Bonsai-27B-GGUF
lmstudio-community · 工具包
面向 LM Studio 的 27B Bonsai 模型 GGUF 转换版,含 3.80 GB 的 Q1_0 语言文件和 0.93 GB 的 BF16 视觉投影器。已测试文本、视觉和并行工具调用。
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面向 LM Studio 的 27B Bonsai 模型 GGUF 转换版,含 3.80 GB 的 Q1_0 语言文件和 0.93 GB 的 BF16 视觉投影器。已测试文本、视觉和并行工具调用。
LibertAIDAI · 工具包
以每权重 2.9 位的 EXL3 量化运行 DeepSeek-V4.1-Flash-1017,这是一份 196 GiB 的副本,适合在自己硬件上部署大模型的人。困惑度与原模型相差不大。
Qwen · 工具包
Qwen2.5-7B-Instruct 的 GGUF 文件,提供八种量化大小,可通过 llama.cpp 在本地聊天。适合想在自己电脑上用 7.6B 强力模型、又不想搭 Python 环境的人。
hugging-quants · 工具包
以 4 位 AWQ 形式运行 Meta 的 Llama 3.1 8B Instruct 聊天模型,只需约 4 GiB 的 GPU 空闲显存来放权重。适合想要紧凑多语言聊天模型的开发者。
bartowski · 工具包
Rostam-S1-4B 的 GGUF 量化版本,这是一个 4B 推理模型,擅长数学、物理、软件工作和波斯语与英语文本。适合在本地运行小模型、想自己挑文件大小的人。
bartowski · 工具包
HemmingwayAI 的 Hemmingway-1.5 的 imatrix GGUF 量化版本,这是一个 27B 文本模型,支持 MTP 推测解码,并有推理强度提示格式。适合在本地运行大模型的人。
Asteromorph · 工具包
用面向 STEM 和通用搜索的重排序模型按相关度给搜索结果排序,以 GGUF 文件提供,可在 llama.cpp 中运行。适合想在本地排序的开发者和研究者,仅限非商业使用。
ukisai · 工具包
以 llama.cpp 用的 GGUF 量化版本运行 Swift 1.5 Ornith 9B,这是一个调校成用更少 token 思考的推理模型。适合在自己机器上运行 9B 推理模型的人。
microsoft · 工具包
Microsoft 推出的 3.8B 开放指令模型,上下文 128K token,为内存或延迟紧张时的推理、数学和逻辑而做。适合给应用添加文本功能的开发者。
empero-ai · 工具包
逐步推理数学、代码和一般问题,每个回答都以思考块开头。这是用更大的 Qwen3.8 教师模型的轨迹训练出的 9B Qwen3.5 模型,适合单张 GPU 使用。
ornith-ai · 工具包
能写代码、处理终端智能体任务,是每个 token 约用 3B 参数的混合专家模型,这里是 NVFP4 版本。适合想在自己硬件上部署编程模型的开发者。
mradermacher · 工具包
FallenMerick 的 MN-Violet-Lotus-12B 的静态 GGUF 文件,大小从 4.9 GB 到 13.1 GB。适合想在自己电脑上运行 12B 模型的人。
AtomicChat · 工具包
Ornith 1.5 9B 的 GGUF 版本,这是一个能读图像和文字的模型,文件大小从 2.81 GB 到 17.9 GB,另有视觉投影文件。选一个适合你显存的文件,在本地运行。
TokenTinkerer · 工具包
为 llama.cpp 提供 Groot-19B-A3B 推理模型的十一种 GGUF 大小,从 7.88 到 18.59 GiB,另有一个视觉投影文件。适合在自己电脑上运行该模型的人。
prithivMLmods · 工具包
