来自 Hugging Face 的 AI 项目

Qwopus3.8-27B-Coder-Flash

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。

Seb-9B-v2

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。

Qwen3.8-27B-DFlash2

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。

Carbon-X

HuggingFaceBio · 工具包

在聊天里读取原始 DNA 并用英文回答，判断变异看起来是良性还是致病，适合想在自己 GPU 上运行 DNA 语言模型的研究人员。

Holo4-27B

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。

Qwen3.8-27B Intel Arc Tuned

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。

Qwen3-Reranker-0.6B-Q8_0-GGUF

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。

Qwen3.5-4B-SFT-decompiler-O0-full

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。

Qwenputer-npu

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。

Qwen3.5-4B Qwenputer Filesystem

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。

Qwen3.8 Flash Next Turbo Brilliance 50x GGUF

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。

Qwen3.8-27B-Jumbo-Fusion-IQ-747-900-Turbo-Brilliance-50X

DavidAU · 工具包

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。

Qwen3.8-27B-Cold-Fusion-GAIN-V1.1-NM-DAU-NEO-MAX-MTP-GGUF

DavidAU · 工具包

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。

Qwen3.8-27B-AWQ-INT4

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。

CLM-v0.1-8B

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。

Qwen3.8-27B iMatrix NVFP4 MTP GGUF

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。

Qwen3.6-35B-A3B MTP GGUF

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。

Nimble-v4-max

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。

Bespoke-Nimble-9B

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。

NorthCUA-Nano

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。

Ling-3.1-flash-DSpark

AQ-MedAI · 工具包

一个小型草稿模型，通过 SGLang 里的推测解码加速 Ling-3.1-Flash，每次草拟 5 个或 7 个 token。适合在 NVIDIA GPU 上部署 Ling-3.1-Flash 的团队。

Signal 3.8 27B

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。

Qwen3.8-27B-CodeForge-3xMerge

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。

Mica-v0.5-4B

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。

Assistant_Pepe_32B

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。

Jasper-K-35B-MoE

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。

Qwen3.5-4B-Base

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。

Qwen3-4B-GGUF

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。

Qwen3-14B

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。

Qwen3.5-4B-GLB-3D-Coder-GGUF

mradermacher · 工具包

ccore/Qwen3.5-4B-GLB-3D-Coder（一个 4.2B 模型）的静态 GGUF 量化版本，大小从 2.0 GB 到 8.5 GB，另有两个小型多模态补充文件。由 mradermacher 制作。

voyage-4-nano

MongoDB · 工具包

来自 Voyage 4 系列、3.46 亿参数的多语言文本嵌入模型，用于语义搜索和检索，向量大小可调。适合构建搜索和 RAG 系统的开发者。

Qwen3.8-27B-Splash

incoai · 工具包

通过 Inco AI 的 Splash 引擎在 Apple 芯片 Mac 上运行 Qwen3.8-27B，一个包里含 4-bit 模型、DFlash 2 草稿模型和视觉编码器。只能在 Splash 里使用。

novel-humanize-4b

gugujiji · 工具包

改写中文网文章节，让它读起来不那么像 AI 写的，同时保持剧情、对话和人物不变。这是基于 Qwen3-4B 的 4B 模型，仅限非商业使用。

Qwen3.8-27B-Randean-MXFP4

flechin · 工具包

一个 27B 推理模型，经过微调后倾向于直接回答而不是含糊其辞，并量化为 MXFP4，让 vLLM 能在单块 32 GB GPU 上提供服务，适合运行本地推理和工具调用模型的开发者。

Qwen3.8-27B-Ridge-GGUF

empero-ai · 工具包

把 Qwen3.8-27B 压缩成每权重 3.7 位的 GGUF 文件来运行，适合 16 GB 的 GPU，还可选图像输入。适合用 llama.cpp、Ollama 或 LM Studio 在本地跑模型的人。

