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AI 智能体技能、规则与提示词工具包

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Qwen3-30B-A3B-GGUF

unsloth · 工具包

unsloth 量化的 Qwen3-30B-A3B GGUF 文件,用于在 llama.cpp、Ollama 或 Open WebUI 里运行本地聊天和推理模型,思考模式可以逐轮开关。

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Ornith-1.5-122B-NVFP4-DFlash2-RTX-Spark

Sherlock-Comms · 工具包

通过 vLLM 和 DFlash2 推测解码来运行 122B 的 Ornith 1.5 模型,输出头保持未量化。适合有 128 GB 内存的 RTX Spark 笔记本。

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把一个 9B 的编程和工具调用模型做成一个 3.64 GiB 的 GGUF 文件,以约 3.5 比特每权重量化,方便在你自己的机器上运行。

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Qwen3.8-27B-NVFP4

RadixArk · 工具包

Qwen3.8-27B 的预量化 NVFP4 版本,能读取文字、图片和视频并用文字回答,通过 SGLang 在 NVIDIA Blackwell 显卡上提供服务。适合在该硬件上运行智能体、聊天机器人和 RAG 的开发者。

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Raptor-0.6-4B-JANG_6M

OsaurusAI · 工具包

能判断什么时候调用工具、什么时候直接回答、什么时候先问一句,由 4B 模型微调并量化,适用于运行 Osaurus 的 Apple Silicon Mac。适合在本地运行助手的人。

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Luciole-8B-Instruct-1.1-GGUF

OpenLLM-France · 工具包

Luciole-8B-Instruct-1.1 的量化 GGUF 副本,一个支持法语和英语的 8B 文本生成模型,可在你自己的电脑上运行。来自 LINAGORA 在 OpenLLM-France 联盟中的工作。

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Nanbeige4.3-33B-INT4

Nanbeige · 工具包

Nanbeige4.3-33B 的 INT4 量化版,这是一个面向编程和专业智能体任务的 33B 模型,用量化感知训练制成。适合想用更少内存运行强大开放智能体模型的开发者。

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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。

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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。

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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。

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Qwen3.6-35B-A3B-2Bit-GSQ

ISTA-DASLab · 工具包

用 GSQ(Gumbel-Softmax 量化)制作的 Qwen3.6-35B-A3B 的 2 位量化副本,用小得多的内存保留大部分推理和编程能力。需配合打过补丁的 vLLM 使用。

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写带有恐怖色彩的小说。这是 Gemma 3 12B instruct 的 GGUF 版本,用恐怖模型生成的 imatrix 量化,适合在本地运行模型的创作者。

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Qwen3-ASR-1.7B GGUF

cstr · 工具包

用 Qwen3-ASR-1.7B 的量化 GGUF 文件,在 CrispASR 里把语音、歌声和歌曲转成文字或英文。适合想在本地转写 30 种语言和 22 种中文方言的人。

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Qwen 3.6 35B-A3B REAP-48 v2 GGUF

crucible-labs · 工具包

在 8.78 GiB 的 GGUF 文件里运行经过剪枝和量化的 Qwen3.6-35B-A3B,供 llama.cpp 使用,比第一版更接近未量化的权重。适合内存有限的人。

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Underdog-Woof-4B-1.1

ConwayResearch · 工具包

这是一个紧凑的 4.2B 文本生成模型,基于 Qwen 3 4B 后训练,更适配 Underdog 自己的配套环境,并量化为 4-bit MLX 格式。适合在非商业场景下运行小型本地模型的人。

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wan-gguf

calcuis · 工具包

Wan 视频模型的 GGUF 量化版本,可在 ComfyUI 或 diffusers 中做文生视频,包括适合旧机器的 1.3b 小文件。适合在本地制作 AI 短视频的人。

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MiniCPM5-2B-GGUF

bartowski · 工具包

MiniCPM5-2B 文本模型的多种大小的量化 GGUF 副本,用 llama.cpp 和重要性矩阵制作。适合在自己电脑上运行小型中英文模型的人。

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gugujiji_novel-humanize-4b-GGUF

bartowski · 工具包

novel-humanize-4b 中文文本模型的量化 GGUF 副本,从完整精度到小体积文件都有。适合想在自己电脑上运行 40 亿参数写作模型的人。

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granite-4.2-3b-GGUF

bartowski · 工具包

IBM 的 granite-4.2-3b 文本模型的量化 GGUF 副本,从完整精度到较小的 3 位文件,尺寸齐全。适合想在自己电脑上运行小型聊天模型的人。

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google_gemma-4-31B-it-GGUF

bartowski · 工具包

Google Gemma 4 31B 指令模型的量化 GGUF 文件,大小从 17.15 GB 到 61.41 GB,由 bartowski 用重要性矩阵制作。可读取图像和文字。可在 llama.cpp、LM Studio 等工具里运行。

