Qwen3.6-35B-A3B-NVFP4-Fast
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 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。
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。
QUASAR-QAT · 工具包
以 4-bit NVFP4 运行 Qwen3.8-27B,仅 19.7 GB,用 QUASAR 方法训练,使它接近完整的 BF16 模型。适合在 NVIDIA Blackwell GPU 上用 vLLM 部署的人。
philbert440 · 工具包
在八块 Tesla V100 32 GB 显卡上,以完整的 100 万词元上下文运行 DeepSeek V4.1 Flash,用的是 EXL3 专家包和 SM70 版 vLLM。适合拥有这类服务器的人。
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。
mistralai · 工具包
Mistral 为 Lean 4 证明助手推出的开源代码智能体模型。它能证明定理、修复 Lean 代码,支持文本和图像,可通过 Mistral API 或你自己的 vLLM 服务器运行。
IteraCompute · 工具包
用 vLLM 在一块 RTX 5090 上以 NVFP4 运行 Qwen3.8-27B,带校验和验证的下载、FP8 KV 缓存、工具调用和推理支持。适合在 Blackwell GPU 上自托管大模型的开发者。
ISTA-DASLab · 工具包
用 GSQ(Gumbel-Softmax 量化)制作的 Qwen3.6-35B-A3B 的 2 位量化副本,用小得多的内存保留大部分推理和编程能力。需配合打过补丁的 vLLM 使用。
Egzakta · 工具包
在 vLLM 上运行 FP8 格式的 27B 图文模型。和同规模的 Qwen 模型相比,它推理时用的词元少得多。适合自己托管模型的人。
Edge0 · 工具包
用 Whisper 风格的音频编码器加 Qwen 解码器,把多种语言的语音转成文字。适合需要多语言转写的开发者和研究者,卡里给出了英文和中文的结果。
autotrust · 工具包
在 DGX Spark 上把 Qwen3.8-27B NVFP4 的解码速度提高约 3.9 倍,权重不变,只靠调好的推测解码配置。适合在 Blackwell GPU 上用 vLLM 部署它的团队。
ATH-MaaS · 工具包
文档解析模型:读取一页图像,按阅读顺序输出 Markdown,涵盖文字、公式和表格。约 0.8B 参数,通过 vLLM 运行。适合做文档数字化的开发者。
amd · 工具包
把 Qwen3.8-27B 运行为用 AMD Quark 和 AWQ 做出的更小的 MXFP4 量化版本,通过 vLLM 提供服务。适合想要压缩版 27B 视觉语言模型、并看重公开 GSM8K 分数的开发者。
primitive-ai · 工具包
为 Blackwell GPU 提供小米 MiMo-V2.6-Flash-RL 的 NVFP4 版本,专家权重值与官方发布完全一致,在两块 96 GB 显卡上吞吐更高。适合自托管大模型的人。
albucino · 工具包
在两块 RTX 3090 和 128 GB 内存上本地运行 GLM-5.3-Flash,支持 262,144 词元的上下文,使用经过校验的 3.05 bpw EXL3 量化版本。适合在家里托管大模型的人。
adventists-ai · 工具包
接收语音和文字,用文字作答,并判断说话的人是否已经说完。适合想要小型音频模型的语音智能体开发者,它还能识别情绪和重音。
speakleash · 工具包
作为草稿模型与 Bielik-11B-v3.1-Instruct 配对,在 SGLang 或 vLLM 中做推测解码。它不是独立的语言模型。
speakleash · 工具包
作为 DFlash 草稿模型,与 Bielik-11B-v3.1-Instruct 配对,在 SGLang 或 vLLM 里做推测解码。它不是独立的语言模型。适合自己部署 Bielik 的人。
poolside · 工具包
用一个 33B 的混合专家模型写代码、完成需要调用工具的长编程任务,每个词元只激活 3B 参数。适合在本地运行编程智能体的开发者。
openai · 工具包
按你写的安全策略对文本分类,并展示推理过程。适合信任与安全团队过滤模型输入输出,以及在线或离线给内容打标签。
openai · 工具包
根据你写的安全政策给文本分类,并展示每个决定背后的推理。适合过滤或标注内容的信任与安全团队。
MultiverseComputingCAI · 工具包
Multiverse Computing 的 61.1B 多模态模型,是 NVIDIA Nemotron 3.5 Super 的压缩版本,接收文本、图像和视频,并保持约 12B 参数被激活。适合想用更少 GPU 通过 vLLM 部署大型开放模型的团队。
mistralai · 工具包
Mistral 推出的开放权重文本转语音模型,提供九种语言的 20 个预设声音,支持流式输出,延迟低。适合构建语音智能体、且能接受非商业许可的开发者。
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。
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。
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。
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。
cyankiwi · 工具包
cyankiwi 制作的 Qwen3.8-27B 4-bit AWQ 量化版本,一个带思考控制的 27B 视觉语言模型。权重为 21.02 GB,可在 Transformers、vLLM 或 SGLang 中加载。
inclusionAI · 工具包
处理科学和智能体任务,总参数 560B,激活参数 25B,上下文 1M token,在 Ling-3.1-flash 基础上进一步调优。服务示例使用多 GPU 服务器上的 SGLang 和 vLLM,采用 MIT 许可。
flechin · 工具包
一个 27B 推理模型,经过微调后倾向于直接回答而不是含糊其辞,并量化为 MXFP4,让 vLLM 能在单块 32 GB GPU 上提供服务,适合运行本地推理和工具调用模型的开发者。
