Qwen3.8-27B-Quark-AWQ-MXFP4
amd · 工具包
把 Qwen3.8-27B 运行为用 AMD Quark 和 AWQ 做出的更小的 MXFP4 量化版本,通过 vLLM 提供服务。适合想要压缩版 27B 视觉语言模型、并看重公开 GSM8K 分数的开发者。
amd · 工具包
把 Qwen3.8-27B 运行为用 AMD Quark 和 AWQ 做出的更小的 MXFP4 量化版本,通过 vLLM 提供服务。适合想要压缩版 27B 视觉语言模型、并看重公开 GSM8K 分数的开发者。
amalia-llm · 工具包
用欧洲葡萄牙语写作和回答,是葡萄牙高校推出的开源 9B 聊天模型,经监督微调和 DPO 调优。适合需要欧洲葡萄牙语语言模型的开发者和研究者。
allenai · 工具包
回答前先用英语一步步推理,对数学和代码问题有帮助。这是 allenai 的 32B 开放模型,公开了代码、检查点和训练细节,通过 transformers 运行。
datalab-to · 工具包
从文档图像里读取文字、表格和版面,并以文字返回。这是 Surya 2.5 OCR 模型面向 llama.cpp 的 GGUF 版本,适合想在自己电脑上运行文档 OCR 的人。
unsloth · 工具包
在你自己的机器上读取文字和图片、编写代码并调用工具,使用 Unsloth 刷新后的 Qwen3.5 35B-A3B 视觉语言模型 GGUF 文件。适合运行本地智能体的开发者。
tencent · 工具包
在 33 种语言之间翻译文本并遵循翻译指令,是腾讯 7B 模型面向 llama.cpp 的 GGUF 版本。适合在本地运行翻译的开发者。
tencent · 工具包
在 33 种语言之间翻译文本并遵循翻译指令,是适用于 llama.cpp 的 1.8B GGUF 格式模型。适合想要一个小型本地翻译器的开发者。
Qwen · 工具包
作为最小的指令微调 Qwen2.5 模型回答对话提示,约 0.5B 参数。适合想要轻量本地模型来做对话、结构化输出和测试的开发者。
opendatalab · 工具包
读取文档页面图像并返回文字,是一个 1.2B 参数、为中英文文档解析打造的模型。适合把扫描页变成可用文字的团队。
IFM · 工具包
作为一个上下文窗口达 512K token 的小型开源模型,处理编程、推理和智能体类任务。由 IFM 制作,适合想要公开的训练数据、代码和训练中途检查点的人。
DialFork · 工具包
在一个静态页面上列出各种方法在 DialFork 上的得分,DialFork 是衡量对话式 AI 智能体流程性幻觉的基准。适合要比较智能体方法或想提交自己方法的研究者。
allenai · 工具包
回答关于图片、视频以及多张图片的问题,还能指出它找到的东西。适合想要开源 8B 视觉语言模型来做视频问答、计数和描述的开发者。
AlicanKiraz0 · 工具包
回答安全问题,帮助规划经授权的红队演练,是 Llama 3.1 8B 的 Q6_K GGUF 微调版本。适合在有权测试的系统上工作的安全研究人员。
ai-sage · 工具包
用于俄语和英语的对话、代码、推理和工具调用文本生成。这是一个 432B 的混合专家模型,激活参数 28B,适合能自行部署大模型的团队。
ai-sage · 工具包
用俄语和英语聊天、写代码、调用函数,是 GGUF 文件形式的紧凑混合专家模型。适合在自己硬件上运行助手的人。
AhmedReda25300 · 工具包
根据一段简短的阿拉伯语情境、一个问题和可选选项,挑出最合适的答案标签。适合用 0.8B 级小模型处理阿拉伯语路由或判断任务的开发者。
agentionai · 工具包
把 Qwen3.8-27B 打包成适用于 llama.cpp 的 GGUF 文件,有八种大小,从 8.95 到 16.35 GiB,另附视觉投影器。作者称在每个大小上,它与 BF16 模型的偏离都比其他量化版本小。
Accio-Lab · 工具包
Accio-Lab 推出的开放 35B 图文模型,基于 Qwen3.6-35B-A3B,提供 BF16、GGUF、FP8、NVFP4 和 MLX 格式。适合部署大模型的团队。
0xSero · 工具包
在一台 DGX Spark 上以 256k 词元的上下文和图像输入运行 GLM-5.3-Flash,使用每权重约 2.31 位的混合 EXL3 版本。适合在单台小型机器上托管大模型、看重质量而不是速度的人。
0xKitkat · 工具包
把 Qwen3.8-Flash-Next 混合专家模型压缩成约 37 GiB 的纯文本 GGUF 文件,供实验使用。它需要发布包里附带的补丁版 llama.cpp 才能运行。
ZelligeAI · 工具包
用一个会以压缩的中英文速记思考的 27B 模型运行编码智能体循环,每轮花更少的思考词元。适合自己托管大模型的开发者。
ZBox008003 · 工具包
在多智能体运行展开时进行审计,标出最早的决定性错误,并指出出错的步骤、智能体和简短原因。适合构建和调试智能体团队的开发者。
ykarout · 工具包
