来自 Hugging Face 的 AI 项目

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。

Qwen3.8-9B-Distill

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。

Qwen3.8-27B-DFlash2-GGUF

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。

Clef-LoRA-for-Qwen3.8-27B-GGUF

trevest · 工具包

把 Cloudflare Clef 的决策头加到 Qwen3.8-27B 聊天模型上，让一台 24 GB GPU 上的 llama.cpp 服务器既能回答带类型的问题，也能聊天。它是 LoRA 适配器，不是独立模型。

Qwen3.8-27B-Longbook27-v2

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。

Qwen3.8-27b-Terse-Coder-LoRA

Shockem · 工具包

缩短 Qwen3.8-27B 在编程任务上的推理长度，让答案更快出来，以一个小型 LoRA 适配器的形式提供。适合在自己硬件上运行基础模型的人。

Qwen3.8-27B-mixed-3.5bpw-MLX

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。

Qwen3.8-27B-NVFP4

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。

Qwen3.8-27B-QUASAR-NVFP4

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。

Qwen3.8-Flash-Next-DFlash2-GGUF

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。

Qwen3.8-27B Fable-5 Coding Distilled GGUF

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。

Qwen3.8-27B-MLX-8bit

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。

Qwen3.8-27B-oQ8e-mtp

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。

Qwen3.8-27B-oQ4e-mtp

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。

JDI-Decision-V0.9

JoyIndustrial · 工具包

用内置 OCR 的 Qwen3.8-27B 决策系统，针对图像和文字回答选择题式的问题，并给出各选项的概率。适合需要从图片得到结构化选择的开发者。

Qwen3.8-27B-GSQ-RCO-IQ3_S-recovered-GGUF

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。

Qwopus3.8-27B-Flash-GGUF

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。

Qwen3.8-27B-NVFP4 Deployment Edition

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。

Qwen3.8-Flash-Coder APEX-I-MiniPlus V2.1 GGUF

IsValorum · 工具包

一个仅支持英文的编程模型，GGUF 格式，42.6B 参数的混合专家量化版，约 21.8 GB，用于在 llama.cpp 或 LM Studio 里做代码补全、重构和智能体工具调用。

Kvark-Sparkle-1.0-27B

Egzakta · 工具包

能处理图像和文字，推理时用的思考 token 比基座 Qwen3.8-27B 更少，据模型卡称，在相近的准确率下回答时间约减半。另有 FP8 和 GGUF 版本。

Qwen3.8-27B Splash 8-bit

dmeight · 工具包

在 Apple silicon 的 LM Studio 里，通过 Splash 运行时以 8-bit 运行 Qwen3.8-27B。这是一个非官方的包，比 4-bit 版本更接近原始模型，但速度更慢。

Cloudflare clef GGUF

bartowski · 工具包

Cloudflare 的 clef 决策模型的静态 GGUF 量化版本，它不写文字，而是一次性为关于某个状态的类型化问题的每个选项打分。适合用 llama.cpp 运行它的开发者。

Qwen3.8-Whittle-MoE-27B-MLX-4bit

barozp · 工具包

面向 Apple Silicon 的 4 位 MLX 版本，来自从稠密的 Qwen3.8-27B 切出来的混合专家模型，总参数 27B，激活 17.8B。适合用 mlx-lm 运行本地模型的人。

Qwen3.8-27B-NVFP4-DGX-SPARK

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。

Qwen3.8-27B-Quark-AWQ-MXFP4

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。

Qwen3.8-27B Agention Precision GGUF

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。

Qwen3.8-Flash-Next-125B-UltraLite-37GiB-GGUF

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。

Laplace-1-Atlas

JuneoAI · 工具包

通过一次推理给候选选项打分，帮助组织决定谁来做任务、谁能看到信息、运行什么以及接受什么。这是基于 Qwen3.8-27B 的 27.4B 模型，权重以 Apache-2.0 开放。

Qwen3.8-27B-QSA-GSQ-RCO-GGUF

pentacoxian-dev · 工具包

在一块 24 GB 的 GPU 上，以 262K token 的上下文和图片输入运行带稀疏注意力的 Qwen3.8-27B，是 GGUF 文件，适合有定制版 llama.cpp 引擎的人。

Qwen3.8-27B-CodeForge-3xMerge i1 GGUF

mradermacher · 工具包

Qwen3.8-27B-CodeForge-3xMerge 模型的重要性矩阵 GGUF 量化版，大小约 11 GB 到 22.5 GB，用于本地运行。适合在自己电脑上运行 27B 模型的人。