用早期预览版 Qwen3.5-4B 微调模型的 GGUF 副本写代码,并生成自包含的 Three.js 交互 3D 场景页面。适合在本地做 3D 场景原型的开发者。
z-lab · 工具包
GGUF 格式的草稿模型,通过提出词元块让主模型验证来加速 Qwen3.8-27B。适合在本地用 llama.cpp 运行该模型的人。
yuyangGong · 工具包
Llama-3.1-8B-Instruct 的 LoRA 适配器,训练它遵循可信指令、忽略藏在外部数据里的命令。适合构建 LLM 应用、需要提示词注入防御的人。
XiaomiMiMo · 工具包
用 1T 参数的混合专家模型处理文本、图像、视频和音频,并经过调教,在智能体工作中更少重复调用工具。适合能托管超大模型的团队。
XHToken · 工具包
面向设备端运行的 4.1B 参数紧凑文本模型,FP8 版本,有 none、low、high 三档思考等级,支持中英文。适合在小型硬件上做编程和智能体任务。
XHToken · 工具包
一个紧凑的 1.7B 语言模型,面向设备端使用,支持英文和中文,在编程、智能体任务和长上下文上有提升,并有三档可调的思考级别。适合在本地运行模型的开发者。
XHToken · 工具包
一个紧凑的 4.1B 通用语言模型,原生支持 1M token 上下文和 200 多种语言,采用混合注意力设计,针对编码和智能体使用调校。适合想要小型开放模型的开发者。
Waqf-AI · 工具包
读取图片中的阿拉伯语手写文字并以文本形式返回。这是微调过的 PaddleOCR-VL 模型,适合要把阿拉伯语手写内容数字化的人。
unsloth · 工具包
用 SmolLM3 聊天和推理,这是个完全开放的 3B 模型,可以一步步思考,也可以直接回答,提供 Unsloth 制作的 GGUF 文件,带聊天模板修复。能处理长文本和六种语言。
unsloth · 工具包
在 NVIDIA 显卡上用 vLLM 运行 Unsloth 制作的快速 NVFP4 版 Qwen3.6 35B A3B。卡片说它的吞吐量是其他 NVFP4 版本的 1.79 倍,并且能放进 32 GB 显卡。
unsloth · 工具包
在本地处理智能体编码和图文任务,是 Unsloth 提供的 Qwen3.6-27B 的 GGUF 文件,支持思考保留和长上下文。适合运行本地编码智能体的开发者。
unsloth · 工具包
Unsloth 制作的带多 token 预测的 Qwen3.5-4B 的 GGUF 文件,让 llama.cpp 使用推测解码,生成速度约快 1.5 到 2 倍。适合在本地运行小型多模态模型的人。
unsloth · 工具包
unsloth 量化的 Qwen3-30B-A3B GGUF 文件,用于在 llama.cpp、Ollama 或 Open WebUI 里运行本地聊天和推理模型,思考模式可以逐轮开关。
unsloth · 工具包
把 Qwen3 14B 做成 GGUF 文件,可在你自己的电脑上运行。这个文本生成模型既能深入思考难题,也能快速作答。由 unsloth 打包,适合在本地运行模型的人。
unsloth · 工具包
在你自己的电脑上编写、解释和修复代码,是 Unsloth 提供的 Qwen2.5-Coder 7B 指令模型的 GGUF 副本。适合想要本地编码助手的开发者。
unsloth · 工具包
把 32.2B 参数的推理模型 Olmo 3 32B Think 做成 GGUF 文件,可以在你自己的电脑上运行。由 unsloth 打包,适合想本地使用 Apache 2.0 模型的人。
unsloth · 工具包
用 Meta 的紧凑模型 Llama 3.2 3B 指令版聊天、总结和回答问题,提供 Unsloth 制作的 GGUF 文件,从 2 位到 16 位。小到普通笔记本也能用。
unsloth · 工具包
