LM Studio Modelle

Nuut met LM Studio? Lees die volledige opstelgids.

Contents [show]

KI-modelle vir LM Studio

Elke model in hierdie gids is GGUF-formaat, so dit laai direk in LM Studio. Hier is die volledige katalogus met direkte HuggingFace-skakels.

Mistral-Small-24B-Instruct-2501-GGUF

MaziyarPanahi24B24 GB RAM

24B oopgewigmodel van MaziyarPanahi vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Llama-3-8B-Instruksies-32k-v0.1-GGUF

MaziyarPanahi8B16 GB RAM

8B oopgewigmodel van MaziyarPanahi vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

SmolLM2-135M-GGUF

QuantFactoryUnknown8 GB RAM

Unknown open-weight model from QuantFactory for local AI inference.

Laai af vir LM Studio →

Qwen3.6-35B-A3B-NVFP4-MTP-GGUF

michaelw999935B48 GB RAM

35B open-weight model from michaelw9999 for local AI inference.

Laai af vir LM Studio →

Llama-3.3-70B-Instruksies-GGUF

MaziyarPanahi70B48 GB RAM

70B oopgewigmodel van MaziyarPanahi vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

gemma-3-4b-dit-GGUF

MaziyarPanahi4B8 GB RAM

4B oopgewigmodel van MaziyarPanahi vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Mistral-7B-Instruksie-v0.3-GGUF

MaziyarPanahi7B8 GB RAM

7B oopgewigmodel van MaziyarPanahi vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Mixtral-8x22B-v0.1-GGUF

MaziyarPanahi22B24 GB RAM

22B oopgewigmodel van MaziyarPanahi vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Qwen3.8_4B_Distilled_GGUF

Ma7ee74B8 GB RAM

4B open-weight model from Ma7ee7 for local AI inference.

Laai af vir LM Studio →

Meta-Llama-3-8B-Instruksies-GGUF

MaziyarPanahi8B16 GB RAM

8B oopgewigmodel van MaziyarPanahi vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Melody1437-26B-A4B-v2.0-GGUF

ReadyArt26B24 GB RAM

26B open-weight model from ReadyArt for local AI inference.

Laai af vir LM Studio →

Serenity-26B-A4B-GGUF

ReadyArt26B24 GB RAM

26B open-weight model from ReadyArt for local AI inference.

Laai af vir LM Studio →

Dark-Scarlett-v0.3-26B-A4B-GGUF

ReadyArt26B24 GB RAM

26B open-weight model from ReadyArt for local AI inference.

Laai af vir LM Studio →

XYZAILab_XYZ-Aquila-mini-GGUF

bartowskiUnknown8 GB RAM

Unknown open-weight model from bartowski for local AI inference.

Laai af vir LM Studio →

Qwen3.5-4B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-GGUF

Jackrong4B8 GB RAM

4B oopgewigmodel van Jackrong vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Parable-Granite-4.1-8B-Claude-Fable-5-GGUF

AnkitAI8B16 GB RAM

8B oopgewigmodel van AnkitAI vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Qwen3.6-14B-A3B-FableVibes-GGUF

tvall4314B24 GB RAM

14B oopgewigmodel van tvall43 vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

MiniMax-H3-Pruned-GGUF

AbirayUnknown8 GB RAM

Unknown open-weight model from Abiray for local AI inference.

Laai af vir LM Studio →

Qwen_Qwen3.5-0.8B-GGUF

Alibaba0.8B2 GB RAM

0.8B oopgewigmodel van Alibaba vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Qwen3.6-35B-A3B-APEX-GGUF

mudler35B48 GB RAM

35B open-weight model from mudler for local AI inference.

Laai af vir LM Studio →

supergemma4-26b-uncensored-gguf-v2

Jiunsong26B24 GB RAM

26B open-weight model from Jiunsong for local AI inference.

Laai af vir LM Studio →

gemma-4-26B-A4B-it-APEX-GGUF

mudler26B24 GB RAM

26B open-weight model from mudler for local AI inference.

Laai af vir LM Studio →

Qwopus3.6-27B-Coder-MTP-GGUF

Jackrong27B24 GB RAM

27B oopgewigmodel van Jackrong vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Qwen_Qwen3.5-2B-GGUF

Alibaba2B4 GB RAM

2B oopgewigmodel van Alibaba vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Qwen3.5-397B-A17B-GGUF

Alibaba397B80 GB RAM

397B oopgewigmodel van Alibaba vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Qwen3-4B-Instruct-2507-GGUF

MaziyarPanahi4B8 GB RAM

4B oopgewigmodel van MaziyarPanahi vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Ternêre-Bonsai-8B-gguf

prisma-ml8B16 GB RAM

8B oopgewigmodel van prisma-ml vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

PinkCherry_NSFW_LTX23

SexGod1979Unknown8 GB RAM

Unknown open-weight model from SexGod1979 for local AI inference.

