来自 Hugging Face 的 AI 项目

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。

MiniCPM-OCR 1.0 DSpark

openbmb · 工具包

通过起草 token、再让主模型一次性验证，加快 MiniCPM-OCR 1.0 的解码。它是草稿头，不是独立的 OCR 模型，适合自己部署文档解析的人。

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。

Flint-DFlash2

incoai · 工具包

一个 403M 参数的草稿模型，用 SGLang 里的推测解码加快 Flint 语言模型的服务速度，并且不改变输出。它不是独立的模型。

Bielik-11B-v3.1-DFlash2

speakleash · 工具包

作为草稿模型与 Bielik-11B-v3.1-Instruct 配对，在 SGLang 或 vLLM 中做推测解码。它不是独立的语言模型。

Bielik-11B-v3.1-DFlash

speakleash · 工具包

作为 DFlash 草稿模型，与 Bielik-11B-v3.1-Instruct 配对，在 SGLang 或 vLLM 里做推测解码。它不是独立的语言模型。适合自己部署 Bielik 的人。

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。

Spark-X2.6-1.7B-DSpark-GGUF

XHToken · 工具包

一个小型草稿模型，通过推测解码加速 Spark-X2.6-1.7B，每步最多猜 7 个 token。适合在支持它的 llama.cpp 构建上本地运行该模型的人。

Spark-X2.6-4B-DSpark-GGUF

XHToken · 工具包

作为推测解码的小型草稿模型，为 Spark-X2.6-4B 加速文本生成，提供 GGUF 格式。适合用 llama.cpp 在本地运行该模型的人。

Qwen3.8-27B-DFlash2

z-lab · 工具包

一个草稿模型，通过提出一整块词元让主模型检查，来加快 Qwen3.8-27B 的生成。不能单独使用。适合用 SGLang 或 vLLM 部署 Qwen3.8-27B 的人。

Qwen3.8-Flash-Next-DFlash2

incoai · 工具包

一次起草多个 token 让主模型去核对，以此加快 Qwen3.8-Flash-Next，适合用 SGLang 部署该模型、想更快出结果又不改动它的工程师。

Qwen3.8-27B-DSpine-b16-GGUF

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。

DSpine for Qwen3.8-27B

tencent · 工具包

五层草稿模型，为 Qwen3.8-27B 并行猜测 16 个 token，再由大模型一并检查。适合部署该模型的团队。