来自 Hugging Face 的 AI 项目

NousCoder-14B

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。

Qwen3.8-27B-CodeForge-3xMerge i1 GGUF

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。

Morphy1.1-Coder-Beta-7B-GGUF

moolvylabs · 工具包

moolvylabs 的 7.6B 编程模型，提供 GGUF 形式，作为测试版发布并征求反馈。卡片很简短，目前没有运行步骤、基准或训练细节。

Tess-4.5-27B GGUF

migtissera · 工具包

Tess-4.5 的 GGUF 版本，这是一个 27B 开放权重的编程和智能体模型，供 llama.cpp 使用，带视觉投影器和可选的草稿头来加快生成。适合在本地运行模型的人。

FrogNano-4B-2609

microsoft · 工具包

一个紧凑的编程智能体模型，通过名为 Leaf 的五工具框架在代码仓库里查找问题、编辑文件并运行测试。适合想用小模型修复软件问题的开发者。

LongCat-Flash-Lite-Sparse

meituan-longcat · 工具包

总参数 69B、每个 token 约激活 3B 的混合专家文本模型，采用稀疏注意力，支持 100 万 token 上下文。适合为编程和工具使用智能体托管长上下文模型的团队。

Temper-2-Nodel

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。

Qwen3.6-35B-A3B lododo-Distill-v1.0 (GGUF)

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。

KAT-Coder-V2.5-Dev

Kwaipilot · 工具包

Kwaipilot 的开放权重编程模型，混合专家结构，总参数 35B，激活 3B，针对智能体编程做了调优，工具调用出错更少。可用于 transformers、vLLM 和 SGLang。

Qwen3.8-27B-Fable-5-Coding-Distilled

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。

Slonik-27B-oQ8-mtp

kakoka · 工具包

用一个 27B 编码模型帮你编写和修改 PostgreSQL 源代码，8 位量化，可通过 oMLX 在 Apple Silicon Mac 上本地运行。适合想要本地助手的 PostgreSQL 开发者。

Qwopus3.8-27B-Coder-Flash

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。

MedErtas v0.1 31B LS

ErtasAI · 工具包

在 vLLM 和 NVIDIA Blackwell GPU 上运行面向医疗领域的语言模型，它是压缩后的 Gemma 4 31B。适合需要在考题、编码和答案核查任务上又快又省的医疗 AI 产品。

KVARK Sparkle 1.1 27B GGUF

Egzakta · 工具包

用多种大小的 GGUF 文件运行 27B 的 KVARK Sparkle 1.1 模型，可选图像输入和推测解码。适合用 llama.cpp、Ollama 或 LM Studio 在本地跑模型的人。

Kvark-Sparkle-1.0-27B-GGUF

Egzakta · 工具包

KVARK Sparkle 1.0 这个 27B 视觉语言模型的 GGUF 文件，适用于 llama.cpp、Ollama 和 LM Studio，保留了推测解码头。适合在本地运行大模型的人。

Qwen3.6-35B-A3B MTP GGUF

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。

KAT-Coder-V2.5-Dev GGUF

bartowski · 工具包

Kwaipilot 的 KAT-Coder-V2.5-Dev 的 imatrix GGUF 量化版本，这是一个 34.7B 文本模型，4 位文件约 19 GB 起。适合在本地运行名字里带 Coder 的大模型的人。

Ling-3.1-flash-DSpark

AQ-MedAI · 工具包

一个小型草稿模型，通过 SGLang 里的推测解码加速 Ling-3.1-Flash，每次草拟 5 个或 7 个 token。适合在 NVIDIA GPU 上部署 Ling-3.1-Flash 的团队。

GLM-5.2

zai-org · 工具包

zai-org 推出的 753B 参数开放文本模型，适合编程和智能体这类长链条多步工作，有 1M 词元上下文，采用 MIT 许可证。适合拥有大型 GPU 集群的团队。

Forge-1-Gemma-4-E2B

YoSaNoo · 工具包

一个从 Google 的 gemma-4-E2B 微调而来的小型文本模型，偏向写代码，以 GGUF 文件发布，可在 Ollama、LM Studio、Unsloth 或 Jan 中在自己的笔记本上运行。

Qwen3.8-27B-CodeForge-3xMerge

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。

Spark-X2.6-1.7B-DSpark-GGUF

XHToken · 工具包

一个小型草稿模型，通过推测解码加速 Spark-X2.6-1.7B，每步最多猜 7 个 token。适合在支持它的 llama.cpp 构建上本地运行该模型的人。