用 Unsloth 制作的 GGUF 文件运行 OpenAI 的开放权重模型 gpt-oss-120b,它有 117B 参数,其中 5.1B 处于激活状态,文件带有 Unsloth 的修复。面向推理、智能体任务和开发者使用。
unsloth · 工具包
用 Google 的 Gemma 3 27B 指令微调模型回答关于文本和图像的问题,提供 Unsloth 制作的 GGUF 文件,可在你自己的电脑上运行。支持 128K 词元上下文。
unsloth · 工具包
作为 268M 的指令微调 Gemma 3 模型,以 GGUF 格式根据提示词生成文本,小到可以在笔记本和台式机上运行。适合想要一个微型本地模型来运行或微调的开发者。
unsloth · 工具包
用 Google Gemma 3 12B 指令模型的 GGUF 文件回答问题、总结文本并读图,适合想在自己电脑上运行它的人。
unsloth · 工具包
用每个词元只激活 3B 参数的 21B 混合专家模型处理逻辑、数学、科学和编程问题,提供 Unsloth 制作的 GGUF 文件。支持工具调用和 128K 上下文。
torchcast-ai · 工具包
基于 Qwen3.5-4B 的 4B 决策模型,一次推理就返回是非概率、选项分布和分数分布,不生成文本。适合英文分类、路由和评分标准检查。
Tongyi-MAI · 工具包
读取截图和指令,决定在手机或电脑屏幕上点哪里、输入什么。它是 MAI-UI 图形界面智能体家族里的 8B 模型,面向构建设备智能体的开发者。
tencent · 工具包
在你自己的设备上用压缩到 1.25 比特的 1.8B 模型进行 33 种语言之间的翻译,GGUF 文件约 440 MB,适用于 llama.cpp。适合给应用加入离线翻译的开发者。
tencent · 工具包
为助手写长期记忆,在 Mem0、MemOS 或 Hy-Memory 里决定保留什么、怎样更新,约有 3B 激活参数。适合构建带记忆的 AI 智能体的开发者。
summerAIO · 工具包
用经过微调、采用 Gated DeltaNet 层的 27B 模型,对整本书长度的文字做摘要、问答和续写,支持英语和日语。适合处理长文档的人。
sky7350 · 工具包
针对给定状态下的问题,为每个允许的答案给出概率,题型可以是是非、选择或评分,不生成文字。适合给智能体和应用加入快速判断的开发者。
Sherlock-Comms · 工具包
通过 vLLM 和 DFlash2 推测解码来运行 122B 的 Ornith 1.5 模型,输出头保持未量化。适合有 128 GB 内存的 RTX Spark 笔记本。
sarvamai · 工具包
Sarvam AI 的混合专家语言模型,总参数 322 亿,每个词元激活 24 亿,面向英语和多种印度语言的实际使用。模型卡的示例代码需要 NVIDIA 显卡。
sarvamai · 工具包
Sarvam-105B 的 GGUF 版本,一个重视印度语言的大型混合专家模型,按 4 位拆成 9 个分片,供 llama.cpp 使用。适合内存充足、想用大型开源模型的人。
samliumay · 工具包
一个用于 Qwen3-4B 的小型研究适配器,让模型充当诱饵。发现有人套取机密时,它会向本地收集器发出无声警报,然后给出编造的值。仅限实验室使用。
sainez · 工具包
把一个 9B 的编程和工具调用模型做成一个 3.64 GiB 的 GGUF 文件,以约 3.5 比特每权重量化,方便在你自己的机器上运行。
RX5950XT · 工具包
Unlimited-OCR-2 文档 OCR 模型的 GGUF 文件,提供 BF16、Q8_0 和 Q4_K_M,并附视觉投影器。只能在应用了仓库补丁的 llama.cpp 里运行,适合在本地读取扫描和多页文档的人。
RecursiveSI · 工具包
Recursive Flint 的 4-bit MLX 版本,约 22.6 GB,用于 Apple Silicon 本地运行,可通过 Rec 配合 pi 或 OpenCode 启动。适合想把 Flint 接入编程工具的 Mac 用户和开发者。
