這是Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507模型的GGUF格式版本，專門為文本生成任務優化，支持多種量化級別，便於在各種硬件上部署運行。

自然語言處理Gguf

這是unsloth/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507模型的GGUF格式版本，由TensorBlock提供的機器進行量化處理。該模型是一個300億參數的大型語言模型，專門針對指令跟隨任務進行了優化，支持中英文等多種語言。

自然語言處理Transformers

這是基於Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507模型使用mlx-lm 0.26.2版本轉換的MLX格式5位DWQ量化版本，專為Apple Silicon優化，支持高效的文本生成任務。

自然語言處理Mlx

Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507-AWQ 是 Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 的 AWQ int4 量化版本，具有 305 億總參數和 33 億激活參數。該模型在指令遵循、邏輯推理、文本理解、數學、科學、編碼和工具使用等方面有顯著改進，支持 256K 長上下文理解能力，可與 Transformers 和 vLLM 兼容高效進行文本生成。

自然語言處理Transformers

Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507是阿里雲推出的305億參數混合專家模型，採用非思考模式，在指令遵循、邏輯推理、文本理解、數學科學、編碼和工具使用等方面表現優異，支持262K長上下文和多語言處理。

自然語言處理Transformers

這是基於LLM-Compressor對Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507進行W8A8（8位權重和激活值）量化的版本。相比FP16版本，內存佔用減少約50%，在支持的硬件上實現更快的推理速度，特別適合Ampere及更舊的GPU架構。

自然語言處理Transformers

基於Qwen開發的30B參數指令微調模型，經過MLX 8位量化處理，專門針對Apple Silicon芯片優化，適用於各種文本生成任務。

自然語言處理Transformers

Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507是基於Qwen的300億參數指令微調模型，專門針對Apple Silicon設備進行了MLX 4位量化優化，適用於高效的文本生成任務。

自然語言處理Transformers

Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507-FP8是Qwen3-30B-A3B-FP8非思考模式的更新版本，在通用能力、長尾知識覆蓋、用戶偏好對齊和長上下文理解等方面有顯著提升，支持262,144的原生上下文長度。

自然語言處理Transformers

Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507是阿里巴巴通義千問團隊推出的300億參數大語言模型，專門針對指令跟隨任務進行了優化。該模型支持文本生成、對話交互等多種自然語言處理任務，並通過LM Studio社區模型計劃向開發者開放使用。

自然語言處理Gguf

這是Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507模型的量化版本，使用llama.cpp工具和imatrix技術生成多種量化精度的GGUF格式文件，便於在不同硬件環境下高效運行該大語言模型。

自然語言處理Gguf

Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507是Qwen3-30B-A3B非思考模式的更新版本，在通用能力、長尾知識覆蓋、用戶偏好對齊和長上下文理解等方面均有顯著提升。這是一個305億參數的大型語言模型，採用MoE架構，激活參數為33億。

自然語言處理Transformers