AI 智能体技能、规则与提示词工具包

Qwen3.8-27B-Cold-Fusion-GAIN-V1.1-NM-DAU-NEO-MAX-MTP-GGUF

DavidAU · 工具包

回答问题并读取图像，思考过程短得多。这是 DavidAU 对 27B 的 Qwen 3.8 的调优版 GGUF，目标是在保持准确度的同时减少推理 token，适合在本地运行模型的人。

Qwen3.8-27B-AWQ-INT4

cyankiwi · 工具包

cyankiwi 制作的 Qwen3.8-27B 4-bit AWQ 量化版本，一个带思考控制的 27B 视觉语言模型。权重为 21.02 GB，可在 Transformers、vLLM 或 SGLang 中加载。

CLM-v0.1-8B

Contrastive-LM · 工具包

为给定的状态，给候选答案、动作或工具名各打一个概率，而不是写文字。这是建在冻结的 Qwen3-8B 编码器上的快速决策模型，适合智能体和分流工具的构建者。

Qwen3.8-27B iMatrix NVFP4 MTP GGUF

cdiamond · 工具包

Qwen3.8-27B 的 17.1 GB 混合精度 GGUF，保留了多词元预测层，为 24 GB GPU 上的 256K 上下文和视觉功能调优。适合在 llama.cpp 里本地运行大模型的人。

Qwen3.6-35B-A3B MTP GGUF

byteshape · 工具包

用带多词元预测的 GGUF 量化版本运行 Qwen3.6-35B-A3B，在 llama.cpp 里让 GPU 解码更快。由 ByteShape 制作，适合在显卡上运行本地模型的人。

Nimble-v4-max

bespokelabs · 工具包

传入上下文和带类型的问题（选择题、是非题或有序评分），为每个答案选项给出概率。这是 Qwen3.8-27B 的微调版本，适合构建分类器和决策步骤的开发者。

Bespoke-Nimble-9B

bespokelabs · 工具包

用 Qwen3.5-9B 上的 LoRA 适配器，根据一段文字给是非题、选择题和评分等级打分。适合需要返回概率而不是自由文本的分类器的开发者。

NorthCUA-Nano

beipo-ai · 工具包

用基于 Qwen3.5 的 9B 稠密电脑操作模型，通过截图操作桌面和浏览器应用。适合用官方 NorthCUA 运行框架构建电脑操作智能体的开发者。

Signal 3.8 27B

agentionai · 工具包

比 Qwen3.8-27B 回答更简短直接，使用更少的回答和思考 token，因此回复结束得更早。这是一次轻量微调，可以直接用在与基础模型相同的工具里。

Qwen3.8-27B-CodeForge-3xMerge

xtools-at · 工具包

用三个 Qwen3.8-27B 微调版本加权合并而成的模型，可编写和解释代码，也能处理推理问题。适合想用一个通用模型做编程和聊天的开发者。

Mica-v0.5-4B

sky7350 · 工具包

基于 Qwen3.5-4B 的 4B 分类模型，读取输入后为每个允许的答案给出概率，适用于护栏、路由、分流和智能体闸门。适合想在不用大模型的情况下做是非或标签判断的开发者。

Assistant_Pepe_32B

SicariusSicariiStuff · 工具包

这是一个基于 Qwen3-32B 的 32.8B 参数英语模型，有 8B、32B 和 70B 三个版本。这里的模型卡文字只有页面样式，所以没有写明具体用途。适合已经在关注这个模型系列的人。

Jasper-K-35B-MoE

ragentile · 工具包

这个模型编写 GPU 内核，并通过在测试环境里反复尝试来提升速度。它是用强化学习从 Qwen3.6-35B-A3B 训练出来的混合专家模型，面向调优 GPU 代码的工程师。

Qwen3.5-4B-Base

Qwen · 工具包

这是一个只做过预训练的视觉语言基础模型，用于微调和上下文学习实验，不用于直接聊天。适合想用小型 Qwen3.5 作起点并用 LoRA 适配的开发者。

Qwen3-4B-GGUF

Qwen · 工具包

一个 4B 的 GGUF 聊天模型，可在 llama.cpp 或 ollama 里本地运行，有用于推理的思考模式和用于快速回复的普通模式。适合使用普通电脑的开发者和爱好者。

