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。
没有商品同时包含“llada”的所有词。下面显示匹配“llama”的结果。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
Qwen · 工具包
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。