Molmo2-8B
allenai · 工具包
回答关于图片、视频以及多张图片的问题,还能指出它找到的东西。适合想要开源 8B 视觉语言模型来做视频问答、计数和描述的开发者。
allenai · 工具包
回答关于图片、视频以及多张图片的问题,还能指出它找到的东西。适合想要开源 8B 视觉语言模型来做视频问答、计数和描述的开发者。
AlicanKiraz0 · 工具包
回答安全问题,帮助规划经授权的红队演练,是 Llama 3.1 8B 的 Q6_K GGUF 微调版本。适合在有权测试的系统上工作的安全研究人员。
ai-sage · 工具包
用于俄语和英语的对话、代码、推理和工具调用文本生成。这是一个 432B 的混合专家模型,激活参数 28B,适合能自行部署大模型的团队。
ai-sage · 工具包
用俄语和英语聊天、写代码、调用函数,是 GGUF 文件形式的紧凑混合专家模型。适合在自己硬件上运行助手的人。
AhmedReda25300 · 工具包
根据一段简短的阿拉伯语情境、一个问题和可选选项,挑出最合适的答案标签。适合用 0.8B 级小模型处理阿拉伯语路由或判断任务的开发者。
agentionai · 工具包
把 Qwen3.8-27B 打包成适用于 llama.cpp 的 GGUF 文件,有八种大小,从 8.95 到 16.35 GiB,另附视觉投影器。作者称在每个大小上,它与 BF16 模型的偏离都比其他量化版本小。
Accio-Lab · 工具包
Accio-Lab 推出的开放 35B 图文模型,基于 Qwen3.6-35B-A3B,提供 BF16、GGUF、FP8、NVFP4 和 MLX 格式。适合部署大模型的团队。
0xSero · 工具包
在一台 DGX Spark 上以 256k 词元的上下文和图像输入运行 GLM-5.3-Flash,使用每权重约 2.31 位的混合 EXL3 版本。适合在单台小型机器上托管大模型、看重质量而不是速度的人。
0xKitkat · 工具包
把 Qwen3.8-Flash-Next 混合专家模型压缩成约 37 GiB 的纯文本 GGUF 文件,供实验使用。它需要发布包里附带的补丁版 llama.cpp 才能运行。
ZelligeAI · 工具包
用一个会以压缩的中英文速记思考的 27B 模型运行编码智能体循环,每轮花更少的思考词元。适合自己托管大模型的开发者。
ZBox008003 · 工具包
在多智能体运行展开时进行审计,标出最早的决定性错误,并指出出错的步骤、智能体和简短原因。适合构建和调试智能体团队的开发者。
ykarout · 工具包
为 Strata 推理引擎准备的 35B 模型 Sage-A1.5 的 Q4_K_M GGUF,能在 16 GB 显卡加 64 GB 内存上放下完整的 262K 上下文。适合在本地运行大模型的人。
webbrain-one · 工具包
用约 2 GB 的 GGUF 文件运行被压缩成三值权重的 Qwen3.5-9B,可在两个 llama.cpp 变体里用 CPU 运行。适合尝试极端压缩的研究预览版。
unsloth · 工具包
用 Qwen3.6 27B 写代码和推理,提供 Unsloth 制作的、带多词元预测的 GGUF 文件,卡片说回复能快约 1.5 到 2 倍,且不损失准确度。为编程智能体而做。
unsloth · 工具包
在 llama.cpp 里运行小型的 Qwen3.5 0.8B 视觉语言模型,借助多 token 预测加快生成,使用 Unsloth 的 GGUF 文件。适合测试推测解码的开发者。
unsloth · 工具包
在本地运行一个能读文字和图片、调用工具并在调用失败后重试的 30B 智能体模型,使用 Unsloth 的 GGUF 文件。适合在消费级硬件上构建本地智能体的开发者。
unsloth · 工具包
用 IBM 的 Granite 4.1 8B 模型遵循指令、调用工具和聊天,提供 Unsloth 制作的 GGUF 文件,包含聊天模板修复。适合商业助手和会用工具的智能体。
unsloth · 工具包
用 Unsloth 的 4 比特 QAT GGUF 文件运行 Google 的 Gemma 4 31B 指令模型,自带用于推测解码的草稿模型,可在 llama.cpp 中加速。适合在本地部署大型多模态模型的人。
TokenRhythm · 工具包
从 Qwen3.5-9B 后训练而来的 9B 文本模型,面向智能体框架、工具调用、编程和指令遵循,只发布文本权重。适合在自己硬件上运行智能体的开发者。
taobao-mnn · 工具包
约 300M 参数的预训练基础语言模型,支持中文和英文,与 MNN 推理引擎一起设计,面向设备端使用,可作为继续训练或微调的起点。