AsteroRank-Lepton-GGUF
Asteromorph · 工具包
用面向 STEM 和通用搜索的重排序模型按相关度给搜索结果排序,以 GGUF 文件提供,可在 llama.cpp 中运行。适合想在本地排序的开发者和研究者,仅限非商业使用。
Asteromorph · 工具包
用面向 STEM 和通用搜索的重排序模型按相关度给搜索结果排序,以 GGUF 文件提供,可在 llama.cpp 中运行。适合想在本地排序的开发者和研究者,仅限非商业使用。
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。
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。
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。
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
基于 Qwen3.5-4B 的驾驶模型,能做 3D 感知、回答道路场景问题并规划车辆未来路径。适合研究自动驾驶的研究者。
manuelgscom · 工具包
根据西班牙语或英语的日常提问,写出只读的 MongoDB 聚合管道。这是 Qwen3.5-9B 微调版的 GGUF 副本,可用 llama.cpp 在本地运行,适合想用日常语言查询数据的开发者。
Jackrong · 工具包
在 think 标签里一步步思考问题,是用推理链微调的 4B Qwen3.5 模型,以 GGUF 打包。适合想在自己电脑上运行小型推理模型的人。
以 MLX 格式、6 位运行一个只有 0.8B 的推理调优聊天小模型,转换自 Jackrong 的 Qwen3.5 蒸馏模型。适合想在 Mac 上用一个很小本地模型的人。
ebinan92 · 工具包
从图片中读取乌克兰语手写文档,找出每个文字区域、标注类型,并以结构化 JSON 返回转写内容。这是用于手写数字化的开放 4B 视觉语言模型。
byteshape · 工具包
Qwen3.5-9B 的 GGUF 副本,这个模型能读文字和图像,用 ByteShape 的 ShapeLearn 压缩,面向 llama.cpp。有 GPU 和 CPU 的版本,大小约从 3 GB 到 5.7 GB。
bartowski · 工具包
Qwen3.5-4B 的 imatrix GGUF 量化版本,这是一个带 MTP 层的 4.3B 图文模型,4 位文件约 3 GB。适合在本地运行小模型的人。
axiomofmind · 工具包
MOSS-Image-SFT 扩散 Transformer 的非官方 GGUF 文件,有 Q8_0 和 Q4_K_S 两种,用 stable-diffusion.cpp 在本地做文字生成图像。需要另外准备 Qwen3.5-9B 编码器、分词器和 VAE。
unsloth · 工具包
在你自己的机器上读取文字和图片、编写代码并调用工具,使用 Unsloth 刷新后的 Qwen3.5 35B-A3B 视觉语言模型 GGUF 文件。适合运行本地智能体的开发者。
AhmedReda25300 · 工具包
根据一段简短的阿拉伯语情境、一个问题和可选选项,挑出最合适的答案标签。适合用 0.8B 级小模型处理阿拉伯语路由或判断任务的开发者。
ZhuYuhan · 工具包
找出视频里某件事发生的时间,并回答关于视频的选择题,方式是直接给候选项打分。基于 Qwen3.5-4B,适合视频研究者和开发者。
webbrain-one · 工具包
用约 2 GB 的 GGUF 文件运行被压缩成三值权重的 Qwen3.5-9B,可在两个 llama.cpp 变体里用 CPU 运行。适合尝试极端压缩的研究预览版。
unsloth · 工具包
在 llama.cpp 里运行小型的 Qwen3.5 0.8B 视觉语言模型,借助多 token 预测加快生成,使用 Unsloth 的 GGUF 文件。适合测试推测解码的开发者。