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来自 Hugging Face 的 AI 项目

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Qwen3.8-27B-Randean-MXFP4

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。

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Qwen3.8-27B-Ridge-GGUF

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。

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ttf-Qwen3.8-Flash-Next-GGUF

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。

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ttf-Qwen3.8-27B-GGUF

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。

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Hemmingway-1

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。

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Qwen3.8-27B-GGUF

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。

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Qwen3.8-27B-exl3

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。

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Qwen3.8-27B-1C

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。

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Qwen3.8-27B IQR-V4

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。

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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。

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Qwen3.8-27B-4bit (MLX)

mlx-community · 工具包

Qwen3.8-27B 的 4 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。适合想在本地运行视觉语言模型的开发者。

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Qwen3.8-27B-GGUF

lmstudio-community · 工具包

Qwen 的 Qwen3.8-27B 的 GGUF 量化版本,由 LM Studio 团队用 llama.cpp 制作,适合在自己电脑上运行 27B 模型的人。

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Qwen3.8-27B QSA BF16

higa2515 · 工具包

在 Qwen3.8-27B 上加了学习型稀疏注意力索引器的 BF16 源权重,附带参考用的 Transformers 加载器,适合研究或部署 Qwen Sparse Attention 的人。

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MedErtas v0.1 27B LS

ErtasAI · 工具包

压缩到 22 GB 的开放权重医学语言模型,最擅长临床计算和从长病历中提取事实。适合在 NVIDIA Blackwell GPU 上构建医疗 AI 产品的团队。

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Qwen3.8-2B-Distill-GGUF

empero-ai · 工具包

在手机、笔记本和单板计算机上运行小型 2B 推理模型,提供五种量化等级的 GGUF 文件。由 Empero 打包,是大型 Qwen3.8 模型的蒸馏版本,适用于 llama.cpp。

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Qwen3.8-27B-pi

bytkim · 工具包

为 Pi 智能体框架调优的 27B 编程模型,训练它读取代码仓库、编辑文件、运行工具并利用工具的反馈,推理强度可调。适合运行编程智能体的开发者。

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Qwen3.8-27B-DFlash2

z-lab · 工具包

一个草稿模型,通过提出一整块词元让主模型检查,来加快 Qwen3.8-27B 的生成。不能单独使用。适合用 SGLang 或 vLLM 部署 Qwen3.8-27B 的人。

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SenseNova 6.8 Code2Video

sensenova · 工具包

用 27B 模型生成并渲染可执行代码来制作短视频,该模型由 Qwen3.8-27B 微调而来。适合想根据提示词出视频草稿的动效设计师、教师和营销人员。

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JDI-Decision-V1

JoyIndustrial · 工具包

以选项和概率回答关于文本和图像的结构化问题,是京东工业推出的决策系统,基于 Qwen3.8-27B 并内置 OCR。适合需要分派或分类请求的团队。

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Qwen3.8-Flash-Next-DFlash2

incoai · 工具包

一次起草多个 token 让主模型去核对,以此加快 Qwen3.8-Flash-Next,适合用 SGLang 部署该模型、想更快出结果又不改动它的工程师。

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Qwen3.8-27B-GGUF

ggml-org · 工具包

以 GGUF 文件形式运行 Qwen3.8-27B,这是一个 26.9B 的模型,能读图片和文字并用文字回复,通过 llama 工具在本机使用,适合想把它放在自己电脑上的你。

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Qwen3.8-4B-Distill-GGUF

empero-ai · 工具包

在笔记本或中端显卡上运行 4B 推理模型,提供五种量化等级的 GGUF 文件。由 Empero 打包,是大型 Qwen3.8 模型的蒸馏版本,适用于 llama.cpp 等应用。

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Qwen3.8-35B-A3B-Distill

empero-ai · 工具包

回答前先一步步推理,使用 35B 的混合专家模型,每个词元只激活约 3B 参数。由 Qwen3.8 教师推理轨迹蒸馏而来,侧重数学和代码。

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Qwen3.8-27B-NVFP4

unsloth · 工具包

Unsloth 制作的 Qwen3.8 27B 视觉语言模型的 4-bit NVFP4 副本,用 vLLM 提供服务。适合想要能读图像和视频、能在智能体工具里工作的稠密模型的开发者。

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Sabi-Noema

sabicap · 工具包

基于 Qwen3.8-27B、用开源强化学习环境训练的 27B 智能体文本模型,报告了更高的终端和编程智能体得分,适合构建编程和调用工具智能体的开发者。

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halogen-qwen3.8-flash-next

peonist-ai · 工具包

存放 halogen-flash-server 所用的模型权重,这个引擎能在 AMD Strix Halo 机器上运行 Qwen3.8-Flash-Next,适合想在本机运行该模型的这类硬件的主人。

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Qwen3.8-9B-Distill-GGUF

empero-ai · 工具包

Empero 的 Qwen3.8-9B 的 GGUF 量化版本,一个由更大的 Qwen3.8 蒸馏到 Qwen3.5-9B 架构里的推理模型,适用于 llama.cpp、Ollama、LM Studio 等工具。

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Qwen3.8-27B NVFP4

nvidia · 工具包

NVIDIA 把阿里巴巴 Qwen3.8-27B 压缩成 4 位 NVFP4 的版本,用 Model Optimizer 制作,面向 Blackwell GPU,输入文字、图片和视频,输出文字。