Laai af vir LM Studio →

Parable-Granite-4.1-3B-Claude-Fable-5-GGUF

AnkitAI3B4 GB RAM

3B oopgewigmodel van AnkitAI vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Qwen_Qwen3.5-35B-A3B-GGUF

Alibaba35B48 GB RAM

35B oopgewigmodel van Alibaba vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

endless-frontier_BigBang-v1-GGUF

bartowskiUnknown8 GB RAM

Unknown open-weight model from bartowski for local AI inference.

Laai af vir LM Studio →

Qwen_Qwen3.5-4B-GGUF

Alibaba4B8 GB RAM

4B oopgewigmodel van Alibaba vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Qwen3.6-27B-Ketter-Ongesensorde-FINETUNE-NEO-KODE-Di-IMatrix-MAX-GGUF

DavidAU27B24 GB RAM

27B oopgewigmodel van DavidAU vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Qwen3.5-9B-DeepSeek-V4-Flash-GGUF

Jackrong9B16 GB RAM

9B oopgewigmodel van Jackrong vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Gelykenis-Qwen3-8B-Claude-Fabel-5-GGUF

AnkitAI8B16 GB RAM

8B oopgewigmodel van AnkitAI vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

grug-27b-gguf

ProCreations27B24 GB RAM

27B open-weight model from ProCreations for local AI inference.

Laai af vir LM Studio →

GLM-4.7-Flash-GGUF

luiheidUnknown8 GB RAM

Onbekende oopgewigmodel van unsloth vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

gemma-4-31B-it-qat-q4_0-gguf

Google31B24 GB RAM

31B oopgewigmodel van Google vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Qwen3.5-27B-GGUF

Alibaba27B24 GB RAM

27B oopgewigmodel van Alibaba vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Kwaipilot_KAT-Coder-V2.5-Dev-GGUF

bartowskiUnknown8 GB RAM

Unknown open-weight model from bartowski for local AI inference.

Laai af vir LM Studio →

Gelykenis-Qwen3-4B-Claude-Fabel-5-GGUF

AnkitAI4B8 GB RAM

4B oopgewigmodel van AnkitAI vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

gemma-4-E2B-it-qat-GGUF

Google2B4 GB RAM

2B oopgewigmodel van Google vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

ACE-Step-1.5-GGUF

ServeurpersoUnknown8 GB RAM

Unknown open-weight model from Serveurperso for local AI inference.

Laai af vir LM Studio →

Huihui-DeepSeek-V4-Flash-0731-abliterated-GGUF

huihui-aiUnknown8 GB RAM

Onbekende oopgewigmodel van huihui-ai vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

POCKET-35B-GGUF

FINAL-Bench35B48 GB RAM

35B open-weight model from FINAL-Bench for local AI inference.

Laai af vir LM Studio →

gemma-4-26B-A4B-it-qat-q4_0-gguf

Google26B24 GB RAM

26B oopgewigmodel van Google vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

gemma-4-E2B-it-qat-q4_0-gguf

Google2B4 GB RAM

2B oopgewigmodel van Google vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

gemma-4-E4B-it-qat-q4_0-gguf

Google4B8 GB RAM

4B oopgewigmodel van Google vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

motor

flywheel-aiUnknown8 GB RAM

Unknown open-weight model from flywheel-ai for local AI inference.

Laai af vir LM Studio →

DeepSeek-V4-Flash-0731-GGUF

DeepSeekUnknown8 GB RAM

Onbekende oopgewigmodel van DeepSeek vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

LFM2.5-2.6B-GGUF

LiquidAI2.6B4 GB RAM

2.6B oopgewigmodel van LiquidAI vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Qwen3.5-122B-A10B-GGUF

Alibaba122B80 GB RAM

122B oopgewigmodel van Alibaba vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Qwen3.8-27B-Uncensored-GGUF

JonathanColetti27B24 GB RAM

27B open-weight model from JonathanColetti for local AI inference.

Laai af vir LM Studio →

MiniMax-H3

DiepBeepMeepUnknown8 GB RAM

Onbekende oopgewigmodel van DeepBeepMeep vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

MiniMax-H3_GGUFs

realrebelaiUnknown8 GB RAM

Unknown open-weight model from realrebelai for local AI inference.

