Qwen3-0.6B-Base
Qwen · 工具包
提供 Qwen3-0.6B-Base,这是 Qwen3 系列里小型的预训练基础模型,用 119 种语言训练,上下文 32k。适合要微调或研究微型语言模型的开发者。
Qwen · 工具包
提供 Qwen3-0.6B-Base,这是 Qwen3 系列里小型的预训练基础模型,用 119 种语言训练,上下文 32k。适合要微调或研究微型语言模型的开发者。
peculiar-ragdoll · 工具包
替换 Qwen3.5、3.6 和 3.8 模型的聊天模板,让它们回答前少想一些、回复更紧凑。适合在本地运行 Qwen 做编程和知识工作的人。
mlx-community · 工具包
Qwen3.8-27B 的 4 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。适合想在本地运行视觉语言模型的开发者。
lmstudio-community · 工具包
Qwen 的 Qwen3.8-27B 的 GGUF 量化版本,由 LM Studio 团队用 llama.cpp 制作,适合在自己电脑上运行 27B 模型的人。
higa2515 · 工具包
在 Qwen3.8-27B 上加了学习型稀疏注意力索引器的 BF16 源权重,附带参考用的 Transformers 加载器,适合研究或部署 Qwen Sparse Attention 的人。
FirstPrinciplesLabs · 工具包
FirstPrinciples 从 Qwen3.5-9B 微调出的 9B 物理、科学和数学推理模型。适合想要分步推导和第二意见,并希望在本地或离线使用的研究者。
empero-ai · 工具包
在手机、笔记本和单板计算机上运行小型 2B 推理模型,提供五种量化等级的 GGUF 文件。由 Empero 打包,是大型 Qwen3.8 模型的蒸馏版本,适用于 llama.cpp。
Comfy-Org · 工具包
为 ComfyUI 文本编码器文件夹重新打包的 Qwen3.5 2B、4B 和 9B 模型文件,9B 提供 bf16 和两种量化风格。适合需要 Qwen3.5 文本编码器的 ComfyUI 用户。
bytkim · 工具包
为 Pi 智能体框架调优的 27B 编程模型,训练它读取代码仓库、编辑文件、运行工具并利用工具的反馈,推理强度可调。适合运行编程智能体的开发者。
beipo-ai · 工具包
读取截图和请求,然后规划并发出操作桌面或浏览器的动作。这是基于 Qwen3.5 的 35B 混合专家计算机操作模型,激活参数 3B。
z-lab · 工具包
一个草稿模型,通过提出一整块词元让主模型检查,来加快 Qwen3.8-27B 的生成。不能单独使用。适合用 SGLang 或 vLLM 部署 Qwen3.8-27B 的人。
unsloth · 工具包
Unsloth 制作的 Qwen2.5-VL-7B-Instruct 的 GGUF 文件,这个视觉语言模型能读图像、图表、文档和长视频,还能输出坐标和结构化数据。适合在本地运行它的人。
sensenova · 工具包
用 27B 模型生成并渲染可执行代码来制作短视频,该模型由 Qwen3.8-27B 微调而来。适合想根据提示词出视频草稿的动效设计师、教师和营销人员。
Qwen · 工具包
Qwen 的小型 2B 模型,读取文字和图片并用文字回复,适合用 transformers 库做原型、微调或研究的开发者。
nvidia · 工具包
NVIDIA 用 Model Optimizer 制作的、预先量化好的 Alibaba Qwen3.6-35B-A3B 的 NVFP4 版本。它能处理文本、图片和视频,可在 Hopper 或 Blackwell GPU 上用 vLLM 运行。
kkt94 · 工具包
用一个 5.1B 的模型回答关于视频片段的问题,它把冻结的 V-JEPA 2.1 视频编码器接到 Qwen3-4B-Instruct-2507 上,适合有 16 GB 以上 GPU 的人。
kkt94 · 工具包
用一个 2B 的模型回答关于视频片段的问题,它把冻结的 V-JEPA 2.1 视频编码器接到 Qwen3-1.7B 上,适合只有一块普通 GPU 的人。
JoyIndustrial · 工具包
以选项和概率回答关于文本和图像的结构化问题,是京东工业推出的决策系统,基于 Qwen3.8-27B 并内置 OCR。适合需要分派或分类请求的团队。
JonathanColetti · 工具包
直接编辑两个权重张量,不经训练,修复 Qwen3.5-0.8B 在思考模式下陷入的重复循环。这是一个小型图文模型,可用于 Transformers、vLLM、llama.cpp 和浏览器。
incoai · 工具包
一次起草多个 token 让主模型去核对,以此加快 Qwen3.8-Flash-Next,适合用 SGLang 部署该模型、想更快出结果又不改动它的工程师。
ggml-org · 工具包
以 GGUF 文件形式运行 Qwen3.8-27B,这是一个 26.9B 的模型,能读图片和文字并用文字回复,通过 llama 工具在本机使用,适合想把它放在自己电脑上的你。
empero-ai · 工具包
在笔记本或中端显卡上运行 4B 推理模型,提供五种量化等级的 GGUF 文件。由 Empero 打包,是大型 Qwen3.8 模型的蒸馏版本,适用于 llama.cpp 等应用。
prithivMLmods · 工具包
