Wan2.2-T2V-A14B
Wan-AI · 工具包
用混合专家视频模型,根据文字提示词生成 5 秒、480P 或 720P 的视频。适合想用开源文生视频模型的创作者和开发者。
Wan-AI · 工具包
用混合专家视频模型,根据文字提示词生成 5 秒、480P 或 720P 的视频。适合想用开源文生视频模型的创作者和开发者。
peonist-ai · 工具包
存放 halogen-flash-server 所用的模型权重,这个引擎能在 AMD Strix Halo 机器上运行 Qwen3.8-Flash-Next,适合想在本机运行该模型的这类硬件的主人。
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。
KRAFTON · 工具包
能聊天和推理,尤其擅长韩语,并可执行调用工具的智能体任务。这是一个 28.8B 的混合专家模型,每个词元激活 4.3B 参数,上下文 262,144 个词元。KRAFTON AI 的预览版本。
empero-ai · 工具包
用十种尺寸的 GGUF 文件运行一个 35B 混合专家模型,每个 token 约 3B 参数在工作,另附视觉投影文件。适合 llama.cpp、Ollama、LM Studio、Jan 和 KoboldCpp 用户。
Apexintelligence-AI · 工具包
用于编程、工具使用、问答、搜索和研究任务的文本模型,基于 Qwen3.6-35B-A3B,每个词元约用 3B 参数。适合开发者和研究者。
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。
reflection · 工具包
Reflection 推出的开放指令微调文本模型,501B 参数,每次激活 23B,上下文 1M token,面向编程、工具使用和推理。需要大型多 GPU 服务器才能运行。
deepseek-ai · 工具包
DeepSeek 的预览版混合专家语言模型,总参数 284B,每个词元用 13B,上下文一百万词元。是 DeepSeek-V4-Pro 的较小兄弟。适合实验室和重度自托管。
ornith-ai · 工具包
运行一个面向编程和智能体任务的 35B 混合专家文本模型,每个词元只用约 3B 参数。这个仓库提供它的 GGUF 文件,供本地使用。
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。
thinkingmachines · 工具包
读取文字、图像和音频并用文字回答,面向开发助手、编程工具和智能体的开发者。这是稀疏混合专家模型,总参数 276B,每个词元激活 12B。
tencent · 工具包
用一个 770B 参数的混合专家模型生成文字、代码和文档,它激活 49B 个参数,支持最长 1M 的上下文。适合有硬件来托管超大开放权重的团队。
Qwen · 工具包
用一个 35B 的混合专家模型处理编程、仓库级推理和图文输入,它激活 3B 个参数。适合在 transformers、vLLM 或 SGLang 里运行开放权重的开发者。
ISTA-DASLab · 工具包
DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 GGUF 版本,有三种很小的尺寸,每个张量用各自的精度量化,适合在有限硬件上运行超大混合专家模型的人。
RecursiveSI · 工具包
为编程智能体打造的 39.8B 混合专家语言模型,能调查代码库、修复 bug、实现功能并编写测试,适合在 GPU 服务器上运行自己智能体的开发者。
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。
meituan-longcat · 工具包
美团 LongCat 的多模态混合专家模型,面向长时间的智能体任务和编程,总参数约 1.6 万亿,每个 token 激活 480 亿。适合有大型 GPU 集群的实验室和团队。