Mindket

Qwen3.5-0.8B-GGUF

新上架第 1 版 · 更新于

概览

unsloth 制作的 Qwen3.5-0.8B 小型 GGUF 版本,能读图片和文字并用文字回答。适合在本地做原型、微调和研究。

Qwen3.5-0.8B-GGUF 是一款工具包,属于开发类,由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 1 版,最近更新于 。在本页下载,是一个装着它全部文件的 zip 压缩包。这些文件不会自己运行。

速览

你需要
  • 已安装 Python 和 pip
  • 有足够的磁盘空间放大约 376 MB 的文件
  • 一个你自己选的支持 GGUF 的程序
用在
  • Windows、macOS 或 Linux,下载步骤需要 Python
  • 任何能打开 GGUF 文件的本地程序
  • 你自己的微调环境,因为模型卡提到可以用 Unsloth 来做
先运行
pip install -U huggingface_hub
hf download unsloth/Qwen3.5-0.8B-GGUF

平台

Windows操作系统
macOS操作系统
Linux操作系统

关于

它是什么

这是 unsloth 制作的 Qwen3.5-0.8B 的 GGUF 版本。模型有 752M 参数,输入图片加文字,输出文字回答。Hugging Face 估计它在 4-bit 下的文件约为 376 MB,和更大的模型相比很小。

适合谁

想用小模型做原型、针对单一任务微调或其他研究的开发者和研究人员。原始模型卡把这些列为预期用途。

Who uses it
IndustryWho uses itHow they use itExample
软件开发者在本地电脑上做能读图片和文字的应用原型在选择更大的模型之前,先试一遍图片加提问的流程
研究研究人员研究小型多模态模型的表现把这个版本的回答和它的基础模型对比
教育学生和老师学习本地模型怎么下载和加载取回文件、加载,再问一个简短的问题
机器学习微调人员从小型基础模型出发,做窄范围的单任务微调让它把一组图片分到不同标签里

如果你需要在难题上得到最好的回答,可以跳过它,因为它的体量更适合测试和实验,不适合重负载工作。

用在哪里

  • Windows、macOS 或 Linux,下载步骤需要 Python
  • 任何能打开 GGUF 文件的本地程序
  • 你自己的微调环境,因为模型卡提到可以用 Unsloth 来做
What it is used for
Use caseWhoWhat they get back
图片问答开发者针对你附上的图片给出文字回答
纯文字聊天爱好者来自超小模型的简短文字回复
微调的起点研究人员为单一窄任务准备的小型起点

如何设置

你需要一台装有 Python 和 pip 的电脑,以及一个能打开 GGUF 文件的程序。

  • 已安装 Python 和 pip
  • 有足够的磁盘空间放大约 376 MB 的文件
  • 一个你自己选的支持 GGUF 的程序
  1. 安装 Hugging Face hub 库。
  2. 把这个仓库下载到你的电脑。
  3. 在你的程序里打开下载好的 GGUF 文件。
pip install -U huggingface_hub
hf download unsloth/Qwen3.5-0.8B-GGUF

如何使用

先运行一次下载命令,再让你的 GGUF 程序指向保存的文件,给它发一张图片和一个问题。模型卡里链接了一份 Unsloth 的本地运行指南,运行步骤都在那份指南里。

ToolWhat it does
pip安装或更新用来获取模型文件的库
hf download按名称获取一个仓库,并把它的文件保存到你的电脑上

示例

你附上一张路牌的照片,问:“这个路牌上写了什么?”模型读取图片,用纯文字回复。模型这么小,用之前请自己核对一下答案。

新手与专家

如果你是新手,可以把这个文件看成住在你自己电脑里的一个小助手,它能看图。先用上面两条命令下载,再针对一张图片问一个简单的问题。

如果你熟悉模型,请留意它的基础设计。模型卡列出 24 层,Gated DeltaNet 块和门控注意力块交替排列,另有视觉编码器、绑定的输出嵌入,以及原生 262,144 个词元的上下文。它还声称覆盖 201 种语言。量化到 4-bit 通常是用一点精度换取小得多的文件。

  1. 下载 GGUF 文件
  2. 在支持 GGUF 的程序中打开
  3. 发送图片和问题
  4. 读取文字回答

注意事项

  • License: Apache 2.0,记录中如此标明
  • Cost to run: 没有列出费用,你只需要自己的电脑
  • Data it reaches: 它会从 Hugging Face 下载文件,来源没有提到它触及其他内容
  • Not for: 模型卡指向测试、微调和研究,而不是重负载的生产工作
  • 376 MB 只是估计值,你实际得到的文件大小可能不同

README 和文件

README

Qwen3.5-0.8B-GGUF

unsloth 制作的 Qwen3.5-0.8B 小型 GGUF 版本,能读图片和文字并用文字回答。适合在本地做原型、微调和研究。

由 unsloth 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的模型页面和模型卡写的,模型自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么:这是 unsloth 制作的 Qwen3.5-0.8B 的 GGUF 版本。模型有 752M 参数,输入图片加文字,输出文字回答。Hugging Face 估计它在 4-bit 下的文件约为 376 MB,和更大的模型相比很小。