Qwen3-14B

Qwen · 工具包

这是一个 14.8B 参数的开源模型，难题用思考模式推理，日常聊天用更快的非思考模式回答。适合想用一个模型处理逻辑、代码、智能体和 100 多种语言的开发者。

Qwen3.5-4B-GLB-3D-Coder-GGUF

mradermacher · 工具包

ccore/Qwen3.5-4B-GLB-3D-Coder（一个 4.2B 模型）的静态 GGUF 量化版本，大小从 2.0 GB 到 8.5 GB，另有两个小型多模态补充文件。由 mradermacher 制作。

Qwen3.8-27B-Splash

incoai · 工具包

通过 Inco AI 的 Splash 引擎在 Apple 芯片 Mac 上运行 Qwen3.8-27B，一个包里含 4-bit 模型、DFlash 2 草稿模型和视觉编码器。只能在 Splash 里使用。

novel-humanize-4b

gugujiji · 工具包

改写中文网文章节，让它读起来不那么像 AI 写的，同时保持剧情、对话和人物不变。这是基于 Qwen3-4B 的 4B 模型，仅限非商业使用。

Qwen3.8-27B-Randean-MXFP4

flechin · 工具包

一个 27B 推理模型，经过微调后倾向于直接回答而不是含糊其辞，并量化为 MXFP4，让 vLLM 能在单块 32 GB GPU 上提供服务，适合运行本地推理和工具调用模型的开发者。

Qwen3.8-27B-Ridge-GGUF

empero-ai · 工具包

把 Qwen3.8-27B 压缩成每权重 3.7 位的 GGUF 文件来运行，适合 16 GB 的 GPU，还可选图像输入。适合用 llama.cpp、Ollama 或 LM Studio 在本地跑模型的人。

Qwen3-VL for ComfyUI

Comfy-Org · 工具包

为 ComfyUI 文本编码器文件夹重新打包的 Qwen3-VL 4B 和 8B 模型文件，提供从 bf16 到 4-bit 风格的多种精度。适合需要 Qwen3-VL 文本编码器的 ComfyUI 用户。

Qwen3.6-35B-A3B 2-bit GSQ GGUF

chtisgit · 工具包

用 2-bit GSQ 的 GGUF 转换版运行 35B 的 Qwen 模型，另配一个单独的视觉投影器，供 llama.cpp 使用。适合想在 CPU 或普通显卡上用小文件跑大模型的人。

Qwen3.6-35B-A3B GGUF (ShapeLearn Quantized)

byteshape · 工具包

Qwen3.6-35B-A3B 的量化 GGUF 版本，能读图片和文字，有从约 9 GB 起的 CPU 和 GPU 变体，用 ByteShape 的 ShapeLearn 制作。适合运行 llama.cpp 的开发者。

Qwen3.6-35B-A3B-coding-reap50-GGUF

anik-jha · 工具包

用砍掉一半专家的 Qwen3.6-35B-A3B 写代码，打包成适用于 llama.cpp 的 GGUF 文件。适合想要比完整模型占用更少内存的编程模型的开发者。

Qwen3.5-2B-GGUF

unsloth · 工具包

unsloth 制作的 Qwen3.5-2B 小型 GGUF 版本，能读图片和文字并用文字回答。适合在本地做原型、微调和研究。

orukqwen-asr-1.7b

oruk · 工具包

把英文语音转成文字。它是用词错误率做强化学习后训练的 Qwen3-ASR-1.7B，适合需要英文转写的开发者和语音研究者。

Qwen3.6-35B-A3B-FP8

Qwen · 工具包

读取文本和图像并输出文本，是 Qwen3.6-35B-A3B 的 FP8 版本，激活参数 3B。适合运行编程智能体、又想比全精度下载更小的开发者。

Qwen3.6-27B

Qwen · 工具包

Qwen 的 27B 模型，读取文字和图片并用文字回复，针对编程智能体和仓库级工作调校，适合用 transformers 库运行它的开发者。

Qwen3-Embedding-4B

Qwen · 工具包

把 100 多种语言的文字和代码变成向量，用于搜索、检索、分类和聚类，向量大小可调，还支持任务指令，适合构建搜索和 RAG 系统的开发者。

Qwen3-Coder-Next

Qwen · 工具包

作为编程智能体模型使用，总参数 80B、激活参数 3B，上下文 256K。适合在 CLI 和 IDE 工具里运行智能体、并想自己托管模型的开发者。

Qwen3-4B-Instruct-2507

Qwen · 工具包

用 4B 模型回答对话提示，不显示思考过程，可读取最多 256K token 的上下文。适合想要小型开源助手来做推理、编程和工具调用的开发者。

Qwen3.5-0.8B-weight-space-programming-GGUF

prithivMLmods · 工具包

一个小型 Qwen3.5 0.8B 模型的 GGUF 版本，它的权重被直接修改以减少推理循环。适合想用多种量化大小在本地运行它的人。

ttf-Qwen3.8-Flash-Next-GGUF

oguzeldereli · 工具包

用一个 40.4 GB 的 GGUF 文件运行被压成三值权重的 180B 混合专家模型 Qwen3.8-Flash-Next，比 FP8 版本小 4.6 倍。适合配合打过补丁的 llama.cpp 在本地使用。

