DataWorld-35B-A3B
Zhanli-Li · 工具包
用多轮智能体强化学习在 DataWorld 任务上调优的 Qwen3.6-35B-A3B 模型,面向会调用工具的智能体。适合部署大型混合专家模型的团队。
Zhanli-Li · 工具包
用多轮智能体强化学习在 DataWorld 任务上调优的 Qwen3.6-35B-A3B 模型,面向会调用工具的智能体。适合部署大型混合专家模型的团队。
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。
prithivMLmods · 工具包
用早期预览版 Qwen3.5-4B 微调模型的 GGUF 副本写代码,并生成自包含的 Three.js 交互 3D 场景页面。适合在本地做 3D 场景原型的开发者。
dBenf · 工具包
回答关于卫星图像块的类型化问题,使用 Sentinel-2 的全部 12 个波段,为每个选项返回概率,不生成文字。这是 Qwen3.5-0.8B 的微调版本,适合地球观测研究者。
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。
Yaldat · 工具包
把波斯语文本转成 1,024 维的嵌入向量,用于语义搜索和检索。适合需要把波斯语问题匹配到正确段落的开发者。
unsloth · 工具包
在 NVIDIA 显卡上用 vLLM 运行 Unsloth 制作的快速 NVFP4 版 Qwen3.6 35B A3B。卡片说它的吞吐量是其他 NVFP4 版本的 1.79 倍,并且能放进 32 GB 显卡。
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
unsloth 量化的 Qwen3-30B-A3B GGUF 文件,用于在 llama.cpp、Ollama 或 Open WebUI 里运行本地聊天和推理模型,思考模式可以逐轮开关。
unsloth · 工具包
把 Qwen3 14B 做成 GGUF 文件,可在你自己的电脑上运行。这个文本生成模型既能深入思考难题,也能快速作答。由 unsloth 打包,适合在本地运行模型的人。
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。
torchcast-ai · 工具包
基于 Qwen3.5-4B 的 4B 决策模型,一次推理就返回是非概率、选项分布和分数分布,不生成文本。适合英文分类、路由和评分标准检查。
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。
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。
Serveurperso · 工具包
这个模型通过 C++ 运行时 qwentts.cpp,在 CPU、CUDA、Metal 或 Vulkan 上用多种语言朗读文本,有命名说话人和普通话方言,还能用一段短录音克隆声音。适合想在本地做文字转语音的开发者。
samliumay · 工具包
一个用于 Qwen3-4B 的小型研究适配器,让模型充当诱饵。发现有人套取机密时,它会向本地收集器发出无声警报,然后给出编造的值。仅限实验室使用。
samatv256 · 工具包
根据你给出的候选项,为每个候选返回一个概率,帮助智能体选择该用哪个工具或动作。这是一个早期检查点,适合测试工具选择的开发者。
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。
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。