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Qwen3.8-35B-A3B-Distill-GGUF

empero-ai · 工具包

用十种尺寸的 GGUF 文件运行一个 35B 混合专家模型,每个 token 约 3B 参数在工作,另附视觉投影文件。适合 llama.cpp、Ollama、LM Studio、Jan 和 KoboldCpp 用户。

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Qwen3.8 13.5B

kusuriya-labs · 工具包

一个把 Qwen3.8-27B 剪掉一半层数再重新训练的实验,得到一个 14.7B 的日英模型,作者称它目前还不实用。

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Qwopus3.8-27B-Coder-Flash-GGUF

Jackrong · 工具包

作为 Qwen3.8-27B 的 GGUF 微调版,帮你写代码并胜任会调用工具的智能体任务,用约 20 万条代码、智能体和推理样例训练。适合在自己电脑上运行模型的开发者。

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Hemmingway-1.5

HemmingwayAI · 工具包

写日常文字,如邮件、博客文章和商品描述,也能把其他 AI 写的文字改得更像真人口吻。一个约 27B 参数的开放权重模型,仅限非商业使用。

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Qwen-Fixed-Chat-Templates

froggeric · 工具包

用一个即插即用的 Jinja 文件替换 Qwen 官方聊天模板,修复渲染错误、缓存失效、浪费词元和智能体卡住的问题。适合在本地运行 Qwen 3.5、3.6 和 3.8 模型的人。

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Thinklite-27B-GGUF

Sparset · 工具包

Thinklite-27B 的 4 位 GGUF 版本,适用于 llama.cpp,每次回答比基础模型用更少的推理,适合在本地运行 27B 文本模型的人。

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Qwen3.8-27B-QSA-GGUF

higa2515 · 工具包

用 GGUF 文件运行带稀疏注意力的 Qwen3.8-27B,提供 Q8_0 和 Unsloth 的 Q4、Q5、Q6 混合版本,支持文字、图片和视频输入。适合使用 NVIDIA 显卡的 Linux 用户。

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Clef

Cloudflare · 工具包

Cloudflare 的 27B 多模态模型,针对文本、JSON、图片或视频输入,为带类型的问题给出每个允许答案的分数,而不是写出自由文本。

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Arete-27B-GGUF

AtomicChat · 工具包

用六种尺寸的 GGUF 文件运行 Nous Research 的 Arete 27B,这是 Qwen3.8-27B 的微调版,能读文字和图像,并附有实测的质量损失。适合在自己 GPU 上运行大模型的人。

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Terminal-RSI-27B

Teriminal-RSI · 工具包

处理多步骤的终端任务,比如检查仓库、编辑代码和修复依赖。这是一个基于 Qwen3.8-27B 的 27.8B 参数智能体模型,面向研究者和智能体构建者。

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Qwen3.8-27B-FP8

Qwen · 工具包

用 Qwen3.8-27B 的 FP8 量化权重处理文字、图片和视频,它是带可调思考模式的 27B 稠密模型。适合用 transformers、vLLM 或 SGLang 部署它的开发者。

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以 GGUF 形式运行 Qwen3.8-27B,带有一组可在提示词里切换的推理和指令模式。适合运行本地模型、喜欢调整模型工作方式的人。

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用 ByteShape 的 ShapeLearn 量化出的 Qwen3.8-27B GGUF 文件,提供五种适合不同显卡的版本,在 llama.cpp 里支持图片输入和 MTP 推测解码。适合在自己的显卡上运行它的人。

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Thinklite-27B

Sparset · 工具包

Qwen3.8-27B 的一个变体,推理用的 token 少得多,高强度下最终答案约快一倍,适合运行推理模型并希望等待更短的人。

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Diffusion-Qwen3.8-27B

summerAIO · 工具包

把 Qwen3.8-27B 转成掩码扩散语言模型,用并行解掩码的方式生成文字。这是一个实验性的研究检查点,适合有大显卡的研究人员和机器学习工程师。

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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。

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Qwen3.8-27B-DSpine-b16-GGUF

aj9o9 · 工具包

一个 GGUF 草稿模型,通过推测解码在 llama.cpp 里加速 Qwen3.8-27B,在一块 RTX 3090 上处理代码和数学时约每秒 125 个 token,适合在本地运行 Qwen3.8-27B 的人。

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Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-GGUF

ISTA-DASLab · 工具包

Qwen3.8-Flash-Next 的 GGUF 版本,有四种大小,每个张量用各自的精度量化,并带有支持图片输入的视觉投影文件,适合在本地运行大型混合专家模型的人。

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Qwen3.8-27B-GSQ-RCO-GGUF

ISTA-DASLab · 工具包

ISTA-DASLab 制作的 Qwen3.8-27B GGUF 版本,共四种大小,每个张量用各自的精度量化,并带有处理图片的视觉投影文件。适合在 llama.cpp、Ollama 或 LM Studio 里本地运行模型的人。

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qwen-concept-27b

ConceptCountry · 工具包

对 Qwen3.8-27B 的九个权重矩阵做了权重空间编程式的编辑,无需训练,所以它用更少的 token 思考。这是面向研究人员和本地模型用户的实验性版本。

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DSpine for Qwen3.8-27B

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。

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