Qwen2.5-VL-7B-Instruct
Qwen · 工具包
一个视觉语言模型,能把图片、文档和视频与文字问题一起理解并用文字回答。适合围绕图表、扫描件、屏幕和视频片段开发应用的开发者。
Qwen · 工具包
一个视觉语言模型,能把图片、文档和视频与文字问题一起理解并用文字回答。适合围绕图表、扫描件、屏幕和视频片段开发应用的开发者。
Qwen · 工具包
一个 14.8B 参数、按指令调优的代码模型,能根据简单请求编写、解释和修复代码,通过 transformers 库运行。适合想自己托管模型的开发者。
Qwen · 工具包
这是一个 7.6B 参数的指令微调模型,能聊天、写代码、做数学题并输出结构化 JSON,上下文最长 131,072 个 token。适合需要在单台电脑上运行小型开源模型的开发者。
Qwen · 工具包
Qwen 出品的小型 494M 参数聊天模型,能遵循指令,BF16 权重约 988 MB,通过 Transformers 运行。适合需要轻量模型做测试或简单任务的开发者。
pentacoxian-dev · 工具包
在一块 24 GB 的 GPU 上,以 262K token 的上下文和图片输入运行带稀疏注意力的 Qwen3.8-27B,是 GGUF 文件,适合有定制版 llama.cpp 引擎的人。
NousResearch · 工具包
为竞赛编程题写代码的模型,在 Qwen3-14B 基础上用强化学习继续训练,训练题共 24k 道,答案都可以检验。适合想在自己电脑上运行代码模型的开发者。
NotCherry · 工具包
把 Qwen3.5-0.8B weight-space-programming 模型打包成适用于 llama.cpp 的 GGUF 文件,包括 4 位文本模型和用于图像输入的独立视觉投影文件。
mradermacher · 工具包
Qwen3.8-27B-CodeForge-3xMerge 模型的重要性矩阵 GGUF 量化版,大小约 11 GB 到 22.5 GB,用于本地运行。适合在自己电脑上运行 27B 模型的人。
mlx-community · 工具包
Qwen3.6-35B-A3B 的 8 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。适合想在本地运行大型视觉语言模型的开发者。
mlx-community · 工具包
Qwen3.5-9B 的 4-bit 混合精度 MLX 版本,用于在 Apple Silicon 上本地生成文本,自带多词元预测头。适合在 Mac 上本地运行模型的人。
MaziyarPanahi · 工具包
返回校准概率的小型决策模型,判断智能体下一步该做什么以及该调用哪个工具。适合构建智能体和客服机器人的开发者。
MaziyarPanahi · 工具包
返回校准概率的小型裁判模型,判断回复是否有来源支撑、文本是否不安全,以及属于哪个任务或领域。适合给 AI 流程加检查的开发者。
maylore-ai · 工具包
42 亿参数的 Rust 编程模型,基于 Qwen3.5-4B,能回答俄语和英语请求。适合想用小型模型处理函数、trait、泛型和线程的 Rust 开发者。
manycore-research · 工具包
读取 3D 点云并写出结构化的场景布局,包含墙、门、窗和带标签的物体框。适合从事机器人、导航和 3D 场景理解的研究人员和开发者。
lododoai · 工具包
一个可在本地运行的文本模型,是 Qwen3.6-35B-A3B 的微调版本,用 Qwen3.8-27B 生成的数据训练,打包成适用于 llama.cpp 的单个 GGUF 文件。适合在自己机器上跑模型做代码和工具调用的人。
khazarai · 工具包
在提出修复方案前先检查真实文件,来调试和评审代码。这是 Qwen3.8-27B 的微调版,用 195M 词元的推理轨迹训练。适合构建编程智能体的开发者。
kaitchup · 工具包
用自定义的统计无损量化,把 Qwen3.8-27B 压成三个体积和保真度各不相同的 GGUF 文件。适合在 llama.cpp 里本地运行这个模型的人。
Jundot · 工具包
Qwen3.8-27B 的混合精度 MLX 副本,约每个权重 6.9 位,包含视觉编码器和多词元预测头,可在 Apple 芯片上本地运行。
Jundot · 工具包
Qwen3.6-35B-A3B 的混合精度 MLX 副本,约每个权重 6.8 位,包含视觉编码器和多词元预测头,可在 Apple 芯片上本地运行。
jarrodwatts · 工具包
给 Qwen3.8-27B 的一个小型权重修改,附带应用它的脚本,只改动一个矩阵、不需要训练,就能缩短模型在开放式任务上的思考长度。
Jackrong · 工具包
减少长时间智能体任务里被浪费的推理,是 Qwen3.8-27B 第二版 Flash 微调模型的 GGUF 版本,Python 格式更好。适合在本地跑智能体循环的人。
Jackrong · 工具包
写代码、调用工具,作为编码智能体处理软件任务。这是 Jackrong 基于 Qwen3.8-27B 的 27.8B 微调模型,用约 200,000 条代码和推理样例训练,适合有强力 GPU 的开发者。
ironbcc · 工具包
基于 Qwen3.5-9B 的 9B 决策模型。你给它一个情境、一个问题和若干选项,它一次计算就返回每个选项的可能性,不生成任何文字。
incoai · 工具包
通过起草一整块 token 让主模型验证,来加速 Qwen3.8-27B,输出保持不变。这是适用于 SGLang 和 vLLM 服务的 1.9B 草稿模型,不是独立的聊天模型。
Hcompany · 工具包
查看截图并决定下一步的点击、按键、代码运行或工具调用,基于 Qwen3.8-27B。这是面向网页、桌面和手机智能体的电脑操作模型,采用非商业许可。
