Qwen3-VL-4B-Instruct是阿里巴巴推出的40亿参数视觉语言模型，基于Qwen3架构开发，支持多模态理解和对话任务。该模型具备强大的图像理解和文本生成能力，能够处理复杂的视觉语言交互场景。

多模态Transformers

Qwen2.5是阿里巴巴推出的新一代大语言模型，在聊天模板方面进行了重要优化，永久禁用了思考状态，解决了多轮聊天模板相关问题，为实验和研究提供了更便捷的体验。

自然语言处理Transformers

Qwen3-VL是阿里巴巴推出的新一代视觉语言模型，在文本理解、视觉感知、空间理解、长上下文处理和智能体交互等方面全面升级，支持从边缘设备到云端的灵活部署。

多模态Transformers

Qwen3-VL是阿里巴巴推出的最新一代视觉语言模型，在文本理解、视觉感知、空间理解、视频分析和智能体交互等方面均有显著提升。该模型支持多模态输入，具备强大的推理能力和长上下文处理能力。

多模态Transformers

这是阿里巴巴通义深度研究30B-A3B模型的量化版本，采用MXFP4_MOE量化技术并额外添加imatrix量化，旨在优化模型性能和资源使用效率，适用于文本生成任务。

自然语言处理Gguf

Qwen3-VL-8B-Thinking是阿里云Qwen团队开发的80亿参数多模态大语言模型，专为深度多模态推理设计，支持视觉理解、长上下文处理和结构化思维链生成，在复杂推理任务中表现出色。

多模态Mlx

Qwen3-VL-4B-Instruct是阿里云Qwen团队推出的40亿参数指令调优多模态大语言模型，专为高通NPU优化，融合强大的视觉语言理解能力与对话微调功能，适用于聊天推理、文档分析和视觉对话等实际应用场景。

多模态Gguf

Qwen3-VL是阿里巴巴推出的最新一代视觉语言模型，具备卓越的文本理解与生成能力、深入的视觉感知与推理能力，支持长上下文处理和视频理解，提供指令优化版本。

多模态Safetensors

这是阿里巴巴Qwen系列80亿参数大语言模型的GGUF量化版本，专为高级推理、智能体行为和多语言任务设计，可与llama.cpp及兼容工具配合使用。

自然语言处理GgufMultiple Languages

本项目是阿里巴巴通义深度研究30B模型的A3B量化版本，旨在通过量化技术降低模型部署成本，让知识为每个人所用。该模型基于30B参数规模的大语言模型进行优化，保持了原模型的强大能力同时提升了推理效率。

自然语言处理Gguf

Qwen2.5-VL-7B-Instruct是阿里巴巴通义千问团队开发的多模态视觉语言模型，基于70亿参数规模，专门针对视觉问答任务进行优化训练。该模型能够理解和分析图像内容，并生成准确的自然语言回答。

多模态SafetensorsEnglish

这是Qwen/Qwen3-4B语言模型的GGUF量化版本，由阿里巴巴通义系列开发的40亿参数大语言模型，专为消费级硬件设计，支持强大推理、智能体工作流和多语言交互。

自然语言处理GgufMultiple Languages

Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct是阿里云通义千问团队开发的大规模语言模型，经过MLX框架4位量化优化，专门针对苹果芯片设备进行了性能优化，提供高效的推理能力。

自然语言处理Transformers

Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct是阿里巴巴通义千问团队开发的最新一代大型语言模型，采用创新的混合注意力机制和高稀疏专家混合架构，在保持80B总参数的同时仅激活3B参数，实现了高效的上下文建模和推理加速，原生支持262K上下文长度并可扩展至1M令牌。

自然语言处理Transformers

NVIDIA Qwen2.5-VL-7B-Instruct-FP4是阿里巴巴Qwen2.5-VL-7B-Instruct模型的量化版本，采用优化的Transformer架构，支持多模态输入（文本和图像），适用于多种AI应用场景。该模型通过TensorRT Model Optimizer进行FP4量化，在NVIDIA GPU上提供高效的推理性能。

多模态Safetensors

NVIDIA Qwen3-32B FP4模型是阿里巴巴Qwen3-32B模型的量化版本，使用优化的Transformer架构，对权重和激活进行FP4量化，适合用于AI智能体系统、聊天机器人、RAG系统等AI应用。

自然语言处理Safetensors

NVIDIA Qwen3-32B FP4模型是阿里云Qwen3-32B模型的量化版本，使用优化的Transformer架构，通过将权重和激活量化为FP4数据类型实现高效推理。该模型支持商业和非商业用途，适用于各种AI应用场景。

自然语言处理Safetensors

这是NVIDIA对阿里巴巴Qwen3-14B模型进行FP8量化后的版本，采用优化的Transformer架构，支持131K上下文长度，适用于多种AI应用场景。

自然语言处理Safetensors

NVIDIA Qwen3-14B FP4模型是阿里巴巴Qwen3-14B模型的量化版本，采用FP4数据类型进行优化，通过TensorRT-LLM进行高效推理。该模型专为NVIDIA GPU加速系统设计，适用于AI Agent系统、聊天机器人、RAG系统等多种AI应用场景，支持全球范围内的商业和非商业使用。

自然语言处理Safetensors

NVIDIA Qwen3-14B FP4 模型是阿里云 Qwen3-14B 模型的量化版本，采用优化的 Transformer 架构，是一个自回归语言模型。该模型使用 TensorRT Model Optimizer 进行量化，将权重和激活量化为 FP4 数据类型，可在 NVIDIA GPU 加速系统上实现高效推理。

自然语言处理Safetensors