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Qwen3.5-0.8B-weight-space-programming-GGUF

新上架第 1 版 · 更新于

概览

把 Qwen3.5-0.8B weight-space-programming 模型打包成适用于 llama.cpp 的 GGUF 文件,包括 4 位文本模型和用于图像输入的独立视觉投影文件。

Qwen3.5-0.8B-weight-space-programming-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
  • Python,用于下载命令
  • llama.cpp,用来运行 GGUF 文件
  • 约 386 MB 的 4 位权重磁盘空间,外加投影文件
用在
  • Windows、macOS 或 Linux 上的 llama.cpp
  • 其他任何能读取 GGUF 文件的工具
  • Python,只用来通过 Hugging Face 工具下载文件
先运行
pip install -U huggingface_hub

平台

Windows操作系统
macOS操作系统
Linux操作系统

关于

它是什么

这个仓库放的是 RikiyaT 的 Qwen3.5-0.8B weight-space-programming 模型的 GGUF 转换版。它只是格式转换,不是新模型,权重也没有改动。里面有两个文件:一个 4 位文本模型,一个用于图像输入的视觉投影文件。

适合谁

它适合用 llama.cpp 在本地运行模型、又想要一个能接收图像的小模型的人。这个模型是做什么用的,要看原模型的卡片。

IndustryWho uses itHow they use itExample
本地 AIllama.cpp 用户在配置一般的电脑上运行量化后的文本模型在 llama.cpp 里加载 Q4_K_M 文件
软件测试图像提示词的开发者把文本文件和视觉投影文件配合使用配上对应的投影文件发送图像提示词
研究关注原模型的人在 GGUF 运行环境里试用原检查点看看权重在 llama.cpp 里表现如何

想要原始 safetensors 权重或评测结果的人,应该直接用原模型。

用在哪里

  • Windows、macOS 或 Linux 上的 llama.cpp
  • 其他任何能读取 GGUF 文件的工具
  • Python,只用来通过 Hugging Face 工具下载文件
Use caseWhoWhat they get back
文本提示词本地模型用户4 位文本模型的回复
图像提示词开发者带图像的回复,需要用到视觉投影文件

如何设置

  • Python,用于下载命令
  • llama.cpp,用来运行 GGUF 文件
  • 约 386 MB 的 4 位权重磁盘空间,外加投影文件
  1. 安装 Hugging Face hub 软件包。
  2. 下载这个仓库里的文件。
  3. 让 llama.cpp 指向文本文件,处理图像时再加上投影文件。
pip install -U huggingface_hub
hf download NotCherry/Qwen3.5-0.8B-weight-space-programming-GGUF

如何使用

处理文本提示词时,在 llama.cpp 里运行文本文件。处理图像提示词时,用 --mmproj 选项传入对应的投影文件。卡片没有给出完整的运行命令,其余部分请查看 llama.cpp 的帮助。

ToolWhat it does
Q4_K_M 文件存放 4 位文本模型,用 llama.cpp 制作
mmproj 文件存放用于图像输入的 F16 视觉投影文件

示例

你下载这个仓库,在 llama.cpp 里加载 Q4_K_M 文件,用 --mmproj 加上投影文件,然后发送一张图片和一个问题。卡片没有给出示例提示词或输出。

新手与专家

GGUF 是 llama.cpp 这类工具可以加载的文件格式。你可以先下载文件,再用支持 GGUF 的应用打开文本文件。想知道这个模型是做什么的,请读原卡片。

转换从原始的 safetensors 检查点开始,再用 llama-quantize 做 Q4_K_M 量化。视觉投影文件保持 F16,以支持图像输入。作者没有对转换后的文件做评测或质量方面的声明。

  1. 原始 safetensors 检查点
  2. 用 llama.cpp 转成 GGUF
  3. 文本模型量化为 Q4_K_M
  4. 视觉投影文件保持 F16

注意事项

  • License: Apache 2.0,继承自原模型。
  • Cost to run: 未提及。这些步骤不需要 API 密钥或付费服务。
  • Data it reaches: 它从 Hugging Face Hub 下载文件,然后在你自己的 GGUF 工具里本地运行。
  • Not for: 判断模型质量。卡片没有对这个转换版做评测声明。
  • 记录显示参数量为 773M。

README 和文件

README

Qwen3.5-0.8B-weight-space-programming-GGUF

把 Qwen3.5-0.8B weight-space-programming 模型打包成适用于 llama.cpp 的 GGUF 文件,包括 4 位文本模型和用于图像输入的独立视觉投影文件。

