Nanbeige_Nanbeige4.3-33B-GGUF
bartowski · 工具包
bartowski 用重要性矩阵为 Nanbeige4.3-33B 制作的 GGUF 量化版本,大小约从 21 GB 到 66 GB。适合在本地用 llama.cpp 运行 33B 的中英文文本模型。
bartowski · 工具包
bartowski 用重要性矩阵为 Nanbeige4.3-33B 制作的 GGUF 量化版本,大小约从 21 GB 到 66 GB。适合在本地用 llama.cpp 运行 33B 的中英文文本模型。
unsloth · 工具包
通过 Unsloth 的 GGUF 文件在本地运行 Google 的 Gemma 4 31B 指令微调模型,支持文本和图像输入,上下文很长。适合想要强大本地推理和编程模型的开发者。
peasantsmith · 工具包
GLM-5.3-Flash 的五个 GGUF 压缩版本,GLM-5.3-Flash 是 321B 的混合专家模型,大小从 73.4 GB 到 156.3 GB,为 Project Maya 制作,它把模型分摊到 GPU、内存和固态硬盘上。
unsloth · 工具包
通过 Unsloth 的 GGUF 文件在本地运行 Qwen3.6-35B-A3B,带多词元预测,让 llama.cpp 解码更快。适合想要本地智能体编程模型的开发者。
unsloth · 工具包
用 Unsloth 的 GGUF 文件运行 Flint,这是面向编程智能体的 39.8B 混合专家模型,每个词元只用约 2.5B 参数。适合在本地运行编程智能体的开发者。
Sparset · 工具包
Thinklite-27B 的 4 位 GGUF 版本,适用于 llama.cpp,每次回答比基础模型用更少的推理,适合在本地运行 27B 文本模型的人。
AtomicChat · 工具包
用六种尺寸的 GGUF 文件运行 Nous Research 的 Arete 27B,这是 Qwen3.8-27B 的微调版,能读文字和图像,并附有实测的质量损失。适合在自己 GPU 上运行大模型的人。
unsloth · 工具包
用 Unsloth 的 GGUF 文件运行 Qwen3.6-35B-A3B,这是能读图和文字的混合专家模型,每个词元只用约 3B 参数。适合在本地运行大模型的开发者。
peculiar-ragdoll · 工具包
在 6 GB 显存的显卡上运行支持长上下文的 4B 编程模型。这些 Spark-X2.6-4B 的 GGUF 量化版有三种大小,使用偏向编程的重要性矩阵。
DavidAU · 工具包
以 GGUF 形式运行 Qwen3.8-27B,带有一组可在提示词里切换的推理和指令模式。适合运行本地模型、喜欢调整模型工作方式的人。
AtomicChat · 工具包
65B 智能体编程模型 Ripple Preview 的 GGUF 量化文件,用 llama.cpp 在本地运行,适合在自己硬件上运行大型开源模型的人。
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。
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。
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。
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。
ISTA-DASLab · 工具包
ISTA-DASLab 制作的 Qwen3.8-27B GGUF 版本,共四种大小,每个张量用各自的精度量化,并带有处理图片的视觉投影文件。适合在 llama.cpp、Ollama 或 LM Studio 里本地运行模型的人。