ttf-Qwen3.8-27B-GGUF

oguzeldereli · 工具包

把 Qwen3.8-27B 压缩成三值权重的 GGUF 文件，可在 12 GB 显卡上运行，有 8.2 GB 和 6.74 GB 两个版本。适合想在普通硬件上跑大型本地模型的人。

Hermes 4 14B

NousResearch · 工具包

Nous Research 的 14B 混合推理模型，基于 Qwen3-14B。它可以逐步思考、调用工具，并返回符合模式的 JSON。使用 ChatML 提示格式。

Qwen3.5-9B Brainwaves DeepThought STEM OneJev1.6

nightmedia · 工具包

nightmedia 制作的实验性 9.4B 图文模型，由三个 9B 模型合并而成，面向推理和理科问题。适合喜欢尝试小型开放合并模型的爱好者和研究者。

Qwen3.5-4B-3D-Html

mondk · 工具包

一个 4.2B 的文本生成模型，由 Qwen3.5-4B 微调而来，用 Three.js 把 3D 场景写成一个独立的 HTML 文件。在浏览器里打开文件，用鼠标旋转模型。

MemT-1.0-Nano

MemTensor · 工具包

自带固定大小记忆状态的语言模型，基于 Qwen3.6-35B-A3B，无需重读就能保留过去的上下文。适合研究模型和智能体记忆的研究人员和开发者。

Kev-4B

jaredpalmer · 工具包

读取一份文档和带类型的问题，一次计算就为每个答案选项返回校准过的概率，不生成文字。这是基于 Qwen3.5-4B 的决策模型，适合需要给文档分流、分诊或检查的开发者。

Hemmingway-1

HemmingwayAI · 工具包

把日常消息和邮件写成一条可以直接发送的文字，而不是一堆选项。基于 Qwen3.8-27B 的 27B 模型，非商业使用免费，适合想要听起来像真人写作的人。

LFM2.5-2.6B-Qwen3.8-Turbo-Brilliance-Power-X12-NEO-MAX-GGUF

DavidAU · 工具包

LiquidAI 的 LFM2.5-2.6B 的 GGUF 版本，加入 DavidAU 的 Turbo Brilliance 系统，有 12 种推理模式和 12 种指令模式，在提示词里切换。2.7B 测试版，供本地运行。

Qwen3.8-27B-GGUF

bartowski · 工具包

bartowski 制作的 Qwen3.8-27B 的一组 GGUF 量化版本，从 Q8_0 到 3-bit，用重要性矩阵生成。适合在本地用 llama.cpp 运行 27B 视觉语言模型的人。

AsteroRank-Lepton

Asteromorph · 工具包

为每份文档与搜索查询的相关度打分，可附带上下文，用来重新排序搜索结果。这是基于 Qwen3.5 构建的 4B 开放权重重排序模型，适合科学和通用搜索。

Qwen3.5-9B-MTP-GGUF

unsloth · 工具包

Qwen3.5 9B 的 GGUF 版本，支持在 llama.cpp 里用多词元预测做推测解码，生成更快。适合会自己构建 llama.cpp、想在本地运行这个模型的人。

Qwen3.5-0.8B-GGUF

unsloth · 工具包

unsloth 制作的 Qwen3.5-0.8B 小型 GGUF 版本，能读图片和文字并用文字回答。适合在本地做原型、微调和研究。

Qwen3.8-27B-exl3

turboderp · 工具包

Qwen3.8-27B 的 EXL3 量化版本，提供从 1.40 到 6.00 的多种每权重比特数。适合在显存有限的 GPU 上用 ExLlamaV3 本地运行 27B 模型的人。

mai_replier-9b-v3

tcmofashi · 工具包

在中文 QQ 群聊里扮演一个角色：读取聊天记录，写出一句简短随意的回复，不显示推理过程。这是 Qwen3.5-9B 的合并 9B 微调模型，也能读取聊天里的图片。