ccore 的 Qwen3.5-4B-3D-Coder 的重新打包版本,一个为编程回答和 Three.js 3D 场景调优的小模型,附带支持多词元预测的 GGUF 文件。
empero-ai · 工具包
回答前先一步步推理,使用 35B 的混合专家模型,每个词元只激活约 3B 参数。由 Qwen3.8 教师推理轨迹蒸馏而来,侧重数学和代码。
unsloth · 工具包
Unsloth 制作的 Qwen3.8 27B 视觉语言模型的 4-bit NVFP4 副本,用 vLLM 提供服务。适合想要能读图像和视频、能在智能体工具里工作的稠密模型的开发者。
sabicap · 工具包
基于 Qwen3.8-27B、用开源强化学习环境训练的 27B 智能体文本模型,报告了更高的终端和编程智能体得分,适合构建编程和调用工具智能体的开发者。
Qwen · 工具包
把文本变成向量,用于搜索、代码检索、分类和聚类,支持 100 多种语言。这是 Qwen 嵌入系列里的 8B 模型,向量大小可调,还支持任务指令。
Qwen · 工具包
在 llama.cpp 或 Ollama 中运行量化后的 Qwen3-8B GGUF 文件,有用于数学、代码和逻辑的思考模式,也有用于聊天的普通模式。适合想要本地模型并能选择文件大小的人。
Qwen · 工具包
根据文字指令编辑现有图片,修改物体、风格或图片里的中英文文字,适合使用 diffusers 库的设计师和开发者。
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。
kkt94 · 工具包
用一个 9.2B 的模型回答关于视频片段的问题,它把冻结的 V-JEPA 2.1 视频编码器接到 Qwen3-8B 上,适合有 24 GB 以上 GPU 的人。
GooHAI · 工具包
为 Qwen-Image-2.1 增加两个图像编辑 LoRA,一个修正像素偏移,一个移除遮罩区域。适合用该基础模型编辑图像的人。
empero-ai · 工具包
Empero 的 Qwen3.8-9B 的 GGUF 量化版本,一个由更大的 Qwen3.8 蒸馏到 Qwen3.5-9B 架构里的推理模型,适用于 llama.cpp、Ollama、LM Studio 等工具。
Qwen · 工具包
Qwen 的 8.2B 开放语言模型,可在处理难题的思考模式和日常聊天的普通模式之间切换,支持工具调用和 100 多种语言。
nvidia · 工具包
NVIDIA 把阿里巴巴 Qwen3.8-27B 压缩成 4 位 NVFP4 的版本,用 Model Optimizer 制作,面向 Blackwell GPU,输入文字、图片和视频,输出文字。
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。
baselabs · 工具包
一次性回答关于某个情境的一组问题,并为每个选项给出校准过的概率。这是 Baseten 的 Base Labs 发布的 9B 决策模型,由 Qwen3.5-9B 调整而来。
unsloth · 工具包
Unsloth 制作的 Qwen3.5-4B GGUF 量化版本,一个能读图片和文字并用文字回答的小模型,适合在本地运行模型的人。
Qwen · 工具包
最小的 Qwen3 对话模型,基于 Qwen3-0.6B-Base 构建。它能在思考模式和更快的普通模式之间切换,支持 100 多种语言和 32,768 token 的上下文,在普通硬件上也能运行。
DeepHat · 工具包
面向网络安全和 DevOps 工作的 7B 编程模型,由 Qwen2.5-Coder-7B 微调而来。适合想要本地小模型的安全和运维工程师,须遵守附加的使用限制。
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
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。
Qwen · 工具包
为研究人员和开发者提供带视觉编码器的预训练 9B 基础模型,用于微调和实验,而不是直接聊天。能处理文本和图像。
Qwen · 工具包
用 4B 的 Qwen3 模型生成文本,可在处理难题的思考模式和快速聊天的普通模式之间切换。适合想用小型聊天模型的开发者。
perplexity-ai · 工具包
Perplexity 的小型决策模型,基于 Qwen3.5-4B,读取文字和图片,用概率回答选择题、是非题和打分题,适合快速分流和分诊。
ML-Intern-lab · 工具包
用一个小型 Qwen3.5-0.8B 模型一步步解数学题,它的权重由一个 LLM 直接修改,没有经过训练,用来消除重复循环。适合研究人员和想试验权重编辑的人。
kusuriya-labs · 工具包
一个把 Qwen3.8-27B 剪掉一半层数再重新训练的实验,得到一个 14.7B 的日英模型,作者称它目前还不实用。
Jackrong · 工具包
作为 Qwen3.8-27B 的 GGUF 微调版,帮你写代码并胜任会调用工具的智能体任务,用约 20 万条代码、智能体和推理样例训练。适合在自己电脑上运行模型的开发者。
unsloth · 工具包
Unsloth 制作的 Qwen3.5-9B GGUF 量化版本,一个能读图片和文字并用文字回答的中等规模模型,适合在本地运行模型的人。
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。