bartowski · 工具包
bartowski 用重要性矩阵为 Jackrong 的 Qwopus3.8-27B-Coder-Flash 制作的 GGUF 量化版本,大小从 17 GB 到 55 GB。适合在本地用 llama.cpp 运行 27B 模型。
Qwen · 工具包
能读图像和文字的多模态聊天模型,总参数 35B,每次只启用其中 3B。适合用 Transformers、vLLM 等自己部署大模型的开发者。
peculiar-ragdoll · 工具包
替换 Qwen3.5、3.6 和 3.8 模型的聊天模板,让它们回答前少想一些、回复更紧凑。适合在本地运行 Qwen 做编程和知识工作的人。
mistralai · 工具包
Mistral AI 的 7.2B 开源聊天模型,能遵循指令,还能调用你描述的函数。它由 Mistral-7B-v0.3 微调而来,可用 mistral_inference 或 transformers 运行。
ErtasAI · 工具包
压缩到 22 GB 的开放权重医学语言模型,最擅长临床计算和从长病历中提取事实。适合在 NVIDIA Blackwell GPU 上构建医疗 AI 产品的团队。
z-lab · 工具包
一个草稿模型,通过提出一整块词元让主模型检查,来加快 Qwen3.8-27B 的生成。不能单独使用。适合用 SGLang 或 vLLM 部署 Qwen3.8-27B 的人。
vllm-sr · 工具包
对同一份文本、图片或视频输入一次回答多个问题,为每个答案给出概率,不生成文字。这是 vLLM Semantic Router 推出的 27B 多模态决策模型。
nvidia · 工具包
NVIDIA 用 Model Optimizer 制作的、预先量化好的 Alibaba Qwen3.6-35B-A3B 的 NVFP4 版本。它能处理文本、图片和视频,可在 Hopper 或 Blackwell GPU 上用 vLLM 运行。
nvidia · 工具包
提供 NVIDIA 对 ZAI 的 GLM-5.3-Flash 做的 NVFP4 量化版,这是一个用于推理、编码和智能体任务的多模态模型。适合在 Blackwell GPU 上用 vLLM 或 SGLang 部署的开发者。
JonathanColetti · 工具包
直接编辑两个权重张量,不经训练,修复 Qwen3.5-0.8B 在思考模式下陷入的重复循环。这是一个小型图文模型,可用于 Transformers、vLLM、llama.cpp 和浏览器。
diffbot · 工具包
在两张 96 GB 的 RTX PRO 6000 Blackwell 显卡上用 vLLM 运行 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 3 位压缩版,适合在自己硬件上部署大型编程和智能体模型的开发者。
ATH-MaaS · 工具包
用一个 0.8B 模型读取文档图片,返回文字、结构化 JSON、带公式和表格的 Markdown、关键字段和图表说明。适合构建 OCR 和文档流程的开发者。
unsloth · 工具包
Unsloth 制作的 Qwen3.8 27B 视觉语言模型的 4-bit NVFP4 副本,用 vLLM 提供服务。适合想要能读图像和视频、能在智能体工具里工作的稠密模型的开发者。
openjev · 工具包
针对文本、网页和截图回答带类型的决策,一次前向计算,根据你自己的标签给出选项、是非概率或分数。适合构建分流、审核和浏览器智能体的团队。
hindsight-ai · 工具包
针对文本状态上的有类型问题,一次给出每个选项的概率,不生成文字,支持八种语言。这是 Hindsight 工具用的 0.8B 决策模型,可用 vLLM 或 Transformers 提供服务。
Jackrong · 工具包
作为 Qwen3.8-27B 的 GGUF 微调版,帮你写代码并胜任会调用工具的智能体任务,用约 20 万条代码、智能体和推理样例训练。适合在自己电脑上运行模型的开发者。
openai · 工具包
OpenAI 的开放权重语言模型,117B 参数,可调推理强度,思维链可见并支持工具使用。能在一块 80 GB 的 GPU 上运行,采用 Apache 2.0 许可。
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。
Qwen · 工具包
用 Qwen3.8-27B 的 FP8 量化权重处理文字、图片和视频,它是带可调思考模式的 27B 稠密模型。适合用 transformers、vLLM 或 SGLang 部署它的开发者。
openai · 工具包
根据文字提示词写作、推理并调用工具,是 OpenAI 的 21B 开放权重模型,可在 16 GB 内存内运行。适合想要本地或专用模型的开发者。
Qwen · 工具包
用一个 4B 的混合架构模型处理文字和图片输入,支持 201 种语言和方言,上下文为 262,144 个 token。适合在 transformers、vLLM 或 SGLang 里运行小型开放权重的开发者。
rayline-ai · 工具包
读取智能体的对话,预测哪个模型会成功、会用多少词元、该花多少推理,让应用按质量和成本来路由请求。适合智能体开发者。
Qwen · 工具包
用一个 35B 的混合专家模型处理编程、仓库级推理和图文输入,它激活 3B 个参数。适合在 transformers、vLLM 或 SGLang 里运行开放权重的开发者。
Axion1-0 · 工具包
Axion 1.0-35B 的复现检查点,一个 35B 混合专家模型,面向科学推理、信息检索和借助工具解决问题,用 vLLM 部署。适合研究人员和智能体开发者。
maritaca-ai · 工具包
Maritaca AI 基于 Qwen3.5-4B 制作的葡萄牙语和英语小模型,有 Think 和 Instruct 两种模式,工具使用能力强,这是适用于 vLLM 和 SGLang 的 BF16 版本。适合构建巴西葡萄牙语助手的开发者。
prajwalpujari16 · 工具包
一个浏览器工作室,模拟 GPU 上的 PagedAttention 块分配、前缀缓存、投机解码校验和 KV 缓存估算。适合想看清 LLM 服务如何管理显存的工程师和学生。
donaldJJ · 工具包
估算 Hugging Face 模型在任意量化和上下文长度下需要多少显存,拆成权重、KV 缓存和额外开销,并显示哪些 GPU 容量够用。适合计划在本地运行大模型的人。