AI 智能体技能、规则与提示词工具包

Qwen3.8-27B Fable-5 Coding Distilled GGUF

mradermacher · 工具包

一个 27.3B、经过编程蒸馏的 Qwen3.8 模型的 GGUF 量化文件，从 2 位到 8 位，另有可选的多模态补充文件。适合在本地运行编程模型、需要一个放得进内存的尺寸的开发者。

OneJev1.6-4B-GGUF

mradermacher · 工具包

OneJev1.6-4B 的量化 GGUF 副本，大小从约 2 GB 到 8.5 GB，可在你自己的电脑上运行。模型卡没有说明基础模型的用途。

L3-8B-Stheno-v3.3-32K-GGUF

mradermacher · 工具包

Sao10K 的 Stheno 8B 模型的静态 GGUF 文件，大小从 3.3 GB 到 16.2 GB。适合想在自己电脑上运行 8B 模型的人，许可证为非商业。

KnowLine-4B-Gen5.5-GGUF

mradermacher · 工具包

PelaAI 的 KnowLine 4B 模型的静态 GGUF 文件，大小从 2.1 GB 到 8.8 GB，标注了英文和中文。适合想在自己电脑上运行小模型的人。

AIRealNet-2

Modotte · 工具包

一个小型图像分类器，区分 AI 生成的图片和人类拍摄的照片，针对不同质量的社交媒体图片做了调整。适合筛查图片的审核员、研究者和事实核查人员。

VulnLLM-R-7B-8bit

mlx-community · 工具包

通过 mlx-lm 运行 VulnLLM-R-7B 的 8 位 MLX 版本，用于文本生成。适合想在本地试用该模型的开发者。模型卡没有说明它的训练用途。

Qwen3.6-35B-A3B-4bit

mlx-community · 工具包

Qwen3.6-35B-A3B 的 4-bit MLX 转换版，可在 Apple Silicon Mac 上回答文本和图片提示词。适合想用 mlx-vlm 在本地运行这个 Qwen 模型的人。

JevK5-chat-mlx-4bit

mlx-community · 工具包

4.2B 聊天模型 JevK5 的 4-bit MLX 版本，面向 Apple Silicon，上下文 262,144 token，内存占用小。适合想在入门级 Mac 上用本地聊天模型的用户。

flint-mixed-3-4bit

mlx-community · 工具包

社区制作的 Recursive Flint 40B 编程模型 MLX 版本，把专家层压到 3 位，可在 24 GB 或 32 GB 的 Apple Silicon Mac 上运行。适合想在 Mac 上用本地编程模型的开发者。

DeepSeek-V4.1-Flash-1017-oQ4e-ngram-mtp

mlx-community · 工具包

DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的混合精度 MLX 版本，把 Engram 表保留为 FP8。适合拥有数百 GB 内存、想用 MLX 工具运行该模型的人。

clef-flash-4bit

mlx-community · 工具包

Cloudflare 的 clef-flash 的 4 位 MLX 版本，在 Apple Silicon Mac 上把一个状态和带类型的问题变成每个允许答案的概率。不是聊天模型。用自带的加载器在本地运行。

Mistral-7B-v0.1

mistralai · 工具包

作为 7B 预训练基础模型生成并续写文字，适合想要一个起点来测试、微调或在其上开发的研究人员和开发者。

Mistral-7B-Instruct-v0.1

mistralai · 工具包

Mistral 推出的 7B 指令微调聊天模型，基于 Mistral-7B-v0.1，用公开的对话数据集微调。适合想要一个能遵循提示词的小型开放模型的开发者。

Leanstral 1.5 119B A6B

mistralai · 工具包

Mistral 为 Lean 4 证明助手推出的开源代码智能体模型。它能证明定理、修复 Lean 代码，支持文本和图像，可通过 Mistral API 或你自己的 vLLM 服务器运行。

MiroThinker-v1.0-8B

miromind-ai · 工具包

一个开放的研究智能体模型，能在长上下文中推理，并在每个任务里多次调用工具查找信息。基于 Qwen3-8B 的 8B 版本，适合在自己硬件上运行研究智能体的开发者。

