Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-GGUF
Qwen · 工具包
提供 Qwen2.5-Coder 1.5B 指令模型的 GGUF 文件,有八种量化大小,可用 llama.cpp 在笔记本上辅助写代码。适合想要轻量本地代码助手的开发者。
Qwen · 工具包
提供 Qwen2.5-Coder 1.5B 指令模型的 GGUF 文件,有八种量化大小,可用 llama.cpp 在笔记本上辅助写代码。适合想要轻量本地代码助手的开发者。
jmc0 · 工具包
驱动能对话、能在游戏中执行动作(比如出售物品或叫来守卫)、并在压力下保持角色设定的游戏角色。适合使用 llama.cpp 或 LLMUnity 的游戏开发者。
JetBrains · 工具包
在 llama.cpp、Ollama 或 LM Studio 里本地运行 JetBrains 的 12B 推理模型,有五种 GGUF 大小可选。适合想在自己电脑上用上下文为 131,072 个 token 的思考模型的开发者。
IsValorum · 工具包
用一个混合精度的压缩 GGUF 文件,在 llama.cpp 里本地运行 35B 的 Axion-1.0 模型。这是 IsValorum 的量化版本,适合想在自己硬件上运行大型混合专家模型的人。
HuggingFaceTB · 工具包
用一个 1.35 亿参数、小到能在设备上运行的指令微调模型回答聊天式问题,也能做改写和摘要。适合需要在 Python 或 JavaScript 中使用微型聊天模型的开发者。
HuggingFaceTB · 工具包
聊天、改写和总结文本,还能调用函数,是一个小到可以在设备上运行的 1.7B 紧凑模型。这是 HuggingFaceTB 经过指令微调的 SmolLM2,适合想要小型英文模型的开发者。
ggml-org · 工具包
在你自己的电脑上生成文字,使用 ggml-org 打包的 OpenAI gpt-oss-20b 的 GGUF 版本。适合想在 Llama 应用或终端里本地运行开源 20B 模型的人。
empero-ai · 工具包
把 Qwen3.8-27B 压缩成每权重 3.7 位的 GGUF 文件来运行,适合 16 GB 的 GPU,还可选图像输入。适合用 llama.cpp、Ollama 或 LM Studio 在本地跑模型的人。
chtisgit · 工具包
用 2-bit GSQ 的 GGUF 转换版运行 35B 的 Qwen 模型,另配一个单独的视觉投影器,供 llama.cpp 使用。适合想在 CPU 或普通显卡上用小文件跑大模型的人。
byteshape · 工具包
Qwen3.6-35B-A3B 的量化 GGUF 版本,能读图片和文字,有从约 9 GB 起的 CPU 和 GPU 变体,用 ByteShape 的 ShapeLearn 制作。适合运行 llama.cpp 的开发者。
bartowski · 工具包
支持中英文的小型聊天模型,GGUF 文件从完整 bf16 到约 2.4 GB,供 llama.cpp 使用,有低或高两档思考设置。适合想要紧凑本地助手的开发者。
anik-jha · 工具包
用砍掉一半专家的 Qwen3.6-35B-A3B 写代码,打包成适用于 llama.cpp 的 GGUF 文件。适合想要比完整模型占用更少内存的编程模型的开发者。
XHToken · 工具包
作为推测解码的小型草稿模型,为 Spark-X2.6-4B 加速文本生成,提供 GGUF 格式。适合用 llama.cpp 在本地运行该模型的人。
turboderp · 工具包
在 ExLlamaV3 里以每权重 1.68、2.25 或 2.68 比特运行压缩后的 DeepSeek-V4.1-Flash-1017。适合在自己的硬件上运行大模型、想少占内存的人。
SolsticeAI · 工具包
为 llama.cpp 和 Ollama 提供 33.1B 的 Nanbeige4.3 模型的 GGUF 量化文件,附带一套推理协议和最高 524,288 个词元的上下文。适合在本地运行编程模型的开发者。
Qwen · 工具包
提供 Qwen2.5 1.5B 小型对话模型的 GGUF 文件,有八种量化大小,可用 llama.cpp 在笔记本或普通 GPU 上运行。适合想要轻量本地助手的人。
pfeifferj · 工具包
把 Ornith-1.5-35B-A3B 文本模型压缩成 3 位和 3.5 位的 GGUF 文件,约 13 GB 和 15 GB,而不是 69 GB,适合用 llama.cpp 运行本地模型的人。
openbmb · 工具包
提供 MiniCPM5-2B 的 GGUF 文件,这是一个支持中英文的小型稠密文本模型,适合在设备上和本地使用。适合想在普通硬件上用紧凑模型做编程、数学和工具调用的人。
oguzeldereli · 工具包
用一个 40.4 GB 的 GGUF 文件运行被压成三值权重的 180B 混合专家模型 Qwen3.8-Flash-Next,比 FP8 版本小 4.6 倍。适合配合打过补丁的 llama.cpp 在本地使用。
NousResearch · 工具包
把 NousResearch 的 8B 通用聊天模型 Hermes 3 做成量化 GGUF 文件,供 llama.cpp 使用。适合想在本机用函数调用、结构化输出和代码帮助的人。