Hemmingway-1.5 GGUF
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。
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。
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。
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 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 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 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。
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。
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。
OliviaRossi · 工具包
以混合精度 GGUF 文件运行 26.9B 参数的 SenseNova-6.8-Code2Video 模型,可在终端聊天或启动本地服务。适合想在自己硬件上使用该模型的人。
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。
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。
DavidAU · 工具包
写带有恐怖色彩的小说。这是 Gemma 3 12B instruct 的 GGUF 版本,用恐怖模型生成的 imatrix 量化,适合在本地运行模型的创作者。
crucible-labs · 工具包
在 8.78 GiB 的 GGUF 文件里运行经过剪枝和量化的 Qwen3.6-35B-A3B,供 llama.cpp 使用,比第一版更接近未量化的权重。适合内存有限的人。
bartowski · 工具包
Qwen3.5-4B 的 imatrix GGUF 量化版本,这是一个带 MTP 层的 4.3B 图文模型,4 位文件约 3 GB。适合在本地运行小模型的人。
bartowski · 工具包
Google Gemma 4 31B 指令模型的量化 GGUF 文件,大小从 17.15 GB 到 61.41 GB,由 bartowski 用重要性矩阵制作。可读取图像和文字。可在 llama.cpp、LM Studio 等工具里运行。
unsloth · 工具包
在你自己的机器上读取文字和图片、编写代码并调用工具,使用 Unsloth 刷新后的 Qwen3.5 35B-A3B 视觉语言模型 GGUF 文件。适合运行本地智能体的开发者。
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。
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。
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。
openbmb · 工具包
通过 llama.cpp 运行 1B 视觉语言模型,回答关于图片的文字提示词。提供多种量化大小的 GGUF 文件,适合想要小型本地模型的开发者和爱好者。
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
KVARK Sparkle 1.0 这个 27B 视觉语言模型的 GGUF 文件,适用于 llama.cpp、Ollama 和 LM Studio,保留了推测解码头。适合在本地运行大模型的人。
DavidAU · 工具包
DavidAU 制作的 Qwen3.8-Flash-Next 的 GGUF 版本,有 27 种推理模式、27 种指令模式和 15 个可在提示词里切换的 AI 角色。适合有大显卡或大内存的人。
DavidAU · 工具包
指导你为本地语言模型调节采样器和参数,并给出在 LM Studio、SillyTavern、Ollama 和 Koboldcpp 里设置系统提示词、推理模型和专家数量的步骤。
cdiamond · 工具包
Qwen3.8-27B 的 17.1 GB 混合精度 GGUF,保留了多词元预测层,为 24 GB GPU 上的 256K 上下文和视觉功能调优。适合在 llama.cpp 里本地运行大模型的人。
bartowski · 工具包
Kwaipilot 的 KAT-Coder-V2.5-Dev 的 imatrix GGUF 量化版本,这是一个 34.7B 文本模型,4 位文件约 19 GB 起。适合在本地运行名字里带 Coder 的大模型的人。
antirez · 工具包
为 Mac 用户提供 DeepSeek V4.1 Flash 经过校准的 2 位和 4 位 GGUF 文件,另有单独的视觉编码器,供 DwarfStar 的 Metal 引擎配合 SSD 流式加载使用。与其他 DeepSeek 权重不通用。
ReadyArt · 工具包
这个模型是 ReadyArt 从自家 gemma-4-31B-it-scotoma-2 打包出来的 GGUF 版本,参数量 30.7B,可在本地运行。适合想以 GGUF 形式使用这个模型的人。
IsValorum · 工具包
用一个混合精度的压缩 GGUF 文件,在 llama.cpp 里本地运行 35B 的 Axion-1.0 模型。这是 IsValorum 的量化版本,适合想在自己硬件上运行大型混合专家模型的人。
empero-ai · 工具包
把 Qwen3.8-27B 压缩成每权重 3.7 位的 GGUF 文件来运行,适合 16 GB 的 GPU,还可选图像输入。适合用 llama.cpp、Ollama 或 LM Studio 在本地跑模型的人。
anik-jha · 工具包
用砍掉一半专家的 Qwen3.6-35B-A3B 写代码,打包成适用于 llama.cpp 的 GGUF 文件。适合想要比完整模型占用更少内存的编程模型的开发者。
peasantsmith · 工具包
通过为 Project Maya 制作的两种 GGUF 量化版本,在家用电脑上运行 748B 的 DeepSeek 混合专家模型。适合有大内存机器和高速 SSD 的人。
mradermacher · 工具包
BAAI/AREX-2(一个 26.9B 的视觉模型)的加权 GGUF 量化版本,约有两打尺寸,从 7.2 GB 到 22.2 GB,另有一个用来制作你自己量化版本的 imatrix 文件。由 mradermacher 制作。
bartowski · 工具包
bartowski 制作的 Qwen3.8-27B 的一组 GGUF 量化版本,从 Q8_0 到 3-bit,用重要性矩阵生成。适合在本地用 llama.cpp 运行 27B 视觉语言模型的人。
peculiar-ragdoll · 工具包
4B 编程模型 Spark-X2.5 的压缩 GGUF 版本,针对约 6 GB 显存的 GPU 调整了长上下文。适合想在小硬件上本地运行编程模型的开发者。
KRAFTON · 工具包
在 llama.cpp 中运行一个 28.8B 的混合专家模型,针对韩语对话、推理和调用工具的智能体做过优化。这是 Raon-1 mini preview 的 GGUF 版本,适合在自己电脑上运行模型的人。
bartowski · 工具包
bartowski 用重要性矩阵为 Nanbeige4.3-33B 制作的 GGUF 量化版本,大小约从 21 GB 到 66 GB。适合在本地用 llama.cpp 运行 33B 的中英文文本模型。
unsloth · 工具包
通过 Unsloth 的 GGUF 文件在本地运行 Google 的 Gemma 4 31B 指令微调模型,支持文本和图像输入,上下文很长。适合想要强大本地推理和编程模型的开发者。
peasantsmith · 工具包
GLM-5.3-Flash 的五个 GGUF 压缩版本,GLM-5.3-Flash 是 321B 的混合专家模型,大小从 73.4 GB 到 156.3 GB,为 Project Maya 制作,它把模型分摊到 GPU、内存和固态硬盘上。
unsloth · 工具包
通过 Unsloth 的 GGUF 文件在本地运行 Qwen3.6-35B-A3B,带多词元预测,让 llama.cpp 解码更快。适合想要本地智能体编程模型的开发者。
unsloth · 工具包
用 Unsloth 的 GGUF 文件运行 Flint,这是面向编程智能体的 39.8B 混合专家模型,每个词元只用约 2.5B 参数。适合在本地运行编程智能体的开发者。
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。
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。
unsloth · 工具包
用 Unsloth 的 GGUF 文件运行 Qwen3.6-35B-A3B,这是能读图和文字的混合专家模型,每个词元只用约 3B 参数。适合在本地运行大模型的开发者。
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。
DavidAU · 工具包
以 GGUF 形式运行 Qwen3.8-27B,带有一组可在提示词里切换的推理和指令模式。适合运行本地模型、喜欢调整模型工作方式的人。