gribbliest · 工具包
用一个简短的提示词,从新的相机角度重新渲染一张图片,是 Qwen Image 2.1 的编辑 LoRA。适合在 ComfyUI 或 diffusers 里编辑图片的艺术家和开发者。
Greatjedi · 工具包
提供为 Intel Arc GPU 重新调整的 27B Qwen3.8 GGUF 文件,作者的测试里纯解码约每秒 22 个词元。适合在 Arc 显卡上用 llama.cpp 和 SYCL 的人。
ggml-org · 工具包
按与查询的相关度给段落排序,是 Qwen3 0.6B 重排序模型的 8-bit GGUF 副本,用 llama.cpp 制作。适合想要小型本地重排序模型来做搜索的开发者。
Divij · 工具包
把反编译器的输出改写成可读的 C 源码,带有有意义的名称和正确的类型。这是在未优化二进制上训练的 Qwen3.5-4B 微调模型,适合安全研究者和逆向工程师。
divagr1925 · 工具包
一个把小型 RISC-V 计算机内置在权重里的 Qwen3.5-4B 模型,用于精确算术和运行一个微型故事模型。这是给研究 transformer 内部程序的研究者做的实验。
divagr1925 · 工具包
一个实验性的 Qwen3.5-4B,把 RISC-V CPU 和一个小型文件系统编译进了权重,所以它不用外部工具就能跨会话记住事实。检查点能放进 24 GB 的 GPU。
DavidAU · 工具包
DavidAU 制作的 Qwen3.8-Flash-Next 的 GGUF 版本,有 27 种推理模式、27 种指令模式和 15 个可在提示词里切换的 AI 角色。适合有大显卡或大内存的人。
DavidAU 对 27B Qwen 模型的 GGUF 微调版,有可切换的指令和推理模式,以及内置的帮助系统。Hugging Face 把它列为图文转文字。供本地运行。
回答问题并读取图像,思考过程短得多。这是 DavidAU 对 27B 的 Qwen 3.8 的调优版 GGUF,目标是在保持准确度的同时减少推理 token,适合在本地运行模型的人。
cyankiwi · 工具包
cyankiwi 制作的 Qwen3.8-27B 4-bit AWQ 量化版本,一个带思考控制的 27B 视觉语言模型。权重为 21.02 GB,可在 Transformers、vLLM 或 SGLang 中加载。
Contrastive-LM · 工具包
为给定的状态,给候选答案、动作或工具名各打一个概率,而不是写文字。这是建在冻结的 Qwen3-8B 编码器上的快速决策模型,适合智能体和分流工具的构建者。
cdiamond · 工具包
Qwen3.8-27B 的 17.1 GB 混合精度 GGUF,保留了多词元预测层,为 24 GB GPU 上的 256K 上下文和视觉功能调优。适合在 llama.cpp 里本地运行大模型的人。
byteshape · 工具包
用带多词元预测的 GGUF 量化版本运行 Qwen3.6-35B-A3B,在 llama.cpp 里让 GPU 解码更快。由 ByteShape 制作,适合在显卡上运行本地模型的人。
bespokelabs · 工具包
传入上下文和带类型的问题(选择题、是非题或有序评分),为每个答案选项给出概率。这是 Qwen3.8-27B 的微调版本,适合构建分类器和决策步骤的开发者。
bespokelabs · 工具包
用 Qwen3.5-9B 上的 LoRA 适配器,根据一段文字给是非题、选择题和评分等级打分。适合需要返回概率而不是自由文本的分类器的开发者。
beipo-ai · 工具包
用基于 Qwen3.5 的 9B 稠密电脑操作模型,通过截图操作桌面和浏览器应用。适合用官方 NorthCUA 运行框架构建电脑操作智能体的开发者。
agentionai · 工具包
比 Qwen3.8-27B 回答更简短直接,使用更少的回答和思考 token,因此回复结束得更早。这是一次轻量微调,可以直接用在与基础模型相同的工具里。
xtools-at · 工具包
用三个 Qwen3.8-27B 微调版本加权合并而成的模型,可编写和解释代码,也能处理推理问题。适合想用一个通用模型做编程和聊天的开发者。
sky7350 · 工具包
基于 Qwen3.5-4B 的 4B 分类模型,读取输入后为每个允许的答案给出概率,适用于护栏、路由、分流和智能体闸门。适合想在不用大模型的情况下做是非或标签判断的开发者。
SicariusSicariiStuff · 工具包
这是一个基于 Qwen3-32B 的 32.8B 参数英语模型,有 8B、32B 和 70B 三个版本。这里的模型卡文字只有页面样式,所以没有写明具体用途。适合已经在关注这个模型系列的人。
ragentile · 工具包
这个模型编写 GPU 内核,并通过在测试环境里反复尝试来提升速度。它是用强化学习从 Qwen3.6-35B-A3B 训练出来的混合专家模型,面向调优 GPU 代码的工程师。
Qwen · 工具包
这是一个只做过预训练的视觉语言基础模型,用于微调和上下文学习实验,不用于直接聊天。适合想用小型 Qwen3.5 作起点并用 LoRA 适配的开发者。
Qwen · 工具包
一个 4B 的 GGUF 聊天模型,可在 llama.cpp 或 ollama 里本地运行,有用于推理的思考模式和用于快速回复的普通模式。适合使用普通电脑的开发者和爱好者。
Qwen · 工具包
这是一个 14.8B 参数的开源模型,难题用思考模式推理,日常聊天用更快的非思考模式回答。适合想用一个模型处理逻辑、代码、智能体和 100 多种语言的开发者。
Qwen · 工具包
编写、解释和修复代码,是 Qwen2.5-Coder 系列中最大的指令微调模型,32B 参数。适合想在自己硬件上运行强大开源编程模型的开发者。