ReadyArt · 工具包
ReadyArt 的 31.3B 参数文本生成模型,基于 Google 的 gemma-4-31b-it,以 Safetensors 存放。页面没有说明用途,适合想研究 Gemma 4 变体的人。
rapid-mlx · 工具包
一个压缩到每个权重 3.5 位的 27B 视觉语言模型,适用于 24 GB 内存的 Apple Silicon Mac,通过 Rapid-MLX 在本地提供服务。适合想要本地模型和智能体后端的 Mac 用户和开发者。
RadixArk · 工具包
Qwen3.8-27B 的预量化 NVFP4 版本,能读取文字、图片和视频并用文字回答,通过 SGLang 在 NVIDIA Blackwell 显卡上提供服务。适合在该硬件上运行智能体、聊天机器人和 RAG 的开发者。
Qwen · 工具包
这个模型同时读图像和文字并用文字回答,是总参数 122B、激活参数 10B 的混合专家模型。适合有大型 GPU 服务器、想用开源视觉语言模型做推理、编程和智能体的团队。
Qwen · 工具包
通过 mlx 库运行 Qwen3 8B 语言模型,用于聊天、推理、翻译和智能体任务。适合想在本地使用可切换思考模式的文本模型的开发者。
Qwen · 工具包
一个 30.5B 的混合专家聊天模型,GGUF 格式,每个词元只激活 3.3B 参数,可在 llama.cpp 或 ollama 里运行。有思考和普通两种模式,适合机器配置较高的开发者。
Qwen · 工具包
一个 0.6B 的小型 GGUF 聊天模型,可在 llama.cpp 或 ollama 里本地运行,并能在思考和普通回复之间切换。适合硬件一般的用户和测试本地模型的开发者。
Qwen · 工具包
作为 7.6B 的基础语言模型来补全和生成代码,开发者可以运行它、微调它,或用于代码中间填充任务。适合制作编程工具的人。
Qwen · 工具包
一个 32B 代码聊天模型的 GGUF 版本,可用 llama.cpp 在本地运行。能根据简单请求编写、解释和修复代码,适合想在自己机器上运行的开发者。
Qwen · 工具包
这是一个仅 494M 参数的对话模型,能写代码、解释代码、修代码,上下文为 32,768 个 token。适合想在笔记本、测试环境或本地小助手里用最小开源 Qwen 编程模型的开发者。
Qwen · 工具包
Qwen2.5-7B-Instruct 的 4 位 AWQ 版本,一个 7.6B 的聊天模型,能遵循指令、处理表格并返回 JSON。适合想要更小内存占用的强力聊天模型的开发者。
Qwen · 工具包
这是一个 14.7B 参数的对话模型,能回答问题、写代码、做数学题并输出结构化 JSON,上下文最长 131,072 个 token。适合想自己运行开源模型的开发者。
Qwen · 工具包
Qwen2.5 里最小的基础模型,约 4.94 亿参数,上下文 32,768 个词元,用来在你自己的数据上继续训练。适合想在微型语言模型上搭建的开发者。
Qwen · 工具包
名为 Q-Judger 的评审模型,对照提示词给 AI 生成的图像打分,涵盖五组标准,并以 JSON 回复。适合测试文生图模型的人。
Qwen · 工具包
基于 Qwen3.5-4B 的驾驶模型,能做 3D 感知、回答道路场景问题并规划车辆未来路径。适合研究自动驾驶的研究者。
perplexity-ai · 工具包
根据你设定的选项给请求分类,支持文本和图像,使用小型决策模型的 Q8_0 GGUF 副本。适合能运行协议 v3 运行时的开发者。
paradigma-inc · 工具包
用一个从头训练的 1B 参数模型解决难度很高的数学题,追求高速、大批量的推理。适合在 NVIDIA GPU 上运行数学任务的开发者。
OsaurusAI · 工具包
