Qwen3-14B-GGUF
unsloth · 工具包
把 Qwen3 14B 做成 GGUF 文件,可在你自己的电脑上运行。这个文本生成模型既能深入思考难题,也能快速作答。由 unsloth 打包,适合在本地运行模型的人。
unsloth · 工具包
把 Qwen3 14B 做成 GGUF 文件,可在你自己的电脑上运行。这个文本生成模型既能深入思考难题,也能快速作答。由 unsloth 打包,适合在本地运行模型的人。
unsloth · 工具包
在你自己的电脑上编写、解释和修复代码,是 Unsloth 提供的 Qwen2.5-Coder 7B 指令模型的 GGUF 副本。适合想要本地编码助手的开发者。
unsloth · 工具包
把 32.2B 参数的推理模型 Olmo 3 32B Think 做成 GGUF 文件,可以在你自己的电脑上运行。由 unsloth 打包,适合想本地使用 Apache 2.0 模型的人。
unsloth · 工具包
用 Unsloth 制作的 GGUF 文件运行 OpenAI 的开放权重模型 gpt-oss-120b,它有 117B 参数,其中 5.1B 处于激活状态,文件带有 Unsloth 的修复。面向推理、智能体任务和开发者使用。
unsloth · 工具包
用每个词元只激活 3B 参数的 21B 混合专家模型处理逻辑、数学、科学和编程问题,提供 Unsloth 制作的 GGUF 文件。支持工具调用和 128K 上下文。
Tsuboyama-Lab · 工具包
预测一条蛋白质序列在大肠杆菌里能以单体形式表达多少,单位为 log10 mg/L。提供 ESMC-6B 和 SaProt 的已训练 LoRA 适配器和回归头,面向蛋白质研究人员。
trevest · 工具包
把 Cloudflare Clef 的决策头加到 Qwen3.8-27B 聊天模型上,让一台 24 GB GPU 上的 llama.cpp 服务器既能回答带类型的问题,也能聊天。它是 LoRA 适配器,不是独立模型。
torchcast-ai · 工具包
基于 Qwen3.5-4B 的 4B 决策模型,一次推理就返回是非概率、选项分布和分数分布,不生成文本。适合英文分类、路由和评分标准检查。
Tongyi-MAI · 工具包
读取截图和指令,决定在手机或电脑屏幕上点哪里、输入什么。它是 MAI-UI 图形界面智能体家族里的 8B 模型,面向构建设备智能体的开发者。
tencent · 工具包
在你自己的设备上用压缩到 1.25 比特的 1.8B 模型进行 33 种语言之间的翻译,GGUF 文件约 440 MB,适用于 llama.cpp。适合给应用加入离线翻译的开发者。
tencent · 工具包
为助手写长期记忆,在 Mem0、MemOS 或 Hy-Memory 里决定保留什么、怎样更新,约有 3B 激活参数。适合构建带记忆的 AI 智能体的开发者。
sweepai · 工具包
根据当前打开的文件、最近的改动和当前状态预测你的下一处代码修改,以 1.5B 的 Q8_0 GGUF 模型在本地运行。适合想在自己笔记本上获得编辑自动补全的开发者。
summerAIO · 工具包
用经过微调、采用 Gated DeltaNet 层的 27B 模型,对整本书长度的文字做摘要、问答和续写,支持英语和日语。适合处理长文档的人。
speechbrain · 工具包
用 SpeechBrain 里的 ECAPA-TDNN 模型判断两段录音是否来自同一个说话人,也可以输出说话人嵌入。适合开发者和语音研究人员。
sky7350 · 工具包
针对给定状态下的问题,为每个允许的答案给出概率,题型可以是是非、选择或评分,不生成文字。适合给智能体和应用加入快速判断的开发者。
Shockem · 工具包
缩短 Qwen3.8-27B 在编程任务上的推理长度,让答案更快出来,以一个小型 LoRA 适配器的形式提供。适合在自己硬件上运行基础模型的人。
Serveurperso · 工具包
这个模型通过 C++ 运行时 qwentts.cpp,在 CPU、CUDA、Metal 或 Vulkan 上用多种语言朗读文本,有命名说话人和普通话方言,还能用一段短录音克隆声音。适合想在本地做文字转语音的开发者。
serendipitylabs · 工具包
在 CPU 或 CUDA GPU 上把马拉雅拉姆语语音转成文字,是 Serendipity Labs 的早期研究版本。适合想为简短清晰的录音生成转写草稿的人。
schizophyllume · 工具包
提供一组会发出蜜蜂嗡嗡声的小型 GGUF 语言模型,有只会嗡嗡的小蜜蜂、带情绪标签的蜜蜂,以及蜂后与工蜂相连的蜂巢。适合喜欢超小模型的爱好者和开发者。
sarvamai · 工具包
Sarvam AI 的混合专家语言模型,总参数 322 亿,每个词元激活 24 亿,面向英语和多种印度语言的实际使用。模型卡的示例代码需要 NVIDIA 显卡。