Qwen3.8-Flash-Next-DFlash2-GGUF
nazeshinjite · 工具包
一个 GGUF 草稿模型,通过推测解码让 llama.cpp 里的 Qwen3.8-Flash-Next 更快,文件有 334 MiB 和 622 MiB 两种。它不是独立模型,适合在本地运行该目标模型的人。
nazeshinjite · 工具包
一个 GGUF 草稿模型,通过推测解码让 llama.cpp 里的 Qwen3.8-Flash-Next 更快,文件有 334 MiB 和 622 MiB 两种。它不是独立模型,适合在本地运行该目标模型的人。
meta-models · 工具包
一个 300 亿参数智能体模型的 GGUF 版本,供 llama.cpp 使用,附带可选的图像编码器和推测解码草稿模型。适合在 24 GB 显卡上本地运行模型的人。
manuelgscom · 工具包
把西班牙语或英语请求变成一条 Linux bash 命令,以小型 JSON 对象返回。适合想要在 CPU 或 GPU 上运行本地命令助手的终端用户和开发者。
manuelgscom · 工具包
根据西班牙语或英语的日常提问,写出只读的 MongoDB 聚合管道。这是 Qwen3.5-9B 微调版的 GGUF 副本,可用 llama.cpp 在本地运行,适合想用日常语言查询数据的开发者。
jialinyyzz · 工具包
把 AI 写的英文和中文草稿重写成读起来像真人写的,同时保留数字、日期、名字和引语。一个 12B 模型,以 GGUF 文件提供,可在本地运行。
Jackrong · 工具包
为长时间的智能体任务缩短推理时间、降低成本,是 Qwen3.8-27B 微调模型的 GGUF 版本。适合在自己机器上跑智能体循环、想让每一轮更快的人。
IsValorum · 工具包
一个仅支持英文的编程模型,GGUF 格式,42.6B 参数的混合专家量化版,约 21.8 GB,用于在 llama.cpp 或 LM Studio 里做代码补全、重构和智能体工具调用。
IFM · 工具包
3.7B 参数 K2-Horizon 文本模型的 GGUF 文件,提供从 BF16 到 Q4_K_M 的六种精度,用于 llama.cpp 运行。模型有 512K token 的上下文窗口。
ibnsina-llm · 工具包
一个小型波斯语语言模型,可离线写作、摘要、翻译和聊天,主要用波斯语文本从零训练。可通过 ollama、LM Studio 或 llama.cpp 在笔记本上运行。
ibm-granite · 工具包
提供 IBM Granite 4.2 8B 模型的多种量化级别 GGUF 副本,可直接用于 llama.cpp。适合想在本地运行该模型、并从基础模型卡了解详情的人。
hesamation · 工具包
以四种量化大小的 GGUF 文件在你自己的机器上运行推理微调的 Qwen3.6-35B-A3B,训练数据是 Claude Opus 4.6 风格的推理数据。适合想在本地获得逐步推理回答的人。
gradium · 工具包
在命令行或本地服务器上把英语文字转成语音,是 Phonon 31M 模型面向 llama.cpp 的 GGUF 版本。适合已经在用带 Phonon 支持的 llama.cpp 的开发者。
ggml-org · 工具包
通过 llama.cpp 在你自己的机器上运行 Qwen2.5-Coder 1.5B 的 Q8_0 GGUF 文件,可以用命令行,也可以做成本地服务器。适合想用小型代码模型的开发者。
ggml-org · 工具包
Cloudflare 的 Clef 决策模型的 GGUF 文件,支持图像和文本输入。用 llama.cpp 工具提供服务,通过决策 API 路径调用。适合在自己机器上运行它的开发者。
DrunkkToys · 工具包
根据一段英文说明写出 Python 函数。这是在一台笔记本上从零训练的 50M 参数代码模型,小到可以在 Ollama、LM Studio 或 llama.cpp 里离线运行。
crucible-labs · 工具包
在 8.78 GiB 的 GGUF 文件里运行经过剪枝和量化的 Qwen3.6-35B-A3B,供 llama.cpp 使用,比第一版更接近未量化的权重。适合内存有限的人。
city96 · 工具包
Google T5 v1.1 XXL 文本编码器的 GGUF 转换版,用于在 llama.cpp 里生成文本嵌入,或通过 ComfyUI-GGUF 为图像生成模型提供输入。适合开发者和图像生成用户。
chadstthomas · 工具包
一个小型离线模型,把生硬、带 AI 腔的英文邮件草稿改写成平实的文字,同时保留事实。通过 llama.cpp 在 4 到 6 GB 的设备上运行。
byteshape · 工具包
Qwen3.5-9B 的 GGUF 副本,这个模型能读文字和图像,用 ByteShape 的 ShapeLearn 压缩,面向 llama.cpp。有 GPU 和 CPU 的版本,大小约从 3 GB 到 5.7 GB。
byteshape · 工具包
North-Mini-Code-1.0 编程模型的 GGUF 副本,用 ByteShape 的 ShapeLearn 压缩,面向 llama.cpp 中的 GPU 使用。四种大小,从 12.1 GB 到 21.5 GB,适合单 GPU 的开发者。