gemma-4-26B-A4B-it Cactus CQ
Cactus-Compute · 工具包
Google gemma-4-26B-A4B-it 聊天模型的 2 位、3 位和 4 位压缩副本,使用 Cactus 权重格式。专为通过 Cactus 运行时在 ARM 设备上运行而做。
Cactus-Compute · 工具包
Google gemma-4-26B-A4B-it 聊天模型的 2 位、3 位和 4 位压缩副本,使用 Cactus 权重格式。专为通过 Cactus 运行时在 ARM 设备上运行而做。
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。
sulabhkatiyar · 工具包
用女声或男声朗读天城文书写的印地语文字,小到可以在没有 GPU 的 CPU 上运行。适合给应用加入印地语语音的开发者。
ResembleAI · 工具包
这个 110M 参数的模型在普通 CPU 上朗读英文文本,并能通过文本里的标签加入笑声和咳嗽声。适合需要快速设备端语音、内存和延迟预算都很紧的开发者。
litert-community · 工具包
在你自己的桌面上运行 Gemma 4 12B,支持文本、图像和音频输入,不需要联网。这是 LiteRT-LM 版本,适合想在 Windows、macOS 或 Linux 上私密地本地生成的开发者。
ibm-granite · 工具包
用 IBM 推出的 340M 参数指令模型处理摘要、分类、抽取、问答、RAG、代码任务和工具调用,支持 12 种语言。适合需要紧凑设备端模型的开发者。
HuggingFaceTB · 工具包
同时回答关于视频、图像和文字的问题,用一个 2.2B 模型,视频推理约需 5.2 GB GPU 显存。适合构建设备端视觉助手的开发者。
deepgrove · 工具包
一个 20B 的三值权重推理模型,每个词元激活约 1B 参数。为快速的设备端使用而设计,检查点为 5.31 GB,上下文为 131,072 词元。这是一个预览版,在智能体任务上较弱。
bartowski · 工具包
MiniCPM5-2B 文本模型的多种大小的量化 GGUF 副本,用 llama.cpp 和重要性矩阵制作。适合在自己电脑上运行小型中英文模型的人。
HuggingFaceTB · 工具包
用一个 3.62 亿参数、训练了 4 万亿词元、轻到能在设备上运行的基础语言模型,根据提示续写英文文本。适合想用小型基础模型做测试或微调的开发者。
abacusai · 工具包
针对音频、图像或文本的提问,一次前向传播就给出每个选项的概率,不生成文字。这是从 Gemma 4 E4B-it 微调而来的 4B 决策模型。
zabibutechnika · 工具包
用一个 4B 模型以斯瓦希里语和英语作答,设计为在你自己的设备上离线私密运行。适合需要非洲语境(如肯尼亚数据)的本地助手。
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。
prism-ml · 工具包
在 Apple MLX 上运行一个每个权重压成 1 比特、约 3.9 GB 的 27B 级推理模型,上下文 262K 词元。适合想在手机或笔记本上用大模型的开发者。
prism-ml · 工具包
用一个每个权重只占 1 比特、约 0.24 GB 的 1.7B 语言模型生成文本,适用于 CUDA、Metal 和 CPU 上的 llama.cpp。适合需要微型本地模型的开发者。
litert-community · 工具包
在手机、桌面、IoT 开发板和网页上运行小型 Gemma 4 模型,不需要联网。这是 3.66 GB 的 LiteRT-LM 版本,适合想要私密的设备端生成的开发者。
JamieBradfield · 工具包
几乎没有思考延迟地调用工具并遵循指令,是 Spark-X2.6-4B 的 4.1B 微调模型。适合构建需要快速、直接调用工具的本地智能体的人。
HuggingFaceTB · 工具包
用一个 1.35 亿参数、小到能在设备上运行的基础语言模型,根据提示续写英文文本。适合想用微型模型做测试或微调的开发者。
FINAL-Bench · 工具包
用 llama.cpp 从 GGUF 文件在你自己的电脑上运行针对韩语调优的 35B 模型,有纯 CPU 路径,不需要 GPU。适合想在本地使用语言模型的人。
FermionResearch · 工具包
把英语语音转成文字,下载只有 157.6 MB,可在 Apple silicon、Linux 和 Windows 的 CPU 上运行,不需要 GPU。适合做听写、字幕、合规或搜索的团队。
taobao-mnn · 工具包
通过 MNN 运行时在手机和边缘设备上运行 0.3B 的中英文对话模型,是约 173 MB 的 4 比特版本。适合给移动应用加入设备端助手的开发者。
taobao-mnn · 工具包
读取一段文字状态和你的问题,在一次计算里为每个问题从你给的选项中选出答案,并给出各候选项的概率。这是面向开发者的决策模型,不是聊天模型。
HuggingFaceTB · 工具包
用一个 1.35 亿参数、小到能在设备上运行的指令微调模型回答聊天式问题,也能做改写和摘要。适合需要在 Python 或 JavaScript 中使用微型聊天模型的开发者。
HuggingFaceTB · 工具包
