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来自 Hugging Face 的 AI 项目

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Qwen3.8-27B-Longbook27-v2

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。

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Mica v0.1 4B

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。

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Ornith-1.5-122B-NVFP4-DFlash2-RTX-Spark

Sherlock-Comms · 工具包

通过 vLLM 和 DFlash2 推测解码来运行 122B 的 Ornith 1.5 模型,输出头保持未量化。适合有 128 GB 内存的 RTX Spark 笔记本。

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Sarvam-30B

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。

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Sarvam-105B GGUF

sarvamai · 工具包

Sarvam-105B 的 GGUF 版本,一个重视印度语言的大型混合专家模型,按 4 位拆成 9 个分片,供 llama.cpp 使用。适合内存充足、想用大型开源模型的人。

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Qwen3-4B P9 Honeypot

samliumay · 工具包

一个用于 Qwen3-4B 的小型研究适配器,让模型充当诱饵。发现有人套取机密时,它会向本地收集器发出无声警报,然后给出编造的值。仅限实验室使用。

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把一个 9B 的编程和工具调用模型做成一个 3.64 GiB 的 GGUF 文件,以约 3.5 比特每权重量化,方便在你自己的机器上运行。

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Unlimited-OCR-2-GGUF

RX5950XT · 工具包

Unlimited-OCR-2 文档 OCR 模型的 GGUF 文件,提供 BF16、Q8_0 和 Q4_K_M,并附视觉投影器。只能在应用了仓库补丁的 llama.cpp 里运行,适合在本地读取扫描和多页文档的人。

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Flint INT4

RecursiveSI · 工具包

Recursive Flint 的 4-bit MLX 版本,约 22.6 GB,用于 Apple Silicon 本地运行,可通过 Rec 配合 pi 或 OpenCode 启动。适合想把 Flint 接入编程工具的 Mac 用户和开发者。

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gemma-4-31B-it-scotoma-2

ReadyArt · 工具包

ReadyArt 的 31.3B 参数文本生成模型,基于 Google 的 gemma-4-31b-it,以 Safetensors 存放。页面没有说明用途,适合想研究 Gemma 4 变体的人。

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Qwen3.8-27B-mixed-3.5bpw-MLX

rapid-mlx · 工具包

一个压缩到每个权重 3.5 位的 27B 视觉语言模型,适用于 24 GB 内存的 Apple Silicon Mac,通过 Rapid-MLX 在本地提供服务。适合想要本地模型和智能体后端的 Mac 用户和开发者。

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Qwen3.8-27B-NVFP4

RadixArk · 工具包

Qwen3.8-27B 的预量化 NVFP4 版本,能读取文字、图片和视频并用文字回答,通过 SGLang 在 NVIDIA Blackwell 显卡上提供服务。适合在该硬件上运行智能体、聊天机器人和 RAG 的开发者。

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Qwen3.5-122B-A10B

Qwen · 工具包

这个模型同时读图像和文字并用文字回答,是总参数 122B、激活参数 10B 的混合专家模型。适合有大型 GPU 服务器、想用开源视觉语言模型做推理、编程和智能体的团队。

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Qwen3-8B-MLX-bf16

Qwen · 工具包

通过 mlx 库运行 Qwen3 8B 语言模型,用于聊天、推理、翻译和智能体任务。适合想在本地使用可切换思考模式的文本模型的开发者。

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Qwen3-30B-A3B-GGUF

Qwen · 工具包

一个 30.5B 的混合专家聊天模型,GGUF 格式,每个词元只激活 3.3B 参数,可在 llama.cpp 或 ollama 里运行。有思考和普通两种模式,适合机器配置较高的开发者。

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Qwen3-0.6B-GGUF

Qwen · 工具包

一个 0.6B 的小型 GGUF 聊天模型,可在 llama.cpp 或 ollama 里本地运行,并能在思考和普通回复之间切换。适合硬件一般的用户和测试本地模型的开发者。

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Qwen2.5-Coder-7B

Qwen · 工具包

作为 7.6B 的基础语言模型来补全和生成代码,开发者可以运行它、微调它,或用于代码中间填充任务。适合制作编程工具的人。

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一个 32B 代码聊天模型的 GGUF 版本,可用 llama.cpp 在本地运行。能根据简单请求编写、解释和修复代码,适合想在自己机器上运行的开发者。

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这是一个仅 494M 参数的对话模型,能写代码、解释代码、修代码,上下文为 32,768 个 token。适合想在笔记本、测试环境或本地小助手里用最小开源 Qwen 编程模型的开发者。

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Qwen2.5-7B-Instruct-AWQ

Qwen · 工具包

Qwen2.5-7B-Instruct 的 4 位 AWQ 版本,一个 7.6B 的聊天模型,能遵循指令、处理表格并返回 JSON。适合想要更小内存占用的强力聊天模型的开发者。

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