为 Strata 推理引擎准备的 35B 模型 Sage-A1.5 的 Q4_K_M GGUF,能在 16 GB 显卡加 64 GB 内存上放下完整的 262K 上下文。适合在本地运行大模型的人。
webbrain-one · 工具包
用约 2 GB 的 GGUF 文件运行被压缩成三值权重的 Qwen3.5-9B,可在两个 llama.cpp 变体里用 CPU 运行。适合尝试极端压缩的研究预览版。
unsloth · 工具包
用 Qwen3.6 27B 写代码和推理,提供 Unsloth 制作的、带多词元预测的 GGUF 文件,卡片说回复能快约 1.5 到 2 倍,且不损失准确度。为编程智能体而做。
unsloth · 工具包
在 llama.cpp 里运行小型的 Qwen3.5 0.8B 视觉语言模型,借助多 token 预测加快生成,使用 Unsloth 的 GGUF 文件。适合测试推测解码的开发者。
unsloth · 工具包
在本地运行一个能读文字和图片、调用工具并在调用失败后重试的 30B 智能体模型,使用 Unsloth 的 GGUF 文件。适合在消费级硬件上构建本地智能体的开发者。
unsloth · 工具包
用 IBM 的 Granite 4.1 8B 模型遵循指令、调用工具和聊天,提供 Unsloth 制作的 GGUF 文件,包含聊天模板修复。适合商业助手和会用工具的智能体。
unsloth · 工具包
用 Unsloth 的 4 比特 QAT GGUF 文件运行 Google 的 Gemma 4 31B 指令模型,自带用于推测解码的草稿模型,可在 llama.cpp 中加速。适合在本地部署大型多模态模型的人。
TokenRhythm · 工具包
从 Qwen3.5-9B 后训练而来的 9B 文本模型,面向智能体框架、工具调用、编程和指令遵循,只发布文本权重。适合在自己硬件上运行智能体的开发者。
taobao-mnn · 工具包
约 300M 参数的预训练基础语言模型,支持中文和英文,与 MNN 推理引擎一起设计,面向设备端使用,可作为继续训练或微调的起点。
reflection · 工具包
这个模型读写文本,上下文 1M 个 token,主打编程、智能体调用工具和数学推理,是 NVFP4 形式的 501B 参数混合专家模型。适合有多 GPU 服务器、想用开源模型的团队。
RecursiveSI · 工具包
Recursive Flint 文本模型的 4-bit NVFP4 单文件 GGUF 版本,通过 llama.cpp 在 NVIDIA GPU 上运行。适合用 pi 或 OpenCode 在本地跑大模型的开发者。
Qwen · 工具包
一个小型安全审核模型,把提示或模型回复标为安全、有争议或不安全,并指出风险类别,支持 119 种语言。适合筛查聊天输入和输出的开发者。
Qwen · 工具包
提供 Qwen3 1.7B 小型对话模型的 q8_0 GGUF 文件,供 llama.cpp 使用,可在思考与非思考回复之间切换。适合想要轻量本地助手的人。
Qwen · 工具包
作为 1.7B 的基础语言模型来续写文本和代码,预训练覆盖 119 种语言。适合想用小模型做微调或测试的开发者。
Qwen · 工具包
一个紧凑的 1.7B 聊天模型,可在用于推理的思考模式和用于对话的快速模式之间切换。适合想用小型开放模型做聊天、翻译和智能体功能的开发者。
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。
prism-ml · 工具包
在 Apple MLX 上运行一个每个权重压成 1 比特、约 3.9 GB 的 27B 级推理模型,上下文 262K 词元。适合想在手机或笔记本上用大模型的开发者。
prism-ml · 工具包
用一个每个权重只占 1 比特、约 0.24 GB 的 1.7B 语言模型生成文本,适用于 CUDA、Metal 和 CPU 上的 llama.cpp。适合需要微型本地模型的开发者。
poolside · 工具包
用一个 33B 的混合专家模型写代码、完成需要调用工具的长编程任务,每个词元只激活 3B 参数。适合在本地运行编程智能体的开发者。
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。
ornith-ai · 工具包
一个 9B 开源编码智能体模型的 GGUF 副本,用强化学习训练它写出解决方案和围绕方案的脚手架。适合在本地运行智能体、使用单块 GPU 的开发者。
openbmb · 工具包
通过 llama.cpp 运行 1B 视觉语言模型,回答关于图片的文字提示词。提供多种量化大小的 GGUF 文件,适合想要小型本地模型的开发者和爱好者。
openai · 工具包
按你写的安全策略对文本分类,并展示推理过程。适合信任与安全团队过滤模型输入输出,以及在线或离线给内容打标签。
openai · 工具包
根据你写的安全政策给文本分类,并展示每个决定背后的推理。适合过滤或标注内容的信任与安全团队。
OmniJev · 工具包
读取截图、照片、视频或文字和几个带类型的问题,一次运行就给每个答案选项打出概率。适合开发会看屏幕的智能体的人。