Laai af vir LM Studio →

audio.cpp-gguf

audio-cppUnknown8 GB RAM

Unknown open-weight model from audio-cpp for local AI inference.

Laai af vir LM Studio →

Inkling-Small-GGUF

luiheidUnknown8 GB RAM

Onbekende oopgewigmodel van unsloth vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

maple-preview-GGUF

deepgroveUnknown8 GB RAM

Unknown open-weight model from deepgrove for local AI inference.

Laai af vir LM Studio →

KAT-Coder-V2.5-Dev-APEX-GGUF

mudlerUnknown8 GB RAM

Unknown open-weight model from mudler for local AI inference.

Laai af vir LM Studio →

Qwen3-TTS-GGUF

ServeurpersoUnknown8 GB RAM

Unknown open-weight model from Serveurperso for local AI inference.

Laai af vir LM Studio →

MiniMax-H3-GGUF

AbirayUnknown8 GB RAM

Unknown open-weight model from Abiray for local AI inference.

Laai af vir LM Studio →

Muse-Glimmer-30B-GGUF

luiheid30B24 GB RAM

30B oopgewigmodel van unsloth vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Laguna-XS-2.1-APEX-GGUF

mudlerUnknown8 GB RAM

Unknown open-weight model from mudler for local AI inference.

Laai af vir LM Studio →

Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507-GGUF

Alibaba30B24 GB RAM

30B oopgewigmodel van Alibaba vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Qwen3.8-27B-GGUF

Alibaba27B24 GB RAM

27B oopgewigmodel van Alibaba vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Higgs Audio v3 Studio

drbaphUnknown8 GB RAM

Onbekende oopgewigmodel van drbaph vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

DeepSeek-V4-Flash-GGUF

DeepSeekUnknown8 GB RAM

Onbekende oopgewigmodel van DeepSeek vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Qwen3.5-2B-GGUF

Alibaba2B4 GB RAM

2B oopgewigmodel van Alibaba vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Qwen3.5-4B-Ongesensureerd-HauhauCS-Aggressief

HauhauCS4B8 GB RAM

4B oopgewigmodel van HauhauCS vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Qwen3.5-35B-A3B-GGUF

Alibaba35B48 GB RAM

35B oopgewigmodel van Alibaba vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Llama-3.2-3B-Instruksies-GGUF

meta3B4 GB RAM

3B oopgewigmodel van Meta vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

gemma-3-1b-dit-GGUF

ggml-org1B2 GB RAM

1B oopgewigmodel van ggml-org vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Qwen3.5-122B-A10B-MTP-GGUF

Alibaba122B80 GB RAM

122B oopgewigmodel van Alibaba vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

FLUX.2-klein-4B-GGUF

luiheid4B8 GB RAM

4B oopgewigmodel van unsloth vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Qwen2.5-7B-Instruksie-GGUF

Alibaba7B8 GB RAM

7B oopgewigmodel van Alibaba vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Qwen3-30B-A3B-GGUF

MaziyarPanahi30B24 GB RAM

30B oopgewigmodel van MaziyarPanahi vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Qwen3-32B-GGUF

MaziyarPanahi32B24 GB RAM

32B oopgewigmodel van MaziyarPanahi vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Qwen3-1.7B-GGUF

MaziyarPanahi1.7B4 GB RAM

1.7B oopgewigmodel van MaziyarPanahi vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Kimi-K3-GGUF

luiheidUnknown8 GB RAM

Onbekende oopgewigmodel van unsloth vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Qwen2.5-0.5B-Instruksie-GGUF

Qwen0.5B2 GB RAM

0.5B oopgewigmodel van Qwen vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Qwen3-14B-GGUF

MaziyarPanahi14B24 GB RAM

14B oopgewigmodel van MaziyarPanahi vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Qwen3-0.6B-GGUF

MaziyarPanahi0.6B2 GB RAM

0.6B oopgewigmodel van MaziyarPanahi vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Laguna-S-2.1-GGUF

luiheidUnknown8 GB RAM

Onbekende oopgewigmodel van unsloth vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Qwen3.6-35B-A3B-Ongesensureerd-Genesis-Hermes-V7-GGUF

LuffyDieVos35B48 GB RAM

35B oopgewigmodel van LuffyTheFox vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

gemma-gguf

rahul7sterUnknown8 GB RAM

Onbekende oopgewigmodel van rahul7star vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Qwen2.5-VL-7B-Instruksies-GGUF

