OneJev1.6-27B
OmniJev · 工具包
读取截图、照片、视频或文字,再结合你输入的问题,为每个答案选项给出概率,比如智能体下一步该做什么、任务是否完成。
OmniJev · 工具包
读取截图、照片、视频或文字,再结合你输入的问题,为每个答案选项给出概率,比如智能体下一步该做什么、任务是否完成。
OmniJev · 工具包
针对截图、照片、视频或文字,回答你提的问题,并给出每个选项的概率。适合需要在智能体循环里快速做决定的开发者。
omlab · 工具包
通过在候选区域中选择来找到并指出图像中的物体,目标不存在时回答 None。适合无人机、机器人和监控摄像头的视觉工作。
nvidia · 工具包
读取胸部和腹部 CT 体数据,撰写结构化放射报告、回答问题并说明推理过程。适合做 CT 图像分析的研究人员和开发者。
NousResearch · 工具包
为竞赛编程题写代码的模型,在 Qwen3-14B 基础上用强化学习继续训练,训练题共 24k 道,答案都可以检验。适合想在自己电脑上运行代码模型的开发者。
NotCherry · 工具包
把 Qwen3.5-0.8B weight-space-programming 模型打包成适用于 llama.cpp 的 GGUF 文件,包括 4 位文本模型和用于图像输入的独立视觉投影文件。
MultiverseComputingCAI · 工具包
Multiverse Computing 的 61.1B 多模态模型,是 NVIDIA Nemotron 3.5 Super 的压缩版本,接收文本、图像和视频,并保持约 12B 参数被激活。适合想用更少 GPU 通过 vLLM 部署大型开放模型的团队。
moolvylabs · 工具包
moolvylabs 的 7.6B 编程模型,提供 GGUF 形式,作为测试版发布并征求反馈。卡片很简短,目前没有运行步骤、基准或训练细节。
mlx-community · 工具包
Qwen3.6-35B-A3B 的 8 位 MLX 转换版,能读文字和图像并用文字回答,用 mlx-vlm 工具运行。适合想在本地运行大型视觉语言模型的开发者。
mlx-community · 工具包
Qwen3.5-9B 的 4-bit 混合精度 MLX 版本,用于在 Apple Silicon 上本地生成文本,自带多词元预测头。适合在 Mac 上本地运行模型的人。
migtissera · 工具包
Tess-4.5 的 GGUF 版本,这是一个 27B 开放权重的编程和智能体模型,供 llama.cpp 使用,带视觉投影器和可选的草稿头来加快生成。适合在本地运行模型的人。
Mia-AiLab · 工具包
GLM-5.3-Flash 的 EXL3 量化版,156 GB,路由专家更窄,比同一实验室的 4 位版本小约 11%。适合在本地 GPU 上运行大模型的人。
meituan-longcat · 工具包
总参数 69B、每个 token 约激活 3B 的混合专家文本模型,采用稀疏注意力,支持 100 万 token 上下文。适合为编程和工具使用智能体托管长上下文模型的团队。
meituan-longcat · 工具包
面向长链条智能体任务的多模态混合专家模型,用于代码库开发、完整项目构建和创意设计,此为压缩的 W4A4 版本。适合拥有大型 GPU 算力的团队。
maylore-ai · 工具包
42 亿参数的 Rust 编程模型,基于 Qwen3.5-4B,能回答俄语和英语请求。适合想用小型模型处理函数、trait、泛型和线程的 Rust 开发者。
manycore-research · 工具包
读取 3D 点云并写出结构化的场景布局,包含墙、门、窗和带标签的物体框。适合从事机器人、导航和 3D 场景理解的研究人员和开发者。
llm-jp · 工具包
LLM-jp 项目推出的 33.2B 参数英日双语文本生成模型。经过 SFT 和 DPO 后训练,上下文 65,536 词元,权重采用 Apache 2.0,可通过 transformers 加载。
Kwaipilot · 工具包
Kwaipilot 的开放权重编程模型,混合专家结构,总参数 35B,激活 3B,针对智能体编程做了调优,工具调用出错更少。可用于 transformers、vLLM 和 SGLang。
khazarai · 工具包
在提出修复方案前先检查真实文件,来调试和评审代码。这是 Qwen3.8-27B 的微调版,用 195M 词元的推理轨迹训练。适合构建编程智能体的开发者。
kakoka · 工具包
用一个 27B 编码模型帮你编写和修改 PostgreSQL 源代码,8 位量化,可通过 oMLX 在 Apple Silicon Mac 上本地运行。适合想要本地助手的 PostgreSQL 开发者。
kaitchup · 工具包
用自定义的统计无损量化,把 Qwen3.8-27B 压成三个体积和保真度各不相同的 GGUF 文件。适合在 llama.cpp 里本地运行这个模型的人。
Jundot · 工具包
Qwen3.8-27B 的混合精度 MLX 副本,约每个权重 6.9 位,包含视觉编码器和多词元预测头,可在 Apple 芯片上本地运行。
Jundot · 工具包
Qwen3.6-35B-A3B 的混合精度 MLX 副本,约每个权重 6.8 位,包含视觉编码器和多词元预测头,可在 Apple 芯片上本地运行。
jstarks · 工具包
对 Google 的 Gemma 4 E4B-it 直接修改 0.002% 的权重、不做训练,用来解决思考模式下工具调用和多步数学的卡顿。也提供一个小型补丁文件。
JamieBradfield · 工具包
几乎没有思考延迟地调用工具并遵循指令,是 Spark-X2.6-4B 的 4.1B 微调模型。适合构建需要快速、直接调用工具的本地智能体的人。
Jackrong · 工具包
