Ornith-1.5-35B-A3B-NVFP4
ornith-ai · 工具包
能写代码、处理终端智能体任务,是每个 token 约用 3B 参数的混合专家模型,这里是 NVFP4 版本。适合想在自己硬件上部署编程模型的开发者。
ornith-ai · 工具包
能写代码、处理终端智能体任务,是每个 token 约用 3B 参数的混合专家模型,这里是 NVFP4 版本。适合想在自己硬件上部署编程模型的开发者。
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。
XHToken · 工具包
一个紧凑的 4.1B 通用语言模型,原生支持 1M token 上下文和 200 多种语言,采用混合注意力设计,针对编码和智能体使用调校。适合想要小型开放模型的开发者。
lvwerra · 工具包
在一个私有的浏览器工作区里运行 Claude Code、Codex 和 Gemini CLI 等编程智能体,让你并排跟进多个任务,还能换一台设备继续。
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 制作的带多 token 预测的 Qwen3.5-4B 的 GGUF 文件,让 llama.cpp 使用推测解码,生成速度约快 1.5 到 2 倍。适合在本地运行小型多模态模型的人。
unsloth · 工具包
在你自己的电脑上编写、解释和修复代码,是 Unsloth 提供的 Qwen2.5-Coder 7B 指令模型的 GGUF 副本。适合想要本地编码助手的开发者。
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。
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。
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。
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。
RecursiveSI · 工具包
Recursive Flint 的 4-bit MLX 版本,约 22.6 GB,用于 Apple Silicon 本地运行,可通过 Rec 配合 pi 或 OpenCode 启动。适合想把 Flint 接入编程工具的 Mac 用户和开发者。
Qwen · 工具包
这个模型同时读图像和文字并用文字回答,是总参数 122B、激活参数 10B 的混合专家模型。适合有大型 GPU 服务器、想用开源视觉语言模型做推理、编程和智能体的团队。
Qwen · 工具包
作为 7.6B 的基础语言模型来补全和生成代码,开发者可以运行它、微调它,或用于代码中间填充任务。适合制作编程工具的人。
Qwen · 工具包
这是一个仅 494M 参数的对话模型,能写代码、解释代码、修代码,上下文为 32,768 个 token。适合想在笔记本、测试环境或本地小助手里用最小开源 Qwen 编程模型的开发者。
QuantumNous · 工具包
在 ONNX 中本地识别中文、英文和混合文本、代码、日志以及 AI 编程助手请求里的个人信息和凭据。适合在敏感数据离开机器前对它做遮盖的开发者。
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。
Nanbeige · 工具包
Nanbeige4.3-33B 的 INT4 量化版,这是一个面向编程和专业智能体任务的 33B 模型,用量化感知训练制成。适合想用更少内存运行强大开放智能体模型的开发者。
Nanbeige · 工具包
4.2B 参数的紧凑循环式 Transformer 模型,面向工具使用、办公任务和编程等智能体工作,支持英语和中文。适合想用小型开放模型做智能体的开发者。