officialmobai_Rostam-S1-4B-GGUF
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
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。
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。
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。
udiboy1209 · 工具包
用一个小型神经反编译器从编译后的二进制代码中还原数学公式,并提供论文里的数据集和训练好的模型。适合逆向工程师和研究者。
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。
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。
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。
lordx64 · 工具包
回答前会在明确的思考块里推理,用约 8k 条 Claude Opus 4.7 的推理轨迹调优。这是 35B 混合专家的 Qwen3.6 变体,适合困难的数学、科学、代码和规划。
IFM · 工具包
作为一个紧凑的开源推理模型,回答数学、编程和科学问题,一次最多能读取 128K 个 token。由 IFM 制作,适合想要数据和代码都公开的小模型的人。
AxiomicLabs · 工具包
Axiomic Labs 的 149M 参数基础文本模型,会接着你给的文本往下写。模型卡报告它的 Intelligence Index 为 33.05,高于 SmolLM2-135M 的 27.13。F32 下约 598 MB。
allenai · 工具包
回答前先用英语一步步推理,对数学和代码问题有帮助。这是 allenai 的 32B 开放模型,公开了代码、检查点和训练细节,通过 transformers 运行。
reflection · 工具包
这个模型读写文本,上下文 1M 个 token,主打编程、智能体调用工具和数学推理,是 NVFP4 形式的 501B 参数混合专家模型。适合有多 GPU 服务器、想用开源模型的团队。
Qwen · 工具包
这是一个 7.6B 参数的指令微调模型,能聊天、写代码、做数学题并输出结构化 JSON,上下文最长 131,072 个 token。适合需要在单台电脑上运行小型开源模型的开发者。
officialmobai · 工具包
一步一步推理数学、物理、科学编程以及波斯语或英语问题,并支持工具调用。基于 Spark-X2.6-4B 的 4.1B 模型,适合想要小型双语推理模型的人。
jstarks · 工具包
对 Google 的 Gemma 4 E4B-it 直接修改 0.002% 的权重、不做训练,用来解决思考模式下工具调用和多步数学的卡顿。也提供一个小型补丁文件。
ibm-granite · 工具包
先分步骤思考再作答,适合数学、代码、工具调用和多语言对话。这是 IBM 最大的稠密 Granite 4.2 模型,采用 Apache 2.0 许可,适合在自己硬件上运行开源模型的团队。
datalab-to · 工具包
读取图片和 PDF 中的文字,返回保留页面布局的 markdown、HTML 或 JSON。能处理手写、表单、表格和数学公式,支持 90 多种语言,适合做文档数字化的人。
Qwen · 工具包
Qwen 的 1.5B 小型对话模型,能遵循指令、写代码和数学、输出 JSON 等结构化内容,支持超过 29 种语言。适合需要轻量模型的开发者。
openbmb · 工具包
提供 MiniCPM5-2B 的 GGUF 文件,这是一个支持中英文的小型稠密文本模型,适合在设备上和本地使用。适合想在普通硬件上用紧凑模型做编程、数学和工具调用的人。
JetBrains · 工具包
12B 混合专家思考模型,激活参数 2.5B,在真实代码仓库中用强化学习训练,面向编程智能体、数学和困难推理。由 JetBrains 打造,上下文 131,072 token。
Grawnch · 工具包
运行经过深度压缩的 2.8T 参数 Kimi-K3.1-Pro,针对编码和数学做了调校。由 Grawnch 用三层混合比特方案制作,适合拥有高端 GPU 工作站的人。
FirstPrinciplesLabs · 工具包
FirstPrinciples 从 Qwen3.5-9B 微调出的 9B 物理、科学和数学推理模型。适合想要分步推导和第二意见,并希望在本地或离线使用的研究者。
DRUPEs · 工具包
基于 MiniCPM5-2B 的 2B 编程和聊天模型,在需要多个功能合在一个组件里的网页应用上进步很大。适合想要本地小型代码模型的开发者。
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。
empero-ai · 工具包
回答前先一步步推理,使用 35B 的混合专家模型,每个词元只激活约 3B 参数。由 Qwen3.8 教师推理轨迹蒸馏而来,侧重数学和代码。
Qwen · 工具包
在 llama.cpp 或 Ollama 中运行量化后的 Qwen3-8B GGUF 文件,有用于数学、代码和逻辑的思考模式,也有用于聊天的普通模式。适合想要本地模型并能选择文件大小的人。
deepseek-ai · 工具包
用 684B 的推理模型生成文本,该模型主要通过强化学习训练,面向数学、代码和逻辑。适合自己托管大型开源模型的研究人员和团队。
ML-Intern-lab · 工具包
用一个小型 Qwen3.5-0.8B 模型一步步解数学题,它的权重由一个 LLM 直接修改,没有经过训练,用来消除重复循环。适合研究人员和想试验权重编辑的人。
openbmb · 工具包
用面向设备端和本地使用的稠密 2B 级模型生成文本,涵盖英文和中文的编程、数学、长上下文、工具使用和智能体任务。适合硬件有限的开发者。
RikiyaT · 工具包
一个由 LLM 在不训练的情况下编辑了两个权重矩阵的 Qwen3.5-0.8B,用来消除它的思考死循环并提升数学能力。这是面向研究人员和小模型用户的实验性模型。
aj9o9 · 工具包
一个 GGUF 草稿模型,通过推测解码在 llama.cpp 里加速 Qwen3.8-27B,在一块 RTX 3090 上处理代码和数学时约每秒 125 个 token,适合在本地运行 Qwen3.8-27B 的人。