KLM 1.5

MinimaLabs · 工具包

一个 99M 参数的基础语言模型，从零开始在 100B token 上训练，采用混合注意力设计。适合想运行、研究或微调一个极小开放模型的研究人员和爱好者。

TRELLIS-image-large

microsoft · 工具包

用微软的大型图像条件 TRELLIS 模型，从一张图片生成 3D 资产。适合想从图片获得 3D 内容的开发者、游戏美术和研究人员。

Phi-4-multimodal-instruct

microsoft · 工具包

紧凑的 56 亿参数模型，接收文字、图像和音频并用文字回复，上下文 128K token。适合想用一个小模型同时处理语音、视觉和文字的开发者。

Phi-4

microsoft · 工具包

Microsoft Research 推出的 14B 开放语言模型，针对计算资源有限时的英语推理和对话做了调整。适合给应用添加文本功能，或研究中等规模模型的开发者。

harrier-oss-v1-27b

microsoft · 工具包

把多种语言的文本转成嵌入向量，用于搜索、聚类、相似度、分类和重排序。适合做语义搜索或检索、并且能部署 27B 模型的开发者。

Florence-2-large

microsoft · 工具包

把图片和一条简短的任务提示词配对，就能给图片写说明、找出物体、读出图中文字。适合用 transformers 在 Python 里跑视觉任务的开发者和研究人员。

GLM-5.3-Flash EXL3 4bpw for TensorFold

Mia-AiLab · 工具包

为 TensorFold 准备的 GLM-5.3-Flash 4 位 EXL3 量化版，在大小相同的情况下 KL 散度低于流行的 TR3-4bpw 量化版。适合在 DGX Spark 机器上部署大模型的人。

Muse Glimmer 30B GGUF

meta-models · 工具包

一个 300 亿参数智能体模型的 GGUF 版本，供 llama.cpp 使用，附带可选的图像编码器和推测解码草稿模型。适合在 24 GB 显卡上本地运行模型的人。

LongCat-AudioDiT-3.5B

meituan-longcat · 工具包

用直接在波形潜空间里工作的扩散模型，把中文或英文文本变成语音，还能用你有权使用的参考样本克隆声音。

Maya-1

maya-research · 工具包

一个开放权重的文字转语音模型，你用日常的话描述声音，并加入内嵌的情绪提示。适合需要有表现力、可设计声音的开发者和创作者。

SPEAR XLarge v2

marcoyang · 工具包

把 16 kHz 的语音和通用音频转成每帧 1280 个数字的特征，是约 6 亿参数的预训练 Zipformer 编码器。适合为语音识别或音频标注做微调的研究者。

dale-9b (GGUF)

manuelgscom · 工具包

把西班牙语或英语请求变成一条 Linux bash 命令，以小型 JSON 对象返回。适合想要在 CPU 或 GPU 上运行本地命令助手的终端用户和开发者。

askmdb-9b-GGUF

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。

Maincoder-1B

Maincode · 工具包

根据函数签名或文档字符串补全并编写 Python 代码。这是 Maincode 的 1B 代码模型，小到能在消费级硬件上运行，适合想在本地做代码补全的开发者。

Qwen3.6-35B-A3B Claude 4.7 Opus Reasoning Distilled

lordx64 · 工具包

回答前会在明确的思考块里推理，用约 8k 条 Claude Opus 4.7 的推理轨迹调优。这是 35B 混合专家的 Qwen3.6 变体，适合困难的数学、科学、代码和规划。

DeepSeek-V4.1-Flash-1017-FLARE

local-inference-lab · 工具包

为四卡 GPU 服务准备的 DeepSeek V4.1 Flash 1017 签名 Flare 运行时包，支持文本和图片，提供兼容 OpenAI 的 API。适合在自有 NVIDIA 硬件上运行大模型的人。

Qwen3.8-27B-MLX-8bit

lmstudio-community · 工具包

在 Apple Silicon Mac 上运行 8 位 MLX 版本的 27B 图文模型，适合想在本地回答图片问题的人。

ControlNet v1.1 depth (SD 1.5)

lllyasviel · 工具包

用深度图引导 Stable Diffusion 1.5，让生成的图像保持原图的布局。这是 diffusers 格式的 ControlNet v1.1，适合想控制构图的艺术家和开发者。

