Raon-1 mini
KRAFTON · 工具包
能聊天和推理,尤其擅长韩语,并可执行调用工具的智能体任务。这是一个 28.8B 的混合专家模型,每个词元激活 4.3B 参数,上下文 262,144 个词元。KRAFTON AI 的预览版本。
KRAFTON · 工具包
能聊天和推理,尤其擅长韩语,并可执行调用工具的智能体任务。这是一个 28.8B 的混合专家模型,每个词元激活 4.3B 参数,上下文 262,144 个词元。KRAFTON AI 的预览版本。
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。
unsloth · 工具包
Unsloth 制作的 Qwen3.5-4B GGUF 量化版本,一个能读图片和文字并用文字回答的小模型,适合在本地运行模型的人。
unsloth · 工具包
在你自己的硬件上运行 Unsloth 的 GLM-5.3-Flash 文本模型 GGUF 版本,作者把这个大型开源模型定位于编码和智能体工作。适合内存充足的人。
Qwen · 工具包
最小的 Qwen3 对话模型,基于 Qwen3-0.6B-Base 构建。它能在思考模式和更快的普通模式之间切换,支持 100 多种语言和 32,768 token 的上下文,在普通硬件上也能运行。
lightonai · 工具包
读取文档页面图片,返回 markdown 文本,或带边界框的标注块、图片描述和图表数据。适合构建 OCR 和文档理解流程的开发者。
lightonai · 工具包
LightOn 的 0.8B 小型 OCR 模型,把页面图片读成 markdown,在 grounding 模式下还会给每个区块标上边界框。是 LightOnOCR-3 系列中快速、轻量的尺寸。
deepseek-ai · 工具包
用 684B 的推理模型生成文本,该模型主要通过强化学习训练,面向数学、代码和逻辑。适合自己托管大型开源模型的研究人员和团队。
DeepHat · 工具包
面向网络安全和 DevOps 工作的 7B 编程模型,由 Qwen2.5-Coder-7B 微调而来。适合想要本地小模型的安全和运维工程师,须遵守附加的使用限制。
Apexintelligence-AI · 工具包
用于编程、工具使用、问答、搜索和研究任务的文本模型,基于 Qwen3.6-35B-A3B,每个词元约用 3B 参数。适合开发者和研究者。
zai-org · 工具包
读取文档图像中的文字、公式和表格,并从中提取结构化信息,支持八种语言。这是 zai-org 的小型 OCR 模型,面向开发者和文档处理流水线。
unsloth · 工具包
通过 Unsloth 的 GGUF 文件在本地运行 Qwen3.6-35B-A3B,带多词元预测,让 llama.cpp 解码更快。适合想要本地智能体编程模型的开发者。
unsloth · 工具包
用 Unsloth 的 GGUF 文件运行 Flint,这是面向编程智能体的 39.8B 混合专家模型,每个词元只用约 2.5B 参数。适合在本地运行编程智能体的开发者。
reflection · 工具包
Reflection 推出的开放指令微调文本模型,501B 参数,每次激活 23B,上下文 1M token,面向编程、工具使用和推理。需要大型多 GPU 服务器才能运行。
Qwen · 工具包
为研究人员和开发者提供带视觉编码器的预训练 9B 基础模型,用于微调和实验,而不是直接聊天。能处理文本和图像。
Qwen · 工具包
用 4B 的 Qwen3 模型生成文本,可在处理难题的思考模式和快速聊天的普通模式之间切换。适合想用小型聊天模型的开发者。
ML-Intern-lab · 工具包
用一个小型 Qwen3.5-0.8B 模型一步步解数学题,它的权重由一个 LLM 直接修改,没有经过训练,用来消除重复循环。适合研究人员和想试验权重编辑的人。
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。
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。
inclusionAI · 工具包
用 7.9B 的混合推理模型生成文本,每个词元只激活 1.3B 参数,适合本地和低资源环境。适合不想用数据中心 GPU 却要推理和智能体能力的开发者。