Qwen3.8-27B-1C

sweetand · 工具包

帮助 1C:Enterprise 平台上的开发者读取和修改 BSL 代码，并在 XML 导出里查找对象。这是以俄语为主的 Qwen3.8-27B 微调版本，这里提供 GGUF 格式。

strands-decider-2B-qwen3.5-v1-2610

StrandsAgents · 工具包

为智能体流程做快速决策：在选项中挑选，或按等级打分，每个答案都带校准过的置信度。适合做模型路由、选择工具和分流请求的开发者。

Qwen3.8-27B IQR-V4

StillDeadcode · 工具包

把 Qwen3.8-27B 压缩成十五种大小，每个权重约 2.5 到 8 位，面向 AMD RDNA4 GPU 上的 radiance 引擎，内含图片读取和提速草稿器。

Qwen3.5-35B-A3B

Qwen · 工具包

能读图像和文字的多模态聊天模型，总参数 35B，每次只启用其中 3B。适合用 Transformers、vLLM 等自己部署大模型的开发者。

Qwen3.5-27B

Qwen · 工具包

读取文字和图片并写出文字，是带视觉编码器的 27B Qwen 模型，原生上下文为 262,144 个词元。适合在服务器级硬件上构建助手和智能体的开发者。

Qwen3-Reranker-0.6B

Qwen · 工具包

为每个段落回答查询的程度打分，把最好的段落排在搜索和检索系统的前面。这是覆盖 100 多种语言的 0.6B 文本重排模型，适合搭建搜索的开发者。

Qwen3-0.6B-Base

Qwen · 工具包

提供 Qwen3-0.6B-Base，这是 Qwen3 系列里小型的预训练基础模型，用 119 种语言训练，上下文 32k。适合要微调或研究微型语言模型的开发者。

Qwen Sharp Chat Templates

peculiar-ragdoll · 工具包

替换 Qwen3.5、3.6 和 3.8 模型的聊天模板，让它们回答前少想一些、回复更紧凑。适合在本地运行 Qwen 做编程和知识工作的人。

Qwen3.8-27B-4bit (MLX)

mlx-community · 工具包

Qwen3.8-27B 的 4 位 MLX 转换版，能读文字和图像并用文字回答，用 mlx-vlm 工具运行。适合想在本地运行视觉语言模型的开发者。

Qwen3.8-27B-GGUF

lmstudio-community · 工具包

Qwen 的 Qwen3.8-27B 的 GGUF 量化版本，由 LM Studio 团队用 llama.cpp 制作，适合在自己电脑上运行 27B 模型的人。

Qwen3.8-27B QSA BF16

higa2515 · 工具包

在 Qwen3.8-27B 上加了学习型稀疏注意力索引器的 BF16 源权重，附带参考用的 Transformers 加载器，适合研究或部署 Qwen Sparse Attention 的人。

Quark

FirstPrinciplesLabs · 工具包

FirstPrinciples 从 Qwen3.5-9B 微调出的 9B 物理、科学和数学推理模型。适合想要分步推导和第二意见，并希望在本地或离线使用的研究者。

Qwen3.8-2B-Distill-GGUF

empero-ai · 工具包

在手机、笔记本和单板计算机上运行小型 2B 推理模型，提供五种量化等级的 GGUF 文件。由 Empero 打包，是大型 Qwen3.8 模型的蒸馏版本，适用于 llama.cpp。

Qwen3.5 for ComfyUI

Comfy-Org · 工具包

为 ComfyUI 文本编码器文件夹重新打包的 Qwen3.5 2B、4B 和 9B 模型文件，9B 提供 bf16 和两种量化风格。适合需要 Qwen3.5 文本编码器的 ComfyUI 用户。

Qwen3.8-27B-pi

bytkim · 工具包

为 Pi 智能体框架调优的 27B 编程模型，训练它读取代码仓库、编辑文件、运行工具并利用工具的反馈，推理强度可调。适合运行编程智能体的开发者。

NorthCUA-Mini

beipo-ai · 工具包

读取截图和请求，然后规划并发出操作桌面或浏览器的动作。这是基于 Qwen3.5 的 35B 混合专家计算机操作模型，激活参数 3B。

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。

SenseNova 6.8 Code2Video

sensenova · 工具包

用 27B 模型生成并渲染可执行代码来制作短视频，该模型由 Qwen3.8-27B 微调而来。适合想根据提示词出视频草稿的动效设计师、教师和营销人员。

Qwen3.5-2B

Qwen · 工具包

Qwen 的小型 2B 模型，读取文字和图片并用文字回复，适合用 transformers 库做原型、微调或研究的开发者。

Qwen3.6-35B-A3B-NVFP4

nvidia · 工具包

NVIDIA 用 Model Optimizer 制作的、预先量化好的 Alibaba Qwen3.6-35B-A3B 的 NVFP4 版本。它能处理文本、图片和视频，可在 Hopper 或 Blackwell GPU 上用 vLLM 运行。

