Swift 1.5 Ornith 9B GGUF
ukisai · 工具包
以 llama.cpp 用的 GGUF 量化版本运行 Swift 1.5 Ornith 9B,这是一个调校成用更少 token 思考的推理模型。适合在自己机器上运行 9B 推理模型的人。
ukisai · 工具包
以 llama.cpp 用的 GGUF 量化版本运行 Swift 1.5 Ornith 9B,这是一个调校成用更少 token 思考的推理模型。适合在自己机器上运行 9B 推理模型的人。
microsoft · 工具包
Microsoft 推出的 3.8B 开放指令模型,上下文 128K token,为内存或延迟紧张时的推理、数学和逻辑而做。适合给应用添加文本功能的开发者。
TokenTinkerer · 工具包
为 llama.cpp 提供 Groot-19B-A3B 推理模型的十一种 GGUF 大小,从 7.88 到 18.59 GiB,另有一个视觉投影文件。适合在自己电脑上运行该模型的人。
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。
unsloth · 工具包
把 32.2B 参数的推理模型 Olmo 3 32B Think 做成 GGUF 文件,可以在你自己的电脑上运行。由 unsloth 打包,适合想本地使用 Apache 2.0 模型的人。
unsloth · 工具包
用 Unsloth 制作的 GGUF 文件运行 OpenAI 的开放权重模型 gpt-oss-120b,它有 117B 参数,其中 5.1B 处于激活状态,文件带有 Unsloth 的修复。面向推理、智能体任务和开发者使用。
Shockem · 工具包
缩短 Qwen3.8-27B 在编程任务上的推理长度,让答案更快出来,以一个小型 LoRA 适配器的形式提供。适合在自己硬件上运行基础模型的人。
Qwen · 工具包
这个模型同时读图像和文字并用文字回答,是总参数 122B、激活参数 10B 的混合专家模型。适合有大型 GPU 服务器、想用开源视觉语言模型做推理、编程和智能体的团队。
Qwen · 工具包
通过 mlx 库运行 Qwen3 8B 语言模型,用于聊天、推理、翻译和智能体任务。适合想在本地使用可切换思考模式的文本模型的开发者。
paradigma-inc · 工具包
用一个从头训练的 1B 参数模型解决难度很高的数学题,追求高速、大批量的推理。适合在 NVIDIA GPU 上运行数学任务的开发者。
NousResearch · 工具包
Hermes 4.3 36B 的 GGUF 版本,是一个混合推理模型,能先思考再回答、写出有效的 JSON,并遵循你的系统提示词。适合在自己机器上运行大模型的人。
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。
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。
Jackrong · 工具包
为长时间的智能体任务缩短推理时间、降低成本,是 Qwen3.8-27B 微调模型的 GGUF 版本。适合在自己机器上跑智能体循环、想让每一轮更快的人。
Jackrong · 工具包
在 think 标签里一步步思考问题,是用推理链微调的 4B Qwen3.5 模型,以 GGUF 打包。适合想在自己电脑上运行小型推理模型的人。
以 MLX 格式、6 位运行一个只有 0.8B 的推理调优聊天小模型,转换自 Jackrong 的 Qwen3.5 蒸馏模型。适合想在 Mac 上用一个很小本地模型的人。
IteraCompute · 工具包
用 vLLM 在一块 RTX 5090 上以 NVFP4 运行 Qwen3.8-27B,带校验和验证的下载、FP8 KV 缓存、工具调用和推理支持。适合在 Blackwell GPU 上自托管大模型的开发者。
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。
InternScience · 工具包
作为一个 35B 开放权重语言模型,负责多步骤智能体工作:规划、搜索、调用工具和科学推理。适合要把模型接入会调用工具的智能体的开发者。
IFM · 工具包
作为一个紧凑的开源推理模型,回答数学、编程和科学问题,一次最多能读取 128K 个 token。由 IFM 制作,适合想要数据和代码都公开的小模型的人。