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把 Qwen3.8-27B 运行为用 AMD Quark 和 AWQ 做出的更小的 MXFP4 量化版本,通过 vLLM 提供服务。适合想要压缩版 27B 视觉语言模型、并看重公开 GSM8K 分数的开发者。

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把语音转成文字,支持七种语言,是 IBM Granite Speech 5.0 TurboCTC 470M 的量化 GGUF 版本,为 transcribe.cpp 制作。适合想加入本地听写或转录功能的开发者。

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YuE2-GGUF

Serveurperso · 工具包

yue2.cpp 的预量化 GGUF 文件,yue2.cpp 是一个 C++ 歌曲生成器,把风格标签和歌词变成立体声音频,并附上它写出的乐谱。适合想在自己电脑上运行的音乐人和爱好者。

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GLM-5.3-Flash EXL3 3.5bpw

Mia-AiLab · 工具包

GLM-5.3-Flash 的 EXL3 量化版,156 GB,路由专家更窄,比同一实验室的 4 位版本小约 11%。适合在本地 GPU 上运行大模型的人。

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Slonik-27B-oQ8-mtp

kakoka · 工具包

用一个 27B 编码模型帮你编写和修改 PostgreSQL 源代码,8 位量化,可通过 oMLX 在 Apple Silicon Mac 上本地运行。适合想要本地助手的 PostgreSQL 开发者。

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K2-Horizon-7B-GGUF

IFM · 工具包

IFM 的 K2-Horizon-7B 文本模型的量化 GGUF 副本,可在 llama.cpp 中本地运行,从 BF16 到 4 位都有,上下文窗口为 512K 词元。

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Hydrogen-1.0-MXFP4

deep-principle · 工具包

Deep Principle 的 384B 科学助手 Hydrogen-1.0 的 MXFP4 量化版本,面向 AMD Instinct 硬件。适合想用文本模型处理科学问题和研究规划的实验室。

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Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF

bartowski · 工具包

Meta Llama 3.1 8B Instruct 的量化 GGUF 文件,用于本地聊天,例如 Q4_K_M 为 4.92 GB,Q8_0 为 8.54 GB。由 bartowski 用重要性矩阵制作。涵盖 8 种语言,可在 LM Studio 中运行。

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Ornith-1.5-122B-NVFP4

ornith-ai · 工具包

提供 Ornith-1.5-122B 的 NVFP4 量化副本,这是一个面向单 GPU 使用、在编程测试里表现突出的 122B 混合专家文本模型。适合自己托管大模型的开发者。

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AREX-2 GGUF

mradermacher · 工具包

BAAI 的 AREX-2(26.9B)的 GGUF 量化文件,从 2 位到 8 位,另有可选的多模态补充文件。适合在本地运行大模型、想挑一个放得进自己内存的尺寸的人。

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Kromoss GGUF

molbal · 工具包

Kromoss 的 GGUF 量化副本,Kromoss 是基于 MOSS-Image-Base 微调的 1024 像素文生图模型,用于 ComfyUI。适合想在显存有限的 GPU 上生成图像的画师。

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RelayVSR X4 Quants

MATLOWAI · 工具包

RelayVSR 4 倍视频放大器的预量化 Wan 检查点,让它能在 ComfyUI 里用 16 GB 和 24 GB 显卡输出 2560x1408,适合视频剪辑和修复的人。

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用一个混合精度的压缩 GGUF 文件,在 llama.cpp 里本地运行 35B 的 Axion-1.0 模型。这是 IsValorum 的量化版本,适合想在自己硬件上运行大型混合专家模型的人。

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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。

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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。

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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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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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NVIDIA 制作的 DeepSeek AI 的 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 NVFP4 量化版本,一个面向 NVIDIA Blackwell GPU 的超大多模态混合专家模型。

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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。

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gemma-4-12b-it-GGUF

unsloth · 工具包

Unsloth 制作的 Google 指令微调 Gemma 4 12B 的 GGUF 量化版本,一个能读文字、图片、音频和视频并输出文字的模型,适合本地运行。

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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。

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GLM-5.3-Flash-NVFP4

nvidia · 工具包

提供 NVIDIA 对 ZAI 的 GLM-5.3-Flash 做的 NVFP4 量化版,这是一个用于推理、编码和智能体任务的多模态模型。适合在 Blackwell GPU 上用 vLLM 或 SGLang 部署的开发者。

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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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whisper.cpp

ggerganov · 工具包

OpenAI 的 Whisper 语音识别模型,转换成 ggml 文件供 whisper.cpp 使用,从 tiny 到 large-v3-turbo 多种尺寸,另有更小的量化版本。

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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。

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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。

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Qwen3.8-27B-FP8

Qwen · 工具包

用 Qwen3.8-27B 的 FP8 量化权重处理文字、图片和视频,它是带可调思考模式的 27B 稠密模型。适合用 transformers、vLLM 或 SGLang 部署它的开发者。

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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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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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DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 GGUF 版本,有三种很小的尺寸,每个张量用各自的精度量化,适合在有限硬件上运行超大混合专家模型的人。

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