能判断什么时候调用工具、什么时候直接回答、什么时候先问一句,由 4B 模型微调并量化,适用于运行 Osaurus 的 Apple Silicon Mac。适合在本地运行助手的人。
OrdenWills · 工具包
把“关掉电视”这样的日常家居指令变成结构化的工具调用,并先检查设备状态。这是一个 3.5 亿参数的模型,适合智能家居开发者和爱好者。
OpenLLM-France · 工具包
Luciole-8B-Instruct-1.1 的量化 GGUF 副本,一个支持法语和英语的 8B 文本生成模型,可在你自己的电脑上运行。来自 LINAGORA 在 OpenLLM-France 联盟中的工作。
openbmb · 工具包
把中英文文档(包括 PDF)解析成文本、表格和公式,提供给 llama.cpp 使用的 GGUF 文件。适合在自己机器上运行 MiniCPM-OCR 1.0 的人。
Octen · 工具包
把一条简短的搜索查询变成它最可能指向的网址,模型里自带一张含 3090 万个 URL 的表。适合想要小型自托管查找工具的开发者和研究人员。
NexaAI · 工具包
在本地运行 Qwen2-Audio,用语音聊天并分析音频,包括语音翻译、转写和声音检测。这是用于 Nexa-SDK 的 GGUF 副本,适合想在自己设备上用音频 AI 的人。
nazeshinjite · 工具包
一个 GGUF 草稿模型,通过推测解码让 llama.cpp 里的 Qwen3.8-Flash-Next 更快,文件有 334 MiB 和 622 MiB 两种。它不是独立模型,适合在本地运行该目标模型的人。
Nanbeige · 工具包
Nanbeige4.3-33B 的 INT4 量化版,这是一个面向编程和专业智能体任务的 33B 模型,用量化感知训练制成。适合想用更少内存运行强大开放智能体模型的开发者。
Nanbeige · 工具包
4.2B 参数的紧凑循环式 Transformer 模型,面向工具使用、办公任务和编程等智能体工作,支持英语和中文。适合想用小型开放模型做智能体的开发者。
murai-labs · 工具包
能用泰米尔文、罗马化泰米尔语和英语聊天,也能在泰米尔语和英语之间翻译。这是 Murai Labs 从零训练的 2.5B 模型,适合泰米尔语使用者、研究人员和开发者。
mradermacher · 工具包
一个 27.3B、经过编程蒸馏的 Qwen3.8 模型的 GGUF 量化文件,从 2 位到 8 位,另有可选的多模态补充文件。适合在本地运行编程模型、需要一个放得进内存的尺寸的开发者。
mradermacher · 工具包
OneJev1.6-4B 的量化 GGUF 副本,大小从约 2 GB 到 8.5 GB,可在你自己的电脑上运行。模型卡没有说明基础模型的用途。
mradermacher · 工具包
Sao10K 的 Stheno 8B 模型的静态 GGUF 文件,大小从 3.3 GB 到 16.2 GB。适合想在自己电脑上运行 8B 模型的人,许可证为非商业。
mradermacher · 工具包
PelaAI 的 KnowLine 4B 模型的静态 GGUF 文件,大小从 2.1 GB 到 8.8 GB,标注了英文和中文。适合想在自己电脑上运行小模型的人。
mlx-community · 工具包
通过 mlx-lm 运行 VulnLLM-R-7B 的 8 位 MLX 版本,用于文本生成。适合想在本地试用该模型的开发者。模型卡没有说明它的训练用途。
mlx-community · 工具包
Qwen3.6-35B-A3B 的 4-bit MLX 转换版,可在 Apple Silicon Mac 上回答文本和图片提示词。适合想用 mlx-vlm 在本地运行这个 Qwen 模型的人。
mlx-community · 工具包
4.2B 聊天模型 JevK5 的 4-bit MLX 版本,面向 Apple Silicon,上下文 262,144 token,内存占用小。适合想在入门级 Mac 上用本地聊天模型的用户。