Qwen3.6-35B-A3B lododo-Distill-v1.0 (GGUF)

lododoai · 工具包

一个可在本地运行的文本模型，是 Qwen3.6-35B-A3B 的微调版本，用 Qwen3.8-27B 生成的数据训练，打包成适用于 llama.cpp 的单个 GGUF 文件。适合在自己机器上跑模型做代码和工具调用的人。

Qwen3.8-27B-Fable-5-Coding-Distilled

khazarai · 工具包

在提出修复方案前先检查真实文件，来调试和评审代码。这是 Qwen3.8-27B 的微调版，用 195M 词元的推理轨迹训练。适合构建编程智能体的开发者。

Qwen3.8-27B-SLQ-GGUF

kaitchup · 工具包

用自定义的统计无损量化，把 Qwen3.8-27B 压成三个体积和保真度各不相同的 GGUF 文件。适合在 llama.cpp 里本地运行这个模型的人。

Qwen3.8-27B-oQ6e-mtp

Jundot · 工具包

Qwen3.8-27B 的混合精度 MLX 副本，约每个权重 6.9 位，包含视觉编码器和多词元预测头，可在 Apple 芯片上本地运行。

Qwen3.8-27B Astra stop edit

jarrodwatts · 工具包

给 Qwen3.8-27B 的一个小型权重修改，附带应用它的脚本，只改动一个矩阵、不需要训练，就能缩短模型在开放式任务上的思考长度。

Qwopus3.8-27B-Flash-V2-GGUF

Jackrong · 工具包

减少长时间智能体任务里被浪费的推理，是 Qwen3.8-27B 第二版 Flash 微调模型的 GGUF 版本，Python 格式更好。适合在本地跑智能体循环的人。

Qwopus3.8-27B-Coder-Flash

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。

Qwen3.8-27B-DFlash2

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。

Holo4-27B

Hcompany · 工具包

查看截图并决定下一步的点击、按键、代码运行或工具调用，基于 Qwen3.8-27B。这是面向网页、桌面和手机智能体的电脑操作模型，采用非商业许可。

Qwen3.8-27B Intel Arc Tuned

Greatjedi · 工具包

提供为 Intel Arc GPU 重新调整的 27B Qwen3.8 GGUF 文件，作者的测试里纯解码约每秒 22 个词元。适合在 Arc 显卡上用 llama.cpp 和 SYCL 的人。

KVARK Sparkle 1.1 (27B)

Egzakta · 工具包

一个专门做文档工作的 27B 模型：它会搜索文档库，根据找到的内容回答，找不到答案时会明说，适合做文档和搜索智能体的开发者。

Qwen3.8 Flash Next Turbo Brilliance 50x GGUF

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。

Qwen3.8-27B-Jumbo-Fusion-IQ-747-900-Turbo-Brilliance-50X

DavidAU · 工具包

DavidAU 对 27B Qwen 模型的 GGUF 微调版，有可切换的指令和推理模式，以及内置的帮助系统。Hugging Face 把它列为图文转文字。供本地运行。

Qwen3.8-27B-Cold-Fusion-GAIN-V1.1-NM-DAU-NEO-MAX-MTP-GGUF

DavidAU · 工具包

回答问题并读取图像，思考过程短得多。这是 DavidAU 对 27B 的 Qwen 3.8 的调优版 GGUF，目标是在保持准确度的同时减少推理 token，适合在本地运行模型的人。

Qwen3.8-27B-AWQ-INT4

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。

Qwen3.8-27B iMatrix NVFP4 MTP GGUF

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。

Nimble-v4-max

bespokelabs · 工具包

传入上下文和带类型的问题（选择题、是非题或有序评分），为每个答案选项给出概率。这是 Qwen3.8-27B 的微调版本，适合构建分类器和决策步骤的开发者。

Signal 3.8 27B

agentionai · 工具包

比 Qwen3.8-27B 回答更简短直接，使用更少的回答和思考 token，因此回复结束得更早。这是一次轻量微调，可以直接用在与基础模型相同的工具里。

Qwen3.8-27B-CodeForge-3xMerge

xtools-at · 工具包

用三个 Qwen3.8-27B 微调版本加权合并而成的模型，可编写和解释代码，也能处理推理问题。适合想用一个通用模型做编程和聊天的开发者。

Qwen3.8-27B-Splash

incoai · 工具包

通过 Inco AI 的 Splash 引擎在 Apple 芯片 Mac 上运行 Qwen3.8-27B，一个包里含 4-bit 模型、DFlash 2 草稿模型和视觉编码器。只能在 Splash 里使用。