Qwen3.8 13.5B
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。
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。
HemmingwayAI · 工具包
写日常文字,如邮件、博客文章和商品描述,也能把其他 AI 写的文字改得更像真人口吻。一个约 27B 参数的开放权重模型,仅限非商业使用。
froggeric · 工具包
用一个即插即用的 Jinja 文件替换 Qwen 官方聊天模板,修复渲染错误、缓存失效、浪费词元和智能体卡住的问题。适合在本地运行 Qwen 3.5、3.6 和 3.8 模型的人。
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。
higa2515 · 工具包
用 GGUF 文件运行带稀疏注意力的 Qwen3.8-27B,提供 Q8_0 和 Unsloth 的 Q4、Q5、Q6 混合版本,支持文字、图片和视频输入。适合使用 NVIDIA 显卡的 Linux 用户。
Cloudflare · 工具包
Cloudflare 的 27B 多模态模型,针对文本、JSON、图片或视频输入,为带类型的问题给出每个允许答案的分数,而不是写出自由文本。
AtomicChat · 工具包
用六种尺寸的 GGUF 文件运行 Nous Research 的 Arete 27B,这是 Qwen3.8-27B 的微调版,能读文字和图像,并附有实测的质量损失。适合在自己 GPU 上运行大模型的人。
Teriminal-RSI · 工具包
处理多步骤的终端任务,比如检查仓库、编辑代码和修复依赖。这是一个基于 Qwen3.8-27B 的 27.8B 参数智能体模型,面向研究者和智能体构建者。
Qwen · 工具包
用 Qwen3.8-27B 的 FP8 量化权重处理文字、图片和视频,它是带可调思考模式的 27B 稠密模型。适合用 transformers、vLLM 或 SGLang 部署它的开发者。
DavidAU · 工具包
以 GGUF 形式运行 Qwen3.8-27B,带有一组可在提示词里切换的推理和指令模式。适合运行本地模型、喜欢调整模型工作方式的人。
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。
Sparset · 工具包
Qwen3.8-27B 的一个变体,推理用的 token 少得多,高强度下最终答案约快一倍,适合运行推理模型并希望等待更短的人。
summerAIO · 工具包
把 Qwen3.8-27B 转成掩码扩散语言模型,用并行解掩码的方式生成文字。这是一个实验性的研究检查点,适合有大显卡的研究人员和机器学习工程师。
ISTA-DASLab · 工具包
Qwen3.8-Flash-Next 的偏编程 GGUF 版本,去掉了一半专家,把 BF16 的 354 GB 缩到 58.4 GB,同时保留图片输入,适合有大机器、想在本地用编程模型的人。
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
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。
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。
ConceptCountry · 工具包
对 Qwen3.8-27B 的九个权重矩阵做了权重空间编程式的编辑,无需训练,所以它用更少的 token 思考。这是面向研究人员和本地模型用户的实验性版本。
tencent · 工具包
五层草稿模型,为 Qwen3.8-27B 并行猜测 16 个 token,再由大模型一并检查。适合部署该模型的团队。