VoiceConversionWebUI

lj1995 · 工具包

存放一个 Hugging Face 仓库的文件，仓库名称指向带网页界面的声音转换。模型说明只有一行，所以这些文件做什么、怎么运行并不明确。

Gemma 4 12B IT (LiteRT-LM)

litert-community · 工具包

在你自己的桌面上运行 Gemma 4 12B，支持文本、图像和音频输入，不需要联网。这是 LiteRT-LM 版本，适合想在 Windows、macOS 或 Linux 上私密地本地生成的开发者。

LightVAE

lightx2v · 工具包

通过 ComfyUI 节点或 Python 脚本，为 Wan2.1、Wan2.2 和 MiniMax-H3 换上更轻的视频自编码器部件。适合想要紧凑 VAE 组件的视频 AI 用户。

mSlideOn

lightonai · 工具包

把查询和文档变成可用倒排索引检索的稀疏向量，支持多种语言和长文本。这是一个 339M 参数的多语言检索模型，适合构建搜索的人。

ColGrep-Agent-2B

lightonai · 工具包

一个 2.5B 参数的模型，通过搜索和阅读代码仓库，找出与缺陷报告或问题相关的文件和行范围。通过 ColGrep 在本地运行。

Z-Image-Turbo-GGUF

leejet · 工具包

在配置不高的显卡上根据文字生成图片，使用为 stable-diffusion.cpp 做的 Z-Image-Turbo 量化文件。适合在自己电脑上运行图像模型的人。

MMAudio_safetensors

Kijai · 工具包

提供 safetensors 格式的 MMAudio 模型，配合 Kijai 的 ComfyUI-MMAudio 节点为视频生成声音。适合处理音频和视频的 ComfyUI 用户。

MiniMax-H3-TAE

Kijai · 工具包

一个训练得很快的小型解码器，在 ComfyUI 里生成 MiniMax-H3 视频时提供实时画面预览，比默认的 latent2rgb 预览更清楚。

MOSS-Image FP16-fixed

KBlueLeaf · 工具包

MOSS-Image Base 和 SFT 的图像 transformer，权重经过重新缩放，可在 fp16 下运行而不溢出，输出保持一致。适用于 diffusers、ComfyUI 和 KohakuMoss。

DeepSeek-V4.1-Flash-1017-GSQ-agentic-strata

kaushikvira · 工具包

把 763.2B 参数的 DeepSeek V4.1 Flash 做成 153 GiB 的混合精度版本，针对智能体和编程工作调校，在 strata 引擎上运行。适合有大显存 GPU 和大量内存的人。

DiT-Wikiart-Small

kaupane · 工具包

为小型扩散 transformer 预测噪声，它在 Wikiart 画作上从零训练，用来根据流派和风格生成艺术图片。适合研究小型图像模型的开发者和学生。

tinyllamas

karpathy · 工具包

提供一系列采用 Llama 2 设计、在 TinyStories 数据集上训练的小型语言模型，为 Karpathy 的 llama2.c 项目而做。适合想试试小模型的开发者。

Kandinsky S2V 1.0 Lite distilled

kandinskylab · 工具包

把一张参考图和一段语音变成头像视频，让整个人物随语音动起来。蒸馏版 Lite 只需 16 步，速度约为基础版的 5 倍。

FlashVSR

JunhaoZhuang · 工具包

一个一步扩散的视频超分辨率模型，以流式方式放大低分辨率视频，在单块 A100 GPU 上处理 768 x 1408 视频约 17 帧每秒。这是第一版，即版本 1。

Qwen3.8-27B-oQ8e-mtp

Jundot · 工具包

把 Qwen3.8-27B 做成 8 位混合精度的 MLX 检查点，带视觉编码器和 MTP 头，用于苹果硬件上的图文聊天。适合想在本地得到接近完整质量的人。

Qwen3.8-27B-oQ4e-mtp

Jundot · 工具包

在 MLX 上以约 17.5 GB 运行 27B 的 Qwen3.8 视觉语言模型，能读取文字、图片和视频，上下文为 262,144 个 token。这是 Jundot 的混合精度量化版本，适合内存有限的人。

GLM-5.3-Flash-oQ4e-mtp

Jundot · 工具包

zai-org 的 GLM-5.3-Flash 多模态混合专家模型的混合精度 MLX 副本，约每个权重 4.6 位，包含视觉编码器和多词元预测头。