Llama-V-JEPA-LM-Qwen3-4B

kkt94 · 工具包

用一个 5.1B 的模型回答关于视频片段的问题，它把冻结的 V-JEPA 2.1 视频编码器接到 Qwen3-4B-Instruct-2507 上，适合有 16 GB 以上 GPU 的人。

Llama-V-JEPA-LM-Qwen3-1.7B

kkt94 · 工具包

用一个 2B 的模型回答关于视频片段的问题，它把冻结的 V-JEPA 2.1 视频编码器接到 Qwen3-1.7B 上，适合只有一块普通 GPU 的人。

JDI-Decision-V1

JoyIndustrial · 工具包

以选项和概率回答关于文本和图像的结构化问题，是京东工业推出的决策系统，基于 Qwen3.8-27B 并内置 OCR。适合需要分派或分类请求的团队。

Qwen3.5-0.8B Astra Weight Edit

JonathanColetti · 工具包

直接编辑两个权重张量，不经训练，修复 Qwen3.5-0.8B 在思考模式下陷入的重复循环。这是一个小型图文模型，可用于 Transformers、vLLM、llama.cpp 和浏览器。

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-GGUF

ggml-org · 工具包

以 GGUF 文件形式运行 Qwen3.8-27B，这是一个 26.9B 的模型，能读图片和文字并用文字回复，通过 llama 工具在本机使用，适合想把它放在自己电脑上的你。

Qwen3.8-4B-Distill-GGUF

empero-ai · 工具包

在笔记本或中端显卡上运行 4B 推理模型，提供五种量化等级的 GGUF 文件。由 Empero 打包，是大型 Qwen3.8 模型的蒸馏版本，适用于 llama.cpp 等应用。

Qwen3.5-4B-3D-Coder-MTP-Repacked

prithivMLmods · 工具包

ccore 的 Qwen3.5-4B-3D-Coder 的重新打包版本，一个为编程回答和 Three.js 3D 场景调优的小模型，附带支持多词元预测的 GGUF 文件。

Qwen3.8-35B-A3B-Distill

empero-ai · 工具包

回答前先一步步推理，使用 35B 的混合专家模型，每个词元只激活约 3B 参数。由 Qwen3.8 教师推理轨迹蒸馏而来，侧重数学和代码。

Qwen3.8-27B-NVFP4

unsloth · 工具包

Unsloth 制作的 Qwen3.8 27B 视觉语言模型的 4-bit NVFP4 副本，用 vLLM 提供服务。适合想要能读图像和视频、能在智能体工具里工作的稠密模型的开发者。

Sabi-Noema

sabicap · 工具包

基于 Qwen3.8-27B、用开源强化学习环境训练的 27B 智能体文本模型，报告了更高的终端和编程智能体得分，适合构建编程和调用工具智能体的开发者。

Qwen3-Embedding-8B

Qwen · 工具包

把文本变成向量，用于搜索、代码检索、分类和聚类，支持 100 多种语言。这是 Qwen 嵌入系列里的 8B 模型，向量大小可调，还支持任务指令。

Qwen3-8B-GGUF

Qwen · 工具包

在 llama.cpp 或 Ollama 中运行量化后的 Qwen3-8B GGUF 文件，有用于数学、代码和逻辑的思考模式，也有用于聊天的普通模式。适合想要本地模型并能选择文件大小的人。

halogen-qwen3.8-flash-next

peonist-ai · 工具包

存放 halogen-flash-server 所用的模型权重，这个引擎能在 AMD Strix Halo 机器上运行 Qwen3.8-Flash-Next，适合想在本机运行该模型的这类硬件的主人。

