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。
没有商品同时包含“qwen4”的所有词。下面显示匹配“qwen3”的结果。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。