Qwopus3.8-27B-Coder-Flash-GGUF

Qwopus3.8-27B-Coder-Flash-GGUF

作为 Qwen3.8-27B 的 GGUF 微调版，帮你写代码并胜任会调用工具的智能体任务，用约 20 万条代码、智能体和推理样例训练。适合在自己电脑上运行模型的开发者。

由 Jackrong 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：Jackrong 把 Qwen3.8-27B 调教得更适合代码工作，这个仓库以 GGUF 文件提供调教后的结果。它面向代码生成、推理，以及真实软件工作里反复出现的工具调用步骤。它被调教成读懂请求、修改代码、查看工具输出、测试并修复错误。

适合谁：想在自己电脑上运行代码模型的开发者，以及构建会调用工具的智能体的人。

Industry | Who uses it | How they use it | Example
软件开发 | 开发者 | 请它改代码、修问题、做重构 | 重写一个函数并测试
智能体工具 | 编程智能体的构建者 | 驱动工具调用与编辑的循环 | 一个会改文件并重跑测试的智能体
可视化编程 | 爱好者和设计师 | 用代码生成场景和页面 | 一个 3D 小镇或宝塔场景
研究与教育 | 学生和学习者 | 解算法题 | 对一道排序题的分步解答

内存不多的人可以跳过它，因为即使 4-bit 版本也约有 13.7 GB。

用在哪里：

• 用 Python 下载文件后，在 Windows、macOS 或 Linux 上使用
• 能加载 GGUF 文件的应用和工具
• 让模型调用工具的编程智能体环境

Use case | Who | What they get back
代码生成 | 开发者 | 符合你描述的可运行代码
智能体工作 | 智能体构建者 | 工具调用、编辑和最终结果
可视化编程 | 爱好者 | 画出宝塔之类场景的代码

如何设置：

• Python 和 pip
• 4-bit 权重约需 13.7 GB 磁盘空间（估算值）
• 能加载 GGUF 文件的应用或运行环境

1. 安装 Hugging Face hub 工具。
2. 下载模型文件。
3. 在你的 GGUF 应用里打开它们，运行步骤请看模型卡片。

pip install -U huggingface_hub
hf download Jackrong/Qwopus3.8-27B-Coder-Flash-GGUF

如何使用：用平常的话描述编程任务，比如改某个文件或做一个功能。在智能体环境里，模型会读请求、推理、调用工具、编辑、测试、从错误中恢复，再交回结果。卡片还涵盖英文和中文。

示例：你让它把一座五层宝塔建模成渲染场景。卡片里有类似的测试，输出是一张渲染好的宝塔图。会用工具的环境还能让它运行自己写的代码并修正错误。

新手与专家：如果你刚接触本地模型，先下载文件，在支持 GGUF 的应用里加载，从一个小请求开始，比如带测试的短函数。再让它解释自己改了什么。

这个模型是 unsloth/Qwen3.8-27B 的微调版，有 27.3B 参数，卡片列出英文和中文。训练用了约 20 万条样例，其中约 2 万条是智能体交互，主要蒸馏自 Qwen3.8-Flash-Max。其余涵盖算法、代码生成、推理和指令遵循。

读懂请求和代码
推理要做的改动
调用工具并编辑文件
测试并从错误中恢复
交付完成的结果

注意事项：

• 速度说法：卡片说它的测试没有衡量推理长度，所以别当成已证实的提速
• 基准测试：卡片说各测试集和设置不同，所以表格行不是受控排名
• 体积：4-bit 版本约 13.7 GB，是估算值
• License: Apache-2.0
• Cost to run: 没有提到 API 密钥或付费服务，只需要你自己的硬件
• Data it reaches: 下载会取回模型文件，会用工具的环境能接触什么，取决于你给它哪些工具
• Not for: 卡片没有声称的事，比如已证实的推理 token 减少

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 任务：image text to text
• 框架：transformers
• 参数量：27.3B
• Weights: about 13.7 GB at 4-bit (estimate)
• Formats: GGUF
• 最近 30 天下载：29,608
• 点赞：72
• 许可证：apache-2.0
• 语言：en, zh
• 基于：unsloth/Qwen3.8-27B
• 标签：transformers, gguf, llama.cpp, image-text-to-text, vision, multimodal, conversational, qwen3_5, qwopus3_8, vllm, fine-tuned, coding

链接

• 模型：https://huggingface.co/Jackrong/Qwopus3.8-27B-Coder-Flash-GGUF
• 文件：https://huggingface.co/Jackrong/Qwopus3.8-27B-Coder-Flash-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 Jackrong/Qwopus3.8-27B-Coder-Flash-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。