来自 Hugging Face 的 AI 项目

Qwen3.5-9B

Qwen · 工具包

Qwen 的 9B 开放模型，能读取文字和图片并输出文字，上下文很长，支持 201 种语言和方言，适合想在自己硬件上用中等规模模型的开发者。

Spark-X2.6-4B

XHToken · 工具包

一个 4.1B 的语言模型，擅长编程、智能体任务和长上下文，支持英文和中文，有三档思考强度，适合构建在自己设备上运行的智能体的开发者。

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。

DeepSeek-V4.1-Flash-1017-GSQ-RCO-GGUF

ISTA-DASLab · 工具包

DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 GGUF 版本，有三种很小的尺寸，每个张量用各自的精度量化，适合在有限硬件上运行超大混合专家模型的人。

DeepSeek-V4.1-Flash-1017-GGUF

unsloth · 工具包

Unsloth 制作的 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 GGUF 量化版本，这是一个巨大的图文模型，可在 128 GB 或更多内存的机器上本地运行，适合自己运行大型开放模型的人。

Ornith-1.5-9B-GGUF

ornith-ai · 工具包

提供 Ornith-1.5-9B 的 GGUF 文件，这是一个通过自我改进循环训练的 9B 稠密模型，适合单显卡使用。适合想要公开编程成绩的小模型的开发者。

Nanbeige4.3-33B

Nanbeige · 工具包

一个 33.1B 的开放模型，面向智能体编程和专业协作任务，是 Nanbeige4.3 系列的旗舰教师模型，适合想要约 30B 参数强力开放模型的开发者和智能体开发者。

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

ISTA-DASLab · 工具包

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。

Qwen3.5-0.8B-weight-space-programming

RikiyaT · 工具包

一个由 LLM 在不训练的情况下编辑了两个权重矩阵的 Qwen3.5-0.8B，用来消除它的思考死循环并提升数学能力。这是面向研究人员和小模型用户的实验性模型。

Recursive Flint

RecursiveSI · 工具包

为编程智能体打造的 39.8B 混合专家语言模型，能调查代码库、修复 bug、实现功能并编写测试，适合在 GPU 服务器上运行自己智能体的开发者。

gemma-4-31B-it

google · 工具包

Google DeepMind 推出的 31B 指令微调模型，能读文字和图片并输出文字，上下文 256K，可配置思考模式，适合在工作站或服务器上运行开放模型的开发者。

dale-0.8b-GGUF

manuelgscom · 工具包

一个小型 4-bit GGUF 模型，把西班牙语或英语的普通请求变成一条 Linux bash 命令，在 dale 工具里离线用 CPU 运行，适合想要帮忙写 shell 命令的人。

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。

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。

DeepSeek-V4.1-Flash-1017-GSQ-RCO-Coder-GGUF

ISTA-DASLab · 工具包

ISTA-DASLab 制作的 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 专家剪枝加量化的 GGUF 版本，面向代码和智能体工作，transformer 权重为 72.1 GB。适合有大内存机器的开发者。

Unlimited-OCR

baidu · 工具包

用 Baidu 的 3.3B 视觉语言模型把文档图片和多页 PDF 解析成文字，适合把 OCR 和文档解析加入自己工具的开发者。

AREX-2

BAAI · 工具包

用 BAAI 的 27B 模型，通过多轮提出、测量、反思和修改来改进自己的解答，适合做编程、机器学习和深度研究任务的智能体研究者和开发者。

Nex-N2.6

nex-agi · 工具包

作为多模态智能体模型处理计算机操作、编程和长时间的工具任务，基于 GLM-5.3-Flash，FP8 权重约 321B 参数。适合能自行托管大模型的团队。

GLM-5.3-Flash

zai-org · 工具包

zai-org 的 GLM-5 系列原生多模态模型，总参数 320B、激活 18B，采用稀疏与线性注意力的混合设计，并能控制思考预算。适合有大型 GPU 服务器的团队。

DeepSeek-V4.1-Flash

deepseek-ai · 工具包

DeepSeek 的多模态混合专家模型，骨干有 552B 参数，上下文长达一百万个 token，专为降低长输入智能体工作的 KV 缓存成本而设计。适合有大型 GPU 集群的团队。