来自 Hugging Face 的 AI 项目

类别与筛选

ukisai · 工具包

以 llama.cpp 用的 GGUF 量化版本运行 Swift 1.5 Ornith 9B，这是一个调校成用更少 token 思考的推理模型。适合在自己机器上运行 9B 推理模型的人。

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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。

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AtomicChat · 工具包

Ornith 1.5 9B 的 GGUF 版本，这是一个能读图像和文字的模型，文件大小从 2.81 GB 到 17.9 GB，另有视觉投影文件。选一个适合你显存的文件，在本地运行。

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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。

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ornith-ai · 工具包

一个 9B 开源编码智能体模型的 GGUF 副本，用强化学习训练它写出解决方案和围绕方案的脚手架。适合在本地运行智能体、使用单块 GPU 的开发者。

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ornith-ai · 工具包

处理编程和终端任务，是一个适合单张 GPU 的 9B 稠密语言模型。适合想用小型开源模型做软件开发的开发者，另有面向手机的移动版本。

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ornith-ai · 工具包

提供 Ornith-1.5-122B 的 NVFP4 量化副本，这是一个面向单 GPU 使用、在编程测试里表现突出的 122B 混合专家文本模型。适合自己托管大模型的开发者。

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unsloth · 工具包

在你自己的机器上运行 Ornith-1.5-122B 文本模型，由 unsloth 制作成 GGUF 文件。这是一个 122B 混合专家模型，面向单块 GPU 上的编程和智能体工作。

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pfeifferj · 工具包

把 Ornith-1.5-35B-A3B 文本模型压缩成 3 位和 3.5 位的 GGUF 文件，约 13 GB 和 15 GB，而不是 69 GB，适合用 llama.cpp 运行本地模型的人。

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ornith-ai · 工具包

运行一个面向编程和智能体任务的 35B 混合专家文本模型，每个词元只用约 3B 参数。这个仓库提供它的 GGUF 文件，供本地使用。

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ornith-ai · 工具包

提供 Ornith-1.5-9B 的 GGUF 文件，这是一个通过自我改进循环训练的 9B 稠密模型，适合单显卡使用。适合想要公开编程成绩的小模型的开发者。

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