Inkling-Small-NVFP4

thinkingmachines · 工具包

Inkling-Small 的 NVFP4 版本，一个多模态混合专家模型，接收文本、图像和音频并输出文本。适合构建智能体、编程助手和其他 AI 应用的开发者。

Qwen2.5-Coder-32B-Instruct

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。

Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-GGUF

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。

Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-GGUF

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。

Ornith-1.5-9B

ornith-ai · 工具包

处理编程和终端任务，是一个适合单张 GPU 的 9B 稠密语言模型。适合想用小型开源模型做软件开发的开发者，另有面向手机的移动版本。

Ornith-1.5-122B-NVFP4

ornith-ai · 工具包

提供 Ornith-1.5-122B 的 NVFP4 量化副本，这是一个面向单 GPU 使用、在编程测试里表现突出的 122B 混合专家文本模型。适合自己托管大模型的开发者。

Naive-N0.5-Flash

NaiveAI · 工具包

开放权重的混合专家模型，总参数 309B，激活 15.5B，原生 100 万 token 上下文，为编程和 AI 研究而构建。适合在自己服务器上运行大型编程模型的团队。

Qwen3.6-35B-A3B-coding-reap50-GGUF

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。

Spark-X2.6-4B-DSpark-GGUF

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。

Spark-X2.6-4B-Base

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。

Nanbeige4.3-33B-GGUF-UltraOptimised-Curated-Protium

SolsticeAI · 工具包

为 llama.cpp 和 Ollama 提供 33.1B 的 Nanbeige4.3 模型的 GGUF 量化文件，附带一套推理协议和最高 524,288 个词元的上下文。适合在本地运行编程模型的开发者。

Ornith-1.5-122B-GGUF

unsloth · 工具包

在你自己的机器上运行 Ornith-1.5-122B 文本模型，由 unsloth 制作成 GGUF 文件。这是一个 122B 混合专家模型，面向单块 GPU 上的编程和智能体工作。

Qwen3.6-35B-A3B-FP8

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。

Qwen3.6-27B

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。

Qwen3-Coder-Next

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。

Qwen3-4B-Instruct-2507

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。

Qwen2.5-Coder-7B-Instruct

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。

Seshat Agent

PCL-RSI-lab · 工具包

用一个会自我改进的编程智能体修复软件 bug，它从自己成功的运行中学习可复用的推理模式，适合做仓库级 bug 修复的开发者和研究人员。

MiniCPM5-2B-GGUF

openbmb · 工具包

提供 MiniCPM5-2B 的 GGUF 文件，这是一个支持中英文的小型稠密文本模型，适合在设备上和本地使用。适合想在普通硬件上用紧凑模型做编程、数学和工具调用的人。

gemma-4-26B-A4B

google · 工具包

读取文字和图片并输出文字，适合想在自己的 GPU 或工作站上，用 Google DeepMind 开放权重模型做编程、推理和图片提问的开发者。

Gadsby-4B

errrinn · 工具包

禁用 Simple Wikipedia 中常见的词对之后，用古怪的网络聊天口吻回答。这是一个 4.3B 参数的 Gemma 3 实验，适合好奇约束解码如何改变模型语气的人。

Slonik

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。

Jackrong_Qwopus3.8-27B-Coder-Flash-GGUF

bartowski · 工具包

bartowski 用重要性矩阵为 Jackrong 的 Qwopus3.8-27B-Coder-Flash 制作的 GGUF 量化版本，大小从 17 GB 到 55 GB。适合在本地用 llama.cpp 运行 27B 模型。

Qwen3.5-9B-MTP-GGUF

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。

Sharp-Spark-X2.5-4B-GGUF

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。

Qwen Sharp Chat Templates

peculiar-ragdoll · 工具包

替换 Qwen3.5、3.6 和 3.8 模型的聊天模板，让它们回答前少想一些、回复更紧凑。适合在本地运行 Qwen 做编程和知识工作的人。

Mellum2.1-12B-A2.5B-Thinking

JetBrains · 工具包

12B 混合专家思考模型，激活参数 2.5B，在真实代码仓库中用强化学习训练，面向编程智能体、数学和困难推理。由 JetBrains 打造，上下文 131,072 token。

Ling-3.1-flash

inclusionAI · 工具包

处理复杂的智能体、搜索、办公和编程工作，总参数 560B，激活参数 25B，上下文 1M token。服务示例使用多 GPU 服务器上的 SGLang，权重以 MIT 许可开放。