减少长时间智能体任务里被浪费的推理,是 Qwen3.8-27B 第二版 Flash 微调模型的 GGUF 版本,Python 格式更好。适合在本地跑智能体循环的人。
Jackrong · 工具包
写代码、调用工具,作为编码智能体处理软件任务。这是 Jackrong 基于 Qwen3.8-27B 的 27.8B 微调模型,用约 200,000 条代码和推理样例训练,适合有强力 GPU 的开发者。
inclusionAI · 工具包
inclusionAI 的 Ling-3.0-tiny 的 GGUF 副本。这是一个小型混合专家推理模型,总参数 7.9B,激活参数 1.3B,适合低成本本地运行。
IFM · 工具包
IFM 的 K2-Horizon-7B 文本模型的量化 GGUF 副本,可在 llama.cpp 中本地运行,从 BF16 到 4 位都有,上下文窗口为 512K 词元。
ibm-granite · 工具包
回答前先一步步推理,在 IBM 的紧凑 3B 模型中提供工具调用、代码生成和多语言对话。原生支持 128K 上下文,采用 Apache 2.0 开源。
HuggingFaceTB · 工具包
用一个 3.62 亿参数、在普通硬件上就能运行的指令微调模型回答聊天式问题,也能做改写和摘要。适合想要比 135M 更有余量的小型聊天模型的开发者。
HuggingFaceBio · 工具包
在聊天里读取原始 DNA 并用英文回答,判断变异看起来是良性还是致病,适合想在自己 GPU 上运行 DNA 语言模型的研究人员。
hiwaifu-research · 工具包
从 Gemma 4 31B-IT 后训练而来的角色扮演聊天模型,用用户的语言回复,无论是俄语、西班牙语、英语还是葡萄牙语,并一直保持这种语言。可处理图像和文字。
Hcompany · 工具包
查看截图并决定下一步的点击、按键、代码运行或工具调用,基于 Qwen3.8-27B。这是面向网页、桌面和手机智能体的电脑操作模型,采用非商业许可。
ggml-org · 工具包
按与查询的相关度给段落排序,是 Qwen3 0.6B 重排序模型的 8-bit GGUF 副本,用 llama.cpp 制作。适合想要小型本地重排序模型来做搜索的开发者。
ggml-org · 工具包
通过 llama 服务的 /v1/systemone API 做决策,来自一个 4.2B 模型的 GGUF 副本。适合想要小型本地决策模型的开发者。
ggml-org · 工具包
Google gemma-4-E4B-it 的 GGUF 格式副本,可以用 Llama 应用或 llama serve 命令在你自己的电脑上运行,适合想在本地运行 Gemma 的人。
ggml-org · 工具包
通过 Llama 应用或 llama 命令,在你自己的电脑上运行 Google 的 gemma-4-12B-it,文件是 ggml-org 自动转换的 GGUF。适合在本地运行模型的人。
ggml-org · 工具包
DeepSeek 的 748B 模型 V4.1 Flash 1017 的 GGUF 文件,由 ggml-org 转换并附带处理图片的视觉文件,适合有大内存机器、通过 llama.cpp 工具运行模型的人。
FINAL-Bench · 工具包
用 llama.cpp 从 GGUF 文件在你自己的电脑上运行针对韩语调优的 35B 模型,有纯 CPU 路径,不需要 GPU。适合想在本地使用语言模型的人。
ErtasAI · 工具包
在 vLLM 和 NVIDIA Blackwell GPU 上运行面向医疗领域的语言模型,它是压缩后的 Gemma 4 31B。适合需要在考题、编码和答案核查任务上又快又省的医疗 AI 产品。
Egzakta · 工具包
用多种大小的 GGUF 文件运行 27B 的 KVARK Sparkle 1.1 模型,可选图像输入和推测解码。适合用 llama.cpp、Ollama 或 LM Studio 在本地跑模型的人。
Egzakta · 工具包
一个专门做文档工作的 27B 模型:它会搜索文档库,根据找到的内容回答,找不到答案时会明说,适合做文档和搜索智能体的开发者。
Egzakta · 工具包
KVARK Sparkle 1.0 这个 27B 视觉语言模型的 GGUF 文件,适用于 llama.cpp、Ollama 和 LM Studio,保留了推测解码头。适合在本地运行大模型的人。
Divij · 工具包
把反编译器的输出改写成可读的 C 源码,带有有意义的名称和正确的类型。这是在未优化二进制上训练的 Qwen3.5-4B 微调模型,适合安全研究者和逆向工程师。
divagr1925 · 工具包
一个把小型 RISC-V 计算机内置在权重里的 Qwen3.5-4B 模型,用于精确算术和运行一个微型故事模型。这是给研究 transformer 内部程序的研究者做的实验。
divagr1925 · 工具包
一个实验性的 Qwen3.5-4B,把 RISC-V CPU 和一个小型文件系统编译进了权重,所以它不用外部工具就能跨会话记住事实。检查点能放进 24 GB 的 GPU。
deep-principle · 工具包
Hydrogen-1.0 的 4-bit NVFP4 版本,这是 Deep Principle 的 381B 科学与研究助手模型,基于 GLM-5.3。需要多 GPU 的 NVIDIA Blackwell 服务器,上下文为 1M 词元。
deep-principle · 工具包
Deep Principle 的 384B 科学助手 Hydrogen-1.0 的 MXFP4 量化版本,面向 AMD Instinct 硬件。适合想用文本模型处理科学问题和研究规划的实验室。
DavidAU · 工具包
DavidAU 制作的 Qwen3.8-Flash-Next 的 GGUF 版本,有 27 种推理模式、27 种指令模式和 15 个可在提示词里切换的 AI 角色。适合有大显卡或大内存的人。