Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-GGUF
Qwen · 工具包
在你自己的电脑上运行 Qwen 的 7B 指令微调编程模型,打包成 GGUF 文件,有八种量化等级。适合想通过 llama.cpp 获得代码帮助的开发者。
Qwen · 工具包
在你自己的电脑上运行 Qwen 的 7B 指令微调编程模型,打包成 GGUF 文件,有八种量化等级。适合想通过 llama.cpp 获得代码帮助的开发者。
openbmb · 工具包
用面向设备端和本地使用的稠密 2B 级模型生成文本,涵盖英文和中文的编程、数学、长上下文、工具使用和智能体任务。适合硬件有限的开发者。
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。
maritaca-ai · 工具包
用 2.8 到 8.7 GB 的 GGUF 文件,在 llama.cpp 和兼容应用里运行 Maritaca AI 的 S5-nano,这是一个针对巴西葡萄牙语调优、带函数调用和思考模式的 4B 模型。
taobao-mnn · 工具包
用 192 到 726 MB 的 GGUF 文件运行一个紧凑的 0.3B 中英文语言模型,专为手机、笔记本等设备端使用而做,可配合 llama.cpp、LM Studio 或 ollama。
qvac · 工具包
0.8B 工具调用模型 BotPsy 的 GGUF 版本,提供 BF16、Q8_0 和 Q4_K_M 三种文件,用 llama.cpp 在你自己的设备上完整运行智能体和函数调用任务。
KRAFTON · 工具包
把 Raon-1 nano 语言模型打包成适用于 llama.cpp 的 GGUF 文件,让开发者在自己的电脑上运行韩英双语聊天模型。列出了四种量化类型。
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。
agents-course · 工具包
汇集 Hugging Face Agents Course 的笔记本,涵盖一个示例智能体库、smolagents、LlamaIndex、LangGraph 和两个加分单元。适合想动手构建 AI 智能体的学习者。
byteshape · 工具包
用 ByteShape 的 ShapeLearn 量化出的 Qwen3.8-27B GGUF 文件,提供五种适合不同显卡的版本,在 llama.cpp 里支持图片输入和 MTP 推测解码。适合在自己的显卡上运行它的人。
Nanbeige · 工具包
一个 33.1B 的开放模型,面向智能体编程和专业协作任务,是 Nanbeige4.3 系列的旗舰教师模型,适合想要约 30B 参数强力开放模型的开发者和智能体开发者。
aj9o9 · 工具包
一个 GGUF 草稿模型,通过推测解码在 llama.cpp 里加速 Qwen3.8-27B,在一块 RTX 3090 上处理代码和数学时约每秒 125 个 token,适合在本地运行 Qwen3.8-27B 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。
nvidia · 工具包
展示一个排行榜,用 Llama-3.1-8B-Instruct 和 Qwen3-8B 对比语言模型的 KV 缓存压缩方法。适合比较缩减模型所需内存方式的研究者和工程师。
lixin4ever · 工具包
一个基于 VideoLLaMA2 模型、用来理解视频等媒体内容的聊天应用。在浏览器里以 Gradio 应用在 ZeroGPU 上运行,适合想就视频片段提问的人。
ggml-org · 工具包
以一个可以探索的页面展示 Llama 图标是怎样构建的,从加号和字母 L 到最终的标志。适合使用或研究这个标志的设计师和开发者。
fancyfeast · 工具包
一个早期演示,把 SigLIP 视觉模型和 Llama 3.1 8B 搭在一起,看起来是用来给图片写说明文字的。这是 Hugging Face 上的 Gradio 应用,名字里就标明了 pre-alpha。
baconnier · 工具包
用元提示路由器和精炼器,调用 Zephyr、Llama 等开放模型来优化你写给 AI 模型的提示词。适合想让提示词更清晰的人。
SadikNawazAI · 工具包
一个多语言聊天助手,通过 WebAssembly 完全在你的浏览器里运行,所以你的消息留在你的设备上。也可以通过 Ollama 和本地 API 使用。