由 NotCherry 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:这个仓库放的是 RikiyaT 的 Qwen3.5-0.8B weight-space-programming 模型的 GGUF 转换版。它只是格式转换,不是新模型,权重也没有改动。里面有两个文件:一个 4 位文本模型,一个用于图像输入的视觉投影文件。

适合谁:它适合用 llama.cpp 在本地运行模型、又想要一个能接收图像的小模型的人。这个模型是做什么用的,要看原模型的卡片。

Industry | Who uses it | How they use it | Example
本地 AI | llama.cpp 用户 | 在配置一般的电脑上运行量化后的文本模型 | 在 llama.cpp 里加载 Q4_K_M 文件
软件 | 测试图像提示词的开发者 | 把文本文件和视觉投影文件配合使用 | 配上对应的投影文件发送图像提示词
研究 | 关注原模型的人 | 在 GGUF 运行环境里试用原检查点 | 看看权重在 llama.cpp 里表现如何

想要原始 safetensors 权重或评测结果的人,应该直接用原模型。

用在哪里:

  • Windows、macOS 或 Linux 上的 llama.cpp
  • 其他任何能读取 GGUF 文件的工具
  • Python,只用来通过 Hugging Face 工具下载文件
Use case | Who | What they get back
文本提示词 | 本地模型用户 | 4 位文本模型的回复
图像提示词 | 开发者 | 带图像的回复,需要用到视觉投影文件

如何设置:

  • Python,用于下载命令
  • llama.cpp,用来运行 GGUF 文件
  • 约 386 MB 的 4 位权重磁盘空间,外加投影文件
  1. 安装 Hugging Face hub 软件包。
  2. 下载这个仓库里的文件。
  3. 让 llama.cpp 指向文本文件,处理图像时再加上投影文件。
pip install -U huggingface_hub
hf download NotCherry/Qwen3.5-0.8B-weight-space-programming-GGUF

如何使用:处理文本提示词时,在 llama.cpp 里运行文本文件。处理图像提示词时,用 --mmproj 选项传入对应的投影文件。卡片没有给出完整的运行命令,其余部分请查看 llama.cpp 的帮助。

Tool | What it does
Q4_K_M 文件 | 存放 4 位文本模型,用 llama.cpp 制作
mmproj 文件 | 存放用于图像输入的 F16 视觉投影文件

示例:你下载这个仓库,在 llama.cpp 里加载 Q4_K_M 文件,用 --mmproj 加上投影文件,然后发送一张图片和一个问题。卡片没有给出示例提示词或输出。

新手与专家:GGUF 是 llama.cpp 这类工具可以加载的文件格式。你可以先下载文件,再用支持 GGUF 的应用打开文本文件。想知道这个模型是做什么的,请读原卡片。

转换从原始的 safetensors 检查点开始,再用 llama-quantize 做 Q4_K_M 量化。视觉投影文件保持 F16,以支持图像输入。作者没有对转换后的文件做评测或质量方面的声明。

原始 safetensors 检查点
用 llama.cpp 转成 GGUF
文本模型量化为 Q4_K_M
视觉投影文件保持 F16

注意事项:

  • License: Apache 2.0,继承自原模型。
  • Cost to run: 未提及。这些步骤不需要 API 密钥或付费服务。
  • Data it reaches: 它从 Hugging Face Hub 下载文件,然后在你自己的 GGUF 工具里本地运行。
  • Not for: 判断模型质量。卡片没有对这个转换版做评测声明。
  • 记录显示参数量为 773M。

Hugging Face 上的数据(2026年11月13日)

  • 任务:image text to text
  • 框架:gguf
  • 参数量:773M
  • Weights: about 386 MB at 4-bit (estimate)
  • Formats: GGUF
  • 最近 30 天下载:1,731
  • 点赞:3
  • 许可证:apache-2.0
  • 基于:RikiyaT/Qwen3.5-0.8B-weight-space-programming
  • 标签:gguf, qwen3.5, q4_k_m, image-text-to-text, conversational

链接

  • 模型:https://huggingface.co/NotCherry/Qwen3.5-0.8B-weight-space-programming-GGUF
  • 文件:https://huggingface.co/NotCherry/Qwen3.5-0.8B-weight-space-programming-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 NotCherry/Qwen3.5-0.8B-weight-space-programming-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  4 KB

1 个文件,共 4 KB,以 zip 压缩包下载。

更新内容

  • 第 1 版 · 2026-11-13

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