Alpie Seed 9B

Alpie Seed 9B

用一个基于 Qwen3.5-9B 的 9B 开放权重模型处理文字、图片和视频，做推理和编程，并提供适合轻量硬件的 GGUF 版本。适合想要能离线运行的模型的开发者。

由 169Pi 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：Alpie Seed 9B 是 169Pi AI 的多模态模型，以 Qwen3.5-9B 为基础。通过监督微调和 GRPO 的后训练，它的推理、指令遵循、编程和视觉理解得到了加强。它接受文字、图片和视频输入，原生上下文为 262K，并提供多种量化格式。

适合谁：适合想要一个用于推理和编程的 9B 开放权重模型，并且希望通过更小的 GGUF 版本在笔记本或手机上运行的开发者。

行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
软件 | 开发者 | 在本地运行 9B 的推理和编程模型 | 请它帮忙处理一个编程任务
移动端 | 应用开发者 | 在手机上离线运行量化版本 | 没有云连接也能回答问题
研究 | 研究印度语言的团队 | 测试一个支持印度语言的模型 | 检查印地语或孟加拉语的回答

需要通过 Ollama 输入图片的人可以跳过 latest 标签，因为模型卡把它列为文字输入。

用在哪里：

• Hugging Face Transformers，用于主权重
• Ollama，通过 alpie-seed 库条目
• Hugging Face 和 Kaggle 上的 GGUF 版本，有 2-bit、3-bit 和 4-bit 几种大小
• Windows、macOS 或 Linux，你可以用 Python 下载文件

用途 | 谁用 | 得到什么
本地推理和编程 | 开发者 | 带思考和非思考模式的回答
离线移动使用 | 应用开发者 | 不需要云连接就能运行的量化模型
长文档 | 分析师 | 262K 的原生上下文窗口

如何设置：

你需要先准备：

• Python 和 huggingface_hub 包
• 放文件的空间，BF16 格式约 18.8 GB，4-bit 约 4.7 GB（估算）
• 或者 Ollama，如果你更喜欢打包好的版本

1. 安装 Hugging Face hub 包并下载文件。
2. 或者安装 Ollama，从它的库里运行模型。
3. 如果硬件较小，选一个量化版本。

pip install -U huggingface_hub
hf download 169Pi/Alpie_seed

ollama run 169pi/alpie-seed

如何使用：运行 Ollama 命令和模型聊天，或者在 Transformers 里加载权重。模型卡文字没有给出 Transformers 代码，所以这条路线请查看它的模型卡。

工具 | 作用
ollama run | 从 Ollama 库启动模型
alpie-seed:latest | 默认的 Ollama 标签，5.6 GB，256K 上下文，文字输入
GGUF 版本 | 适合轻量硬件的 2-bit、3-bit 和 4-bit 文件

示例：你运行 Ollama 命令并问一个编程问题。模型卡说这个模型支持思考和非思考模式，所以它可以先推理再回答。

新手与专家：9B 模型经过量化后，足够在一台好一点的笔记本或手机上运行。第一步可以先用上面的 Ollama 命令，再问一个简短的问题。

模型沿用 Qwen3.5-9B 架构，经过 SFT 和 GRPO 后训练。模型卡说它的技术报告涵盖奖励设计、量化、在真实设备上的离线结果和安全评估。除了 FP16 权重，仓库还提供三种位深的 GGUF 文件：2-bit、3-bit 和 4-bit。

从 Qwen3.5-9B 架构出发
用 SFT 和 GRPO 做后训练
发布 FP16 权重和 GGUF 版本
在 Transformers、Ollama 或离线环境里运行

注意事项：

• 大小：Hugging Face 记录为 9.4B 个参数，BF16 格式约 18.8 GB，4-bit 约 4.7 GB（估算）
• 语言：列出了英语、印地语、孟加拉语、马拉地语、古吉拉特语、泰卢固语、马拉雅拉姆语和旁遮普语
• 版本：Hugging Face 列出了其他人做的 5 个量化版本

Title: Size in GB
BF16: 18.8 GB
Ollama latest tag: 5.6 GB
4-bit estimate: 4.7 GB

• License: apache-2.0
• Cost to run: 没有提到，不需要 API 密钥或账号
• Data it reaches: 它会从 Hugging Face 或 Ollama 下载模型文件，模型卡展示了它在手机上离线运行
• Not for: 通过 Ollama 的 latest 标签输入图片，因为模型卡把它列为文字输入

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 任务：image text to text
• 框架：transformers
• 参数量：9.4B
• Weights: about 18.8 GB in BF16; about 4.7 GB at 4-bit (estimate)
• Formats: Safetensors, GGUF
• 最近 30 天下载：741
• 点赞：26
• 许可证：apache-2.0
• 语言：en, hi, bn, mr, gu, te, ml, pa
• 基于：Qwen/Qwen3.5-9B
• Quantized versions: 5
• 标签：transformers, safetensors, qwen3_5, image-text-to-text, alpie, 169pi, qwen3.5, vision-language, multimodal, reasoning, coding, video-understanding

链接

• 模型：https://huggingface.co/169Pi/Alpie_seed
• 文件：https://huggingface.co/169Pi/Alpie_seed/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 169Pi/Alpie_seed

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。