Qwen3-VL for ComfyUI

Comfy-Org · 工具包

为 ComfyUI 文本编码器文件夹重新打包的 Qwen3-VL 4B 和 8B 模型文件，提供从 bf16 到 4-bit 风格的多种精度。适合需要 Qwen3-VL 文本编码器的 ComfyUI 用户。

Qwen3.6-35B-A3B 2-bit GSQ GGUF

chtisgit · 工具包

用 2-bit GSQ 的 GGUF 转换版运行 35B 的 Qwen 模型，另配一个单独的视觉投影器，供 llama.cpp 使用。适合想在 CPU 或普通显卡上用小文件跑大模型的人。

Qwen3.6-35B-A3B GGUF (ShapeLearn Quantized)

byteshape · 工具包

Qwen3.6-35B-A3B 的量化 GGUF 版本，能读图片和文字，有从约 9 GB 起的 CPU 和 GPU 变体，用 ByteShape 的 ShapeLearn 制作。适合运行 llama.cpp 的开发者。

Qwen3.6-35B-A3B-coding-reap50-GGUF

anik-jha · 工具包

用砍掉一半专家的 Qwen3.6-35B-A3B 写代码，打包成适用于 llama.cpp 的 GGUF 文件。适合想要比完整模型占用更少内存的编程模型的开发者。

Qwen3.5-2B-GGUF

unsloth · 工具包

unsloth 制作的 Qwen3.5-2B 小型 GGUF 版本，能读图片和文字并用文字回答。适合在本地做原型、微调和研究。

orukqwen-asr-1.7b

oruk · 工具包

把英文语音转成文字。它是用词错误率做强化学习后训练的 Qwen3-ASR-1.7B，适合需要英文转写的开发者和语音研究者。

Qwen3.6-35B-A3B-FP8

Qwen · 工具包

读取文本和图像并输出文本，是 Qwen3.6-35B-A3B 的 FP8 版本，激活参数 3B。适合运行编程智能体、又想比全精度下载更小的开发者。

Qwen3.6-27B

Qwen · 工具包

Qwen 的 27B 模型，读取文字和图片并用文字回复，针对编程智能体和仓库级工作调校，适合用 transformers 库运行它的开发者。

Qwen3-Embedding-4B

Qwen · 工具包

把 100 多种语言的文字和代码变成向量，用于搜索、检索、分类和聚类，向量大小可调，还支持任务指令，适合构建搜索和 RAG 系统的开发者。

Qwen3-Coder-Next

Qwen · 工具包

作为编程智能体模型使用，总参数 80B、激活参数 3B，上下文 256K。适合在 CLI 和 IDE 工具里运行智能体、并想自己托管模型的开发者。

Qwen3-4B-Instruct-2507

Qwen · 工具包

用 4B 模型回答对话提示，不显示思考过程，可读取最多 256K token 的上下文。适合想要小型开源助手来做推理、编程和工具调用的开发者。

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

prithivMLmods · 工具包

一个小型 Qwen3.5 0.8B 模型的 GGUF 版本，它的权重被直接修改以减少推理循环。适合想用多种量化大小在本地运行它的人。

ttf-Qwen3.8-Flash-Next-GGUF

oguzeldereli · 工具包

用一个 40.4 GB 的 GGUF 文件运行被压成三值权重的 180B 混合专家模型 Qwen3.8-Flash-Next，比 FP8 版本小 4.6 倍。适合配合打过补丁的 llama.cpp 在本地使用。

ttf-Qwen3.8-27B-GGUF

oguzeldereli · 工具包

把 Qwen3.8-27B 压缩成三值权重的 GGUF 文件，可在 12 GB 显卡上运行，有 8.2 GB 和 6.74 GB 两个版本。适合想在普通硬件上跑大型本地模型的人。

Hermes 4 14B

NousResearch · 工具包

Nous Research 的 14B 混合推理模型，基于 Qwen3-14B。它可以逐步思考、调用工具，并返回符合模式的 JSON。使用 ChatML 提示格式。