Ornith-1.5-35B-A3B-GGUF
ornith-ai · 工具包
运行一个面向编程和智能体任务的 35B 混合专家文本模型,每个词元只用约 3B 参数。这个仓库提供它的 GGUF 文件,供本地使用。
ornith-ai · 工具包
运行一个面向编程和智能体任务的 35B 混合专家文本模型,每个词元只用约 3B 参数。这个仓库提供它的 GGUF 文件,供本地使用。
unsloth · 工具包
用 Unsloth 的 GGUF 文件运行 Qwen3.6-35B-A3B,这是能读图和文字的混合专家模型,每个词元只用约 3B 参数。适合在本地运行大模型的开发者。
thinkingmachines · 工具包
读取文字、图像和音频并用文字回答,面向开发助手、编程工具和智能体的开发者。这是稀疏混合专家模型,总参数 276B,每个词元激活 12B。
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。
peculiar-ragdoll · 工具包
在 6 GB 显存的显卡上运行支持长上下文的 4B 编程模型。这些 Spark-X2.6-4B 的 GGUF 量化版有三种大小,使用偏向编程的重要性矩阵。
openai · 工具包
根据文字提示词写作、推理并调用工具,是 OpenAI 的 21B 开放权重模型,可在 16 GB 内存内运行。适合想要本地或专用模型的开发者。
google · 工具包
Google 发布的经指令微调的 Gemma 4 模型,读取文字和图像并输出文字,支持可配置的思考、函数调用,上下文窗口最长 256K 词元。适合开发者和研究者。
divagr1925 · 工具包
一个实验性的 Qwen3.5-4B,把 32 位 RISC-V CPU 编译进了权重里,所以能在模型内部做精确算术,适合想探索语言模型内部计算的研究人员和好奇的开发者。
tencent · 工具包
用一个 770B 参数的混合专家模型生成文字、代码和文档,它激活 49B 个参数,支持最长 1M 的上下文。适合有硬件来托管超大开放权重的团队。
Qwen · 工具包
读取图片和文字并用文字回复,来自 Qwen 的 873M 小模型。适合想用轻量多模态基础模型做原型或微调的开发者和研究者。
DavidAU · 工具包
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。
Qwen · 工具包
用一个 4B 的混合架构模型处理文字和图片输入,支持 201 种语言和方言,上下文为 262,144 个 token。适合在 transformers、vLLM 或 SGLang 里运行小型开放权重的开发者。
meta-models · 工具包
读取文字和图片,在本地机器上完成工具调用、多步推理等智能体任务,是从 Muse Spark 蒸馏出的 30B 模型。适合构建本地智能体的开发者。
KRAFTON · 工具包
把 Raon-1 nano 语言模型打包成适用于 llama.cpp 的 GGUF 文件,让开发者在自己的电脑上运行韩英双语聊天模型。列出了四种量化类型。
AtomicChat · 工具包
65B 智能体编程模型 Ripple Preview 的 GGUF 量化文件,用 llama.cpp 在本地运行,适合在自己硬件上运行大型开源模型的人。
p-e-w · 工具包
用更少的字数作答,回复长度约为它所基于的 Qwen3-4B-Instruct-2507 的一半,简短直接。适合想要精简文本生成结果的人。
Qwen · 工具包
用一个 35B 的混合专家模型处理编程、仓库级推理和图文输入,它激活 3B 个参数。适合在 transformers、vLLM 或 SGLang 里运行开放权重的开发者。
byteshape · 工具包
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。
Axion1-0 · 工具包
Axion 1.0-35B 的复现检查点,一个 35B 混合专家模型,面向科学推理、信息检索和借助工具解决问题,用 vLLM 部署。适合研究人员和智能体开发者。
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。