 27B 视觉语言模型的人。
Asteromorph · 工具包
为每份文档与搜索查询的相关度打分,可附带上下文,用来重新排序搜索结果。这是基于 Qwen3.5 构建的 4B 开放权重重排序模型,适合科学和通用搜索。
akhaliq · 工具包
Qwen-Image-2.1 的 LoRA,把输入画面和导演式指令变成下一个镜头,并保持场景一致。适合做分镜的人和图像创作者。
akhaliq · 工具包
Qwen-Image-2.1 的相机控制 LoRA,能从你选的角度重新拍摄一个主体,有 36 个姿态外加特写版本。适合用 ComfyUI 或 diffusers 的图像创作者。
unsloth · 工具包
Qwen3.5 9B 的 GGUF 版本,支持在 llama.cpp 里用多词元预测做推测解码,生成更快。适合会自己构建 llama.cpp、想在本地运行这个模型的人。
unsloth · 工具包
unsloth 制作的 Qwen3.5-0.8B 小型 GGUF 版本,能读图片和文字并用文字回答。适合在本地做原型、微调和研究。
turboderp · 工具包
Qwen3.8-27B 的 EXL3 量化版本,提供从 1.40 到 6.00 的多种每权重比特数。适合在显存有限的 GPU 上用 ExLlamaV3 本地运行 27B 模型的人。
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。
TawusGames · 工具包
TawusGames 发布的 LoRA,从名字看用于 Qwen Image 2.1 的纹理局部重绘和外扩。模型页没有更多说明。
sweetand · 工具包
帮助 1C:Enterprise 平台上的开发者读取和修改 BSL 代码,并在 XML 导出里查找对象。这是以俄语为主的 Qwen3.8-27B 微调版本,这里提供 GGUF 格式。
StrandsAgents · 工具包
为智能体流程做快速决策:在选项中挑选,或按等级打分,每个答案都带校准过的置信度。适合做模型路由、选择工具和分流请求的开发者。
StillDeadcode · 工具包
把 Qwen3.8-27B 压缩成十五种大小,每个权重约 2.5 到 8 位,面向 AMD RDNA4 GPU 上的 radiance 引擎,内含图片读取和提速草稿器。
Qwen · 工具包
能读图像和文字的多模态聊天模型,总参数 35B,每次只启用其中 3B。适合用 Transformers、vLLM 等自己部署大模型的开发者。
Qwen · 工具包
读取文字和图片并写出文字,是带视觉编码器的 27B Qwen 模型,原生上下文为 262,144 个词元。适合在服务器级硬件上构建助手和智能体的开发者。
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。