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AI 智能体技能、规则与提示词工具包

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为 llama.cpp 和 Ollama 提供 33.1B 的 Nanbeige4.3 模型的 GGUF 量化文件,附带一套推理协议和最高 524,288 个词元的上下文。适合在本地运行编程模型的开发者。

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提供 Qwen2.5 1.5B 小型对话模型的 GGUF 文件,有八种量化大小,可用 llama.cpp 在笔记本或普通 GPU 上运行。适合想要轻量本地助手的人。

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Ornith-1.5-35B-A3B-GSQ-RCO-GGUF

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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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。

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Hermes-3-Llama-3.1-8B-GGUF

NousResearch · 工具包

把 NousResearch 的 8B 通用聊天模型 Hermes 3 做成量化 GGUF 文件,供 llama.cpp 使用。适合想在本机用函数调用、结构化输出和代码帮助的人。

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Hermes 3 Llama-3.1 8B

NousResearch · 工具包

Nous Research 基于 Llama 3.1 的 8B 通用对话模型,支持函数调用、结构化输出、角色扮演和代码辅助。适合想要一个可以自己运行、可引导的开放助手的开发者。

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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。

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bartowski 用重要性矩阵为 Jackrong 的 Qwopus3.8-27B-Coder-Flash 制作的 GGUF 量化版本,大小从 17 GB 到 55 GB。适合在本地用 llama.cpp 运行 27B 模型。

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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。

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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。

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Bonsai-27B-gguf

prism-ml · 工具包

把 27B 级推理模型做成约 3.9 GB 的 1-bit GGUF 文件,在 llama.cpp 上运行,笔记本或一张显卡就能放下。适合想在日常硬件上做本地推理的人。

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DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 2.9 bits-per-weight EXL3 量化版本,能读取文本和图片。它把模型压缩到约 210 GB,供 exllamav3 运行时使用,模型卡还测量了它与原模型的贴近程度。

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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。

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Raon-1 mini (GGUF)

KRAFTON · 工具包

在 llama.cpp 中运行一个 28.8B 的混合专家模型,针对韩语对话、推理和调用工具的智能体做过优化。这是 Raon-1 mini preview 的 GGUF 版本,适合在自己电脑上运行模型的人。

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Sage-A1.5 GGUF (Q4_K_M)

InternScience · 工具包

以 4-bit GGUF 文件运行 Sage-A1.5,这是面向长篇科学任务的 35B 混合专家智能体模型。它能把工作分给子智能体并检查自己的进展,适用于 llama.cpp、Ollama 和 LM Studio。

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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。

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Nanbeige_Nanbeige4.3-33B-GGUF

bartowski · 工具包

bartowski 用重要性矩阵为 Nanbeige4.3-33B 制作的 GGUF 量化版本,大小约从 21 GB 到 66 GB。适合在本地用 llama.cpp 运行 33B 的中英文文本模型。

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TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0

TinyLlama · 工具包

以小型 1.1B 语言模型的身份用纯文本聊天,运行时占用内存很少。适合想要基于 Llama 风格基础模型的紧凑聊天模型的开发者和研究人员。

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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。

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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。

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Llama-V-JEPA-LM-Llama3.2-3B

kkt94 · 工具包

用一个 4.2B 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 Llama-3.2-3B-Instruct 上,适合只有一块 12 GB 以上 GPU 的人。

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Llama-V-JEPA-LM-Llama3.2-1B

kkt94 · 工具包

用一个 1.5B 的小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 Llama-3.2-1B-Instruct 上,适合只有一块普通 GPU 的人。

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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。

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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。

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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。

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gemma-4-12B-it-qat-GGUF

unsloth · 工具包

Gemma 4 12B 的 GGUF 版本,经过量化感知训练,4-bit 副本也能保持接近 bfloat16 的质量。适合用 llama.cpp 在本地运行 Gemma 的人,附带加快输出的草稿文件。

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Bielik-11B-v3.1-Instruct GGUF

speakleash · 工具包

能用波兰语、英语和另外六种语言回答的聊天模型,打包成五种大小的 GGUF 文件,供 llama.cpp 或 Ollama 使用。适合想在自己电脑上用指令模型的人。

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Llama-V-JEPA-LM-Llama3.1-8B

kkt94 · 工具包

把冻结的 V-JEPA 2.1 视频编码器接到 Llama-3.1-8B-Instruct 上,用来回答关于视频片段的问题,适合做视频理解的人。

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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。

