Qwen3.6-35B-A3B-8bit (MLX)
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。
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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。
MIUProject · 工具包
VNCCS 的 ComfyUI 节点用来制作风格一致的视觉小说角色立绘的检查点、LoRA 和放大模型。适合画师和视觉小说开发者。
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。
microsoft · 工具包
一个紧凑的编程智能体模型,通过名为 Leaf 的五工具框架在代码仓库里查找问题、编辑文件并运行测试。适合想用小模型修复软件问题的开发者。
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。
MaziyarPanahi · 工具包
返回校准概率的小型决策模型,判断智能体下一步该做什么以及该调用哪个工具。适合构建智能体和客服机器人的开发者。
MaziyarPanahi · 工具包
返回校准概率的小型裁判模型,判断回复是否有来源支撑、文本是否不安全,以及属于哪个任务或领域。适合给 AI 流程加检查的开发者。
mayocream · 工具包
检测漫画页面上的文字、拟声词、对话气泡和分格,返回框和掩码。适合用 Koharu 应用开发漫画翻译和清理工具的人。
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。
lododoai · 工具包
一个可在本地运行的文本模型,是 Qwen3.6-35B-A3B 的微调版本,用 Qwen3.8-27B 生成的数据训练,打包成适用于 llama.cpp 的单个 GGUF 文件。适合在自己机器上跑模型做代码和工具调用的人。
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。
litert-community · 工具包
在手机、桌面、IoT 开发板和网页上运行小型 Gemma 4 模型,不需要联网。这是 3.66 GB 的 LiteRT-LM 版本,适合想要私密的设备端生成的开发者。
Linkup-Platform · 工具包
Linkup 推出的 188M 参数英文稀疏检索模型,把查询和文档变成带权重的词表用于搜索。它在 BEIR 上得 56.4 分,是 1.5 亿参数以下公开结果中最好的。
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。
jarrodwatts · 工具包
给 Qwen3.8-27B 的一个小型权重修改,附带应用它的脚本,只改动一个矩阵、不需要训练,就能缩短模型在开放式任务上的思考长度。
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。
ironbcc · 工具包
基于 Qwen3.5-9B 的 9B 决策模型。你给它一个情境、一个问题和若干选项,它一次计算就返回每个选项的可能性,不生成任何文字。
incoai · 工具包
通过起草一整块 token 让主模型验证,来加速 Qwen3.8-27B,输出保持不变。这是适用于 SGLang 和 vLLM 服务的 1.9B 草稿模型,不是独立的聊天模型。
IFM · 工具包
给 IFM 的 K2-Horizon-7B 语言模型加上扩散通路的 LoRA 适配器,用于研究更快的文本生成。它只包含适配器,不含基础权重。
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。
HuggingFaceTB · 工具包
用一个 1.35 亿参数、小到能在设备上运行的基础语言模型,根据提示续写英文文本。适合想用微型模型做测试或微调的开发者。
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。
hotocooo · 工具包
编写 Blender 5.x 的 Python 脚本,生成干净的、以四边形为主的网格,比如道具、家具、产品以及人体和动物的基础网格。这是 Spark-X2.6-4B-Base 的 4B 微调版本,适合用脚本操作 Blender 的人。
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。
Helsinki-NLP · 工具包
把英文翻译成中文,覆盖普通话和其他几种汉语变体,使用一个你自己运行的紧凑 transformer 模型。适合需要本地英译中的开发者和团队。
gribbliest · 工具包
用一个简短的提示词,从新的相机角度重新渲染一张图片,是 Qwen Image 2.1 的编辑 LoRA。适合在 ComfyUI 或 diffusers 里编辑图片的艺术家和开发者。
Greatjedi · 工具包
提供为 Intel Arc GPU 重新调整的 27B Qwen3.8 GGUF 文件,作者的测试里纯解码约每秒 22 个词元。适合在 Arc 显卡上用 llama.cpp 和 SYCL 的人。
gradium · 工具包
通过 Arm 的 Compute Flow 朗读英语文本,由 31M 的文字转语音模型打包而成,适用于标准的 pocket-tts 模块。适合使用 Compute Flow、想要小型语音的开发者。
gradium · 工具包
在 CPU 上用 31M 的文字转语音模型朗读英语文本,提供 GGUF 格式,供 audio.cpp 运行时使用。适合想要小型本地语音模型的开发者。
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
一个 4.21 亿参数的小型决策模型,GGUF 格式,在本地提供服务,通过 systemone API 调用。适合使用 llama.cpp 工具、想要紧凑分类器的开发者。
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。
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。
fastino · 工具包
用一个多语言模型从文本中提取实体、标签、结构化记录和关系。这是 fastino 的 287M 参数提取器,可在 CPU、CUDA 或 MPS 上本地运行,适合构建文本流水线的开发者。
fal · 工具包
用基于 GAN 的超分辨率模型把生成的图片放大四倍。由 fal 制作,适合想把生成图片放大的人。
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。