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来自 Hugging Face 的 AI 项目

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Alpie Seed 9B GGUF

169Pi · 工具包

通过三种位深的 GGUF 文件,在你自己的机器上运行 169Pi AI 的图文模型 Alpie Seed 9B。适合想在本地做视觉语言对话的开发者。

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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。

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Qwen-Fixed-Chat-Templates

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。

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Thinklite-27B-GGUF

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。

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S5-nano-GGUF

maritaca-ai · 工具包

用 2.8 到 8.7 GB 的 GGUF 文件,在 llama.cpp 和兼容应用里运行 Maritaca AI 的 S5-nano,这是一个针对巴西葡萄牙语调优、带函数调用和思考模式的 4B 模型。

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Arete-27B-GGUF

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。

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MNN-Pocket-0.3B-GGUF

taobao-mnn · 工具包

用 192 到 726 MB 的 GGUF 文件运行一个紧凑的 0.3B 中英文语言模型,专为手机、笔记本等设备端使用而做,可配合 llama.cpp、LM Studio 或 ollama。

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BotPsy-0.8B-GGUFs

qvac · 工具包

0.8B 工具调用模型 BotPsy 的 GGUF 版本,提供 BF16、Q8_0 和 Q4_K_M 三种文件,用 llama.cpp 在你自己的设备上完整运行智能体和函数调用任务。

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Sharp-Spark-X2.6-4B-GGUF

peculiar-ragdoll · 工具包

在 6 GB 显存的显卡上运行支持长上下文的 4B 编程模型。这些 Spark-X2.6-4B 的 GGUF 量化版有三种大小,使用偏向编程的重要性矩阵。

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Raon-1 nano (GGUF)

KRAFTON · 工具包

把 Raon-1 nano 语言模型打包成适用于 llama.cpp 的 GGUF 文件,让开发者在自己的电脑上运行韩英双语聊天模型。列出了四种量化类型。

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Ripple-65B-Preview-GGUF

AtomicChat · 工具包

65B 智能体编程模型 Ripple Preview 的 GGUF 量化文件,用 llama.cpp 在本地运行,适合在自己硬件上运行大型开源模型的人。

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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。

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dale-0.8b-GGUF

manuelgscom · 工具包

一个小型 4-bit GGUF 模型,把西班牙语或英语的普通请求变成一条 Linux bash 命令,在 dale 工具里离线用 CPU 运行,适合想要帮忙写 shell 命令的人。

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Qwen3.8-27B-DSpine-b16-GGUF

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。

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Qwen3.8-27B-GSQ-RCO-GGUF

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。

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