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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。

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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。

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ZONOS3-Mini GGUF

AtomicChat · 工具包

把 ZONOS3-Mini 文本转语音模型打包成适用于 llama.cpp 的 GGUF 文件,内置 27 种声音,有从 0.41 到 1.61 GB 的六种主干大小。适合在本地运行语音的开发者。

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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。

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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。

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在你自己的电脑上运行 Qwen 的 7B 指令微调编程模型,打包成 GGUF 文件,有八种量化等级。适合想通过 llama.cpp 获得代码帮助的开发者。

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Thinklite-27B-GGUF

Sparset · 工具包

Thinklite-27B 的 4 位 GGUF 版本,适用于 llama.cpp,每次回答比基础模型用更少的推理,适合在本地运行 27B 文本模型的人。

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S5-nano-GGUF

maritaca-ai · 工具包

用 2.8 到 8.7 GB 的 GGUF 文件,在 llama.cpp 和兼容应用里运行 Maritaca AI 的 S5-nano,这是一个针对巴西葡萄牙语调优、带函数调用和思考模式的 4B 模型。

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MNN-Pocket-0.3B-GGUF

taobao-mnn · 工具包

用 192 到 726 MB 的 GGUF 文件运行一个紧凑的 0.3B 中英文语言模型,专为手机、笔记本等设备端使用而做,可配合 llama.cpp、LM Studio 或 ollama。

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BotPsy-0.8B-GGUFs

qvac · 工具包

0.8B 工具调用模型 BotPsy 的 GGUF 版本,提供 BF16、Q8_0 和 Q4_K_M 三种文件,用 llama.cpp 在你自己的设备上完整运行智能体和函数调用任务。

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Raon-1 nano (GGUF)

KRAFTON · 工具包

把 Raon-1 nano 语言模型打包成适用于 llama.cpp 的 GGUF 文件,让开发者在自己的电脑上运行韩英双语聊天模型。列出了四种量化类型。

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Ripple-65B-Preview-GGUF

AtomicChat · 工具包

65B 智能体编程模型 Ripple Preview 的 GGUF 量化文件,用 llama.cpp 在本地运行,适合在自己硬件上运行大型开源模型的人。

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Agents Course Notebooks

agents-course · 工具包

汇集 Hugging Face Agents Course 的笔记本,涵盖一个示例智能体库、smolagents、LlamaIndex、LangGraph 和两个加分单元。适合想动手构建 AI 智能体的学习者。

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用 ByteShape 的 ShapeLearn 量化出的 Qwen3.8-27B GGUF 文件,提供五种适合不同显卡的版本,在 llama.cpp 里支持图片输入和 MTP 推测解码。适合在自己的显卡上运行它的人。

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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。

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Qwen3.8-27B-GSQ-RCO-GGUF

ISTA-DASLab · 工具包

ISTA-DASLab 制作的 Qwen3.8-27B GGUF 版本,共四种大小,每个张量用各自的精度量化,并带有处理图片的视觉投影文件。适合在 llama.cpp、Ollama 或 LM Studio 里本地运行模型的人。

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KVPress Leaderboard

nvidia · 工具包

展示一个排行榜,用 Llama-3.1-8B-Instruct 和 Qwen3-8B 对比语言模型的 KV 缓存压缩方法。适合比较缩减模型所需内存方式的研究者和工程师。

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VideoLLaMA2

lixin4ever · 工具包

一个基于 VideoLLaMA2 模型、用来理解视频等媒体内容的聊天应用。在浏览器里以 Gradio 应用在 ZeroGPU 上运行,适合想就视频片段提问的人。

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Llama logo

ggml-org · 工具包

以一个可以探索的页面展示 Llama 图标是怎样构建的,从加号和字母 L 到最终的标志。适合使用或研究这个标志的设计师和开发者。

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Joy Caption Pre Alpha

fancyfeast · 工具包

一个早期演示,把 SigLIP 视觉模型和 Llama 3.1 8B 搭在一起,看起来是用来给图片写说明文字的。这是 Hugging Face 上的 Gradio 应用,名字里就标明了 pre-alpha。

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PROMPT++

baconnier · 工具包

用元提示路由器和精炼器,调用 Zephyr、Llama 等开放模型来优化你写给 AI 模型的提示词。适合想让提示词更清晰的人。

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