Llama-V-JEPA-LM-Qwen3-8B

kkt94 · 工具包

用一个 9.2B 的模型回答关于视频片段的问题，它把冻结的 V-JEPA 2.1 视频编码器接到 Qwen3-8B 上，适合有 24 GB 以上 GPU 的人。

Qwen3.8-9B-Distill-GGUF

empero-ai · 工具包

Empero 的 Qwen3.8-9B 的 GGUF 量化版本，一个由更大的 Qwen3.8 蒸馏到 Qwen3.5-9B 架构里的推理模型，适用于 llama.cpp、Ollama、LM Studio 等工具。

Qwen3-8B

Qwen · 工具包

Qwen 的 8.2B 开放语言模型，可在处理难题的思考模式和日常聊天的普通模式之间切换，支持工具调用和 100 多种语言。

Qwen3.8-27B NVFP4

nvidia · 工具包

NVIDIA 把阿里巴巴 Qwen3.8-27B 压缩成 4 位 NVFP4 的版本，用 Model Optimizer 制作，面向 Blackwell GPU，输入文字、图片和视频，输出文字。

Qwen3.8-35B-A3B-Distill-GGUF

empero-ai · 工具包

用十种尺寸的 GGUF 文件运行一个 35B 混合专家模型，每个 token 约 3B 参数在工作，另附视觉投影文件。适合 llama.cpp、Ollama、LM Studio、Jan 和 KoboldCpp 用户。

elephant-1

baselabs · 工具包

一次性回答关于某个情境的一组问题，并为每个选项给出校准过的概率。这是 Baseten 的 Base Labs 发布的 9B 决策模型，由 Qwen3.5-9B 调整而来。

Qwen3.5-4B-GGUF

unsloth · 工具包

Unsloth 制作的 Qwen3.5-4B GGUF 量化版本，一个能读图片和文字并用文字回答的小模型，适合在本地运行模型的人。

Qwen3-0.6B

Qwen · 工具包

最小的 Qwen3 对话模型，基于 Qwen3-0.6B-Base 构建。它能在思考模式和更快的普通模式之间切换，支持 100 多种语言和 32,768 token 的上下文，在普通硬件上也能运行。

Apex-35B-V1.0

Apexintelligence-AI · 工具包

用于编程、工具使用、问答、搜索和研究任务的文本模型，基于 Qwen3.6-35B-A3B，每个词元约用 3B 参数。适合开发者和研究者。

Qwen3.6-35B-A3B-MTP-GGUF

unsloth · 工具包

通过 Unsloth 的 GGUF 文件在本地运行 Qwen3.6-35B-A3B，带多词元预测，让 llama.cpp 解码更快。适合想要本地智能体编程模型的开发者。

Qwen3.5-9B-Base

Qwen · 工具包

为研究人员和开发者提供带视觉编码器的预训练 9B 基础模型，用于微调和实验，而不是直接聊天。能处理文本和图像。

Qwen3-4B

Qwen · 工具包

用 4B 的 Qwen3 模型生成文本，可在处理难题的思考模式和快速聊天的普通模式之间切换。适合想用小型聊天模型的开发者。

pplx-decider-flash-v1.2

perplexity-ai · 工具包

Perplexity 的小型决策模型，基于 Qwen3.5-4B，读取文字和图片，用概率回答选择题、是非题和打分题，适合快速分流和分诊。

Qwen3.5-0.8B-weight-space-programming

ML-Intern-lab · 工具包

用一个小型 Qwen3.5-0.8B 模型一步步解数学题，它的权重由一个 LLM 直接修改，没有经过训练，用来消除重复循环。适合研究人员和想试验权重编辑的人。

Qwen3.8 13.5B

kusuriya-labs · 工具包

一个把 Qwen3.8-27B 剪掉一半层数再重新训练的实验，得到一个 14.7B 的日英模型，作者称它目前还不实用。

Qwopus3.8-27B-Coder-Flash-GGUF

Jackrong · 工具包

作为 Qwen3.8-27B 的 GGUF 微调版，帮你写代码并胜任会调用工具的智能体任务，用约 20 万条代码、智能体和推理样例训练。适合在自己电脑上运行模型的开发者。

Qwen3.5-9B-GGUF

unsloth · 工具包

Unsloth 制作的 Qwen3.5-9B GGUF 量化版本，一个能读图片和文字并用文字回答的中等规模模型，适合在本地运行模型的人。

CCORE GLB-3D-Coder 1.7B

ccore · 工具包

为你描述的游戏资产写出完整的 Three.js 页面，带 3D 预览和导出 GLB 按钮。这是微调过的 Qwen3-1.7B，GGUF 格式，能在普通硬件上运行，适合游戏开发者。