聊天、改写和总结文本,还能调用函数,是一个小到可以在设备上运行的 1.7B 紧凑模型。这是 HuggingFaceTB 经过指令微调的 SmolLM2,适合想要小型英文模型的开发者。
FermionResearch · 工具包
用一个 156.2 MB、不需要显卡的模型转写 25 种语言的语音。这是 FermionResearch 的开源模型,适合 Apple silicon 的 Mac 以及普通的 Linux 或 Windows 电脑。
XHToken · 工具包
一个 4.1B 的语言模型,面向设备端使用,针对编码、智能体任务、长上下文和推理做了调优,支持英文和中文,并有三档思考级别。适合本地运行模型的开发者。
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。
litert-community · 工具包
用 Idol 模型的 LiteRT 版本和一个示例应用,在 Android 手机上把一张物体照片变成 3D 高斯点云,适合移动端和 3D 开发者。
litert-community · 工具包
为 LiteRT-LM 设备端运行打包的 740M 多模态 EmbeddingGemma 2。它把文字、代码、图片、视频和音频映射到同一个 768 维向量空间。
Cactus-Compute · 工具包
一个 45M 参数的开放模型,用于工具调用、设备操作和结构化提取,打包成一个 14 MB 的二进制文件,约 28 MB 内存即可运行。适合需要在手机、开发板和浏览器上做函数调用的开发者。
Supertone · 工具包
把文字转成 31 种语言的语音,通过 ONNX Runtime 在你自己的设备上运行,无需调用云端。适合想要本地快速语音输出并使用预设声音的开发者。
prism-ml · 工具包
把 27B 级推理模型做成约 3.9 GB 的 1-bit GGUF 文件,在 llama.cpp 上运行,笔记本或一张显卡就能放下。适合想在日常硬件上做本地推理的人。
JuneoAI · 工具包
判断 AI 智能体该采取哪个行动、谁该负责任务、谁能看到什么,这是一个能在你自己硬件上运行的 4B 模型,组织数据不出门。
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。
BlueRoseLabs · 工具包
把英文文本转成 24 kHz 语音,支持情绪和声音标签,还能从一小段参考音频复制音色。这是基于 Kyutai 的 Pocket TTS 微调的小型文本转语音模型。
XHToken · 工具包
用面向本地设备的紧凑 1.7B 模型生成文本,有三档可调的思考等级。适合想在本地硬件上获得编程、智能体和长上下文帮助的开发者。
unsloth · 工具包
把文字变成 768 维向量,用于设备端的搜索、检索和聚类。基础模型还支持图像、视频和音频。由 Unsloth 打包成 GGUF。
klein-ml · 工具包
用 13.1M 参数的模型把文字变成四种语言的 24 kHz 语音,有 17 种声音,在 CPU 上比实时还快。适合需要小而快的语音模型的开发者。
ConwayResearch · 工具包
用一个 0.6B 模型把英语语音转成文字,下载只有 163 MB,基于 NVIDIA 的 Parakeet TDT 0.6B v3。适合想要小巧本地转写的开发者和苹果芯片用户。非商业许可。
XHToken · 工具包
以 4-bit GGUF 文件运行 XHToken 的 1.7B 小型端侧语言模型,可做中英文的聊天、编码和智能体任务,思考强度可调。适合在本地运行模型的人。
litert-community · 工具包
打包成 .litertlm 文件的 Gemma 4 E2B 指令微调模型,用于 LiteRT-LM 框架,适合在手机、桌面和边缘设备上私密地本地运行。
feder-cr · 工具包
一个本地决策模型,在笔记本 CPU 上约 28 到 130 毫秒就能回答关于文本的是非、选择和打分问题,为每个答案返回概率。适合想要免费本地方案、替代云端决策 API 的开发者。
Cactus-Compute · 工具包
Cactus Compute 的小型设备端模型,用于工具调用、结构化提取和文本嵌入,通过 cactus Python 包使用。适合构建本地智能体的开发者。
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。
qvac · 工具包
一个专为函数调用和智能体工作流设计的 0.8B 小模型,基于 Qwen3.5-0.8B,轻到可以在设备上运行,适合想要本地使用工具的助手的开发者。
XHToken · 工具包
面向设备端使用的紧凑 4B 语言模型的 GGUF 版本,针对编程、智能体和长上下文调校,有从无到高的三档思考级别。支持英文和中文。
taobao-mnn · 工具包
用 192 到 726 MB 的 GGUF 文件运行一个紧凑的 0.3B 中英文语言模型,专为手机、笔记本等设备端使用而做,可配合 llama.cpp、LM Studio 或 ollama。
qvac · 工具包
0.8B 工具调用模型 BotPsy 的 GGUF 版本,提供 BF16、Q8_0 和 Q4_K_M 三种文件,用 llama.cpp 在你自己的设备上完整运行智能体和函数调用任务。
gradium · 工具包
小型英文文字转语音模型,流式输出自然的 24 kHz 音频,可在笔记本 CPU、手机或浏览器标签页里运行。适合想在设备上出声的开发者。