mlx-community · 工具包
社区制作的 Recursive Flint 40B 编程模型 MLX 版本,把专家层压到 3 位,可在 24 GB 或 32 GB 的 Apple Silicon Mac 上运行。适合想在 Mac 上用本地编程模型的开发者。
mistralai · 工具包
Mistral 推出的 7B 指令微调聊天模型,基于 Mistral-7B-v0.1,用公开的对话数据集微调。适合想要一个能遵循提示词的小型开放模型的开发者。
miromind-ai · 工具包
一个开放的研究智能体模型,能在长上下文中推理,并在每个任务里多次调用工具查找信息。基于 Qwen3-8B 的 8B 版本,适合在自己硬件上运行研究智能体的开发者。
microsoft · 工具包
Microsoft Research 推出的 14B 开放语言模型,针对计算资源有限时的英语推理和对话做了调整。适合给应用添加文本功能,或研究中等规模模型的开发者。
Mia-AiLab · 工具包
为 TensorFold 准备的 GLM-5.3-Flash 4 位 EXL3 量化版,在大小相同的情况下 KL 散度低于流行的 TR3-4bpw 量化版。适合在 DGX Spark 机器上部署大模型的人。
meta-models · 工具包
一个 300 亿参数智能体模型的 GGUF 版本,供 llama.cpp 使用,附带可选的图像编码器和推测解码草稿模型。适合在 24 GB 显卡上本地运行模型的人。
manuelgscom · 工具包
把西班牙语或英语请求变成一条 Linux bash 命令,以小型 JSON 对象返回。适合想要在 CPU 或 GPU 上运行本地命令助手的终端用户和开发者。
manuelgscom · 工具包
根据西班牙语或英语的日常提问,写出只读的 MongoDB 聚合管道。这是 Qwen3.5-9B 微调版的 GGUF 副本,可用 llama.cpp 在本地运行,适合想用日常语言查询数据的开发者。
Maincode · 工具包
根据函数签名或文档字符串补全并编写 Python 代码。这是 Maincode 的 1B 代码模型,小到能在消费级硬件上运行,适合想在本地做代码补全的开发者。
lmstudio-community · 工具包
在 Apple Silicon Mac 上运行 8 位 MLX 版本的 27B 图文模型,适合想在本地回答图片问题的人。
lightonai · 工具包
一个 2.5B 参数的模型,通过搜索和阅读代码仓库,找出与缺陷报告或问题相关的文件和行范围。通过 ColGrep 在本地运行。
Jundot · 工具包
把 Qwen3.8-27B 做成 8 位混合精度的 MLX 检查点,带视觉编码器和 MTP 头,用于苹果硬件上的图文聊天。适合想在本地得到接近完整质量的人。
Jundot · 工具包
在 MLX 上以约 17.5 GB 运行 27B 的 Qwen3.8 视觉语言模型,能读取文字、图片和视频,上下文为 262,144 个 token。这是 Jundot 的混合精度量化版本,适合内存有限的人。
Jundot · 工具包
zai-org 的 GLM-5.3-Flash 多模态混合专家模型的混合精度 MLX 副本,约每个权重 4.6 位,包含视觉编码器和多词元预测头。
Joakimpalm-Zen · 工具包
把 Qwen3.8-27B 压成重新训练过缩放值的 3 位 IQ3_S GGUF。这是给研究量化的人用的研究文件,不是原模型的忠实替身。
jialinyyzz · 工具包
把 AI 写的英文和中文草稿重写成读起来像真人写的,同时保留数字、日期、名字和引语。一个 12B 模型,以 GGUF 文件提供,可在本地运行。
Jackrong · 工具包
为长时间的智能体任务缩短推理时间、降低成本,是 Qwen3.8-27B 微调模型的 GGUF 版本。适合在自己机器上跑智能体循环、想让每一轮更快的人。