适合谁:想用小模型做原型、针对单一任务微调或其他研究的开发者和研究人员。原始模型卡把这些列为预期用途。

Title: Who uses it
Industry | Who uses it | How they use it | Example
软件 | 开发者 | 在本地电脑上做能读图片和文字的应用原型 | 在选择更大的模型之前,先试一遍图片加提问的流程
研究 | 研究人员 | 研究小型多模态模型的表现 | 把这个版本的回答和它的基础模型对比
教育 | 学生和老师 | 学习本地模型怎么下载和加载 | 取回文件、加载,再问一个简短的问题
机器学习 | 微调人员 | 从小型基础模型出发,做窄范围的单任务微调 | 让它把一组图片分到不同标签里

如果你需要在难题上得到最好的回答,可以跳过它,因为它的体量更适合测试和实验,不适合重负载工作。

用在哪里:

  • Windows、macOS 或 Linux,下载步骤需要 Python
  • 任何能打开 GGUF 文件的本地程序
  • 你自己的微调环境,因为模型卡提到可以用 Unsloth 来做
Title: What it is used for
Use case | Who | What they get back
图片问答 | 开发者 | 针对你附上的图片给出文字回答
纯文字聊天 | 爱好者 | 来自超小模型的简短文字回复
微调的起点 | 研究人员 | 为单一窄任务准备的小型起点

如何设置:你需要一台装有 Python 和 pip 的电脑,以及一个能打开 GGUF 文件的程序。

  • 已安装 Python 和 pip
  • 有足够的磁盘空间放大约 376 MB 的文件
  • 一个你自己选的支持 GGUF 的程序
  1. 安装 Hugging Face hub 库。
  2. 把这个仓库下载到你的电脑。
  3. 在你的程序里打开下载好的 GGUF 文件。
pip install -U huggingface_hub
hf download unsloth/Qwen3.5-0.8B-GGUF

如何使用:先运行一次下载命令,再让你的 GGUF 程序指向保存的文件,给它发一张图片和一个问题。模型卡里链接了一份 Unsloth 的本地运行指南,运行步骤都在那份指南里。

Tool | What it does
pip | 安装或更新用来获取模型文件的库
hf download | 按名称获取一个仓库,并把它的文件保存到你的电脑上

示例:你附上一张路牌的照片,问:“这个路牌上写了什么?”模型读取图片,用纯文字回复。模型这么小,用之前请自己核对一下答案。

新手与专家:如果你是新手,可以把这个文件看成住在你自己电脑里的一个小助手,它能看图。先用上面两条命令下载,再针对一张图片问一个简单的问题。

如果你熟悉模型,请留意它的基础设计。模型卡列出 24 层,Gated DeltaNet 块和门控注意力块交替排列,另有视觉编码器、绑定的输出嵌入,以及原生 262,144 个词元的上下文。它还声称覆盖 201 种语言。量化到 4-bit 通常是用一点精度换取小得多的文件。

下载 GGUF 文件
在支持 GGUF 的程序中打开
发送图片和问题
读取文字回答

注意事项:

  • License: Apache 2.0,记录中如此标明
  • Cost to run: 没有列出费用,你只需要自己的电脑
  • Data it reaches: 它会从 Hugging Face 下载文件,来源没有提到它触及其他内容
  • Not for: 模型卡指向测试、微调和研究,而不是重负载的生产工作
  • 376 MB 只是估计值,你实际得到的文件大小可能不同

Hugging Face 上的数据(2026年11月13日)

  • 任务:image text to text
  • 框架:transformers
  • 参数量:752M
  • Weights: about 376 MB at 4-bit (estimate)
  • Formats: GGUF
  • 最近 30 天下载:340,375
  • 点赞:252
  • 许可证:apache-2.0
  • 基于:Qwen/Qwen3.5-0.8B
  • Quantized versions: 3
  • Fine-tunes: 2
  • 标签:transformers, gguf, unsloth, image-text-to-text, conversational

链接

  • 模型:https://huggingface.co/unsloth/Qwen3.5-0.8B-GGUF
  • 文件:https://huggingface.co/unsloth/Qwen3.5-0.8B-GGUF/tree/main

获取模型

用 Hugging Face 的命令行下载它的文件:

pip install -U huggingface_hub
hf download unsloth/Qwen3.5-0.8B-GGUF

然后按它的模型卡使用它。这个工具包里没有会自己运行的东西。

文件
README.md  5 KB

1 个文件,共 5 KB,以 zip 压缩包下载。

更新内容

  • 第 1 版 · 2026-11-12

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数据为 Mindket 在 2026-11-12 至 2026-11-13 期间读取的数值。

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