Alibaba7B8 GB RAM

7B oopgewigmodel van Alibaba vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Qwen3-235B-A22B-GGUF

Alibaba235B80 GB RAM

235B oopgewigmodel van Alibaba vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Voxtral-Klein-24B-2507-gguf

handige rekenaar24B24 GB RAM

24B oopgewigmodel van handige rekenaar vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Sugoi-14B-Ultra-GGUF

sugoitoolkit14B24 GB RAM

14B oopgewigmodel van sugoitoolkit vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Qwen3-ASR-1.7B-gguf

handige rekenaar1.7B4 GB RAM

1.7B oopgewigmodel van handige rekenaar vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Qwen3-30B-A3B-Instruksie-2507-GGUF

Alibaba30B24 GB RAM

30B oopgewigmodel van Alibaba vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Qwen2.5-3B-Instruksie-GGUF

Qwen3B4 GB RAM

3B oopgewigmodel van Qwen vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

gemma-4-12b-ketter-uitgewis-GGUF

kultuuropstand12B16 GB RAM

12B oopgewigmodel van culturerevolt vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Qwen3.5-122B-A10B-Ongesensureerd-HauhauCS-Aggressief

HauhauCS122B80 GB RAM

122B oopgewigmodel van HauhauCS vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Qwen2.5-Koder-7B-Instruksie-GGUF

Qwen7B8 GB RAM

7B oopgewigmodel van Qwen vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Qwen-Beeld-Wysiging-2511-GGUF

AlibabaUnknown8 GB RAM

Onbekende oopgewigmodel van Alibaba vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Qwen3-Koder-Volgende-GGUF

AlibabaUnknown8 GB RAM

Onbekende oopgewigmodel van Alibaba vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Qwen2.5-1.5B-Instruksie-GGUF

Qwen1.5B4 GB RAM

1.5B oopgewigmodel van Qwen vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Qwen3.6-35B-A3B-Ongesensureerd-Genesis-Hermes-V6-GGUF

LuffyDieVos35B48 GB RAM

35B oopgewigmodel van LuffyTheFox vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

pootprogramme

programgewigteUnknown8 GB RAM

Onbekende oopgewigmodel van programasweights vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Qwen2.5-Koder-32B-Instruksie-GGUF

Qwen32B24 GB RAM

32B oopgewigmodel van Qwen vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

gemma-4-31B-it-qat-GGUF

Google31B24 GB RAM

31B oopgewigmodel van Google vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

gemma-4-26B-A4B-it-ultra-ongesensureerde-ketter-i1-GGUF

Google26B24 GB RAM

26B oopgewigmodel van Google vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

gemma-4-12B-coder-fable5-composer2.5-v1-GGUF

yuxinlu112B16 GB RAM

12B oopgewigmodel van yuxinlu1 vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

vermoede-GGUF

luiheidUnknown8 GB RAM

Onbekende oopgewigmodel van unsloth vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

graniet-4.1-3b-GGUF

IBM Graniet3B4 GB RAM

3B oopgewigmodel van ibm-granite vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Sugoi-32B-Ultra-GGUF

sugoitoolkit32B24 GB RAM

32B oopgewigmodel van sugoitoolkit vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Qwen3-VL-4B-Instruksies-GGUF

Alibaba4B8 GB RAM

4B oopgewigmodel van Alibaba vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

madlad400-3b-mt

Google3B4 GB RAM

3B oopgewigmodel van Google vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

MiniCPM5-1B-Claude-Opus-Fable5-V2-Denke-GGUF

GnLOLot1B2 GB RAM

1B oopgewigmodel van GnLOLot vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

svar-tts-v1

kenpadUnknown8 GB RAM

Onbekende oopgewigmodel van kenpath vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Holo-3.1-35B-A3B-GGUF

Hmaatskappy35B48 GB RAM

35B oopgewigmodel van Hcompany vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

gemma-4-12B-it-qat-q4_0-gguf

Google12B16 GB RAM

12B oopgewigmodel van Google vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Qwen3.5-9B-Die-Uitdagende-Fabel-Ongesensureerde-Ketter-NEO-IMATRIX-MAX-MTP-GGUF

DavidAU9B16 GB RAM

9B oopgewigmodel van DavidAU vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

LTX-2.3-GGUF

luiheidUnknown8 GB RAM

Onbekende oopgewigmodel van unsloth vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

gemma-4-E4B-it-qat-GGUF

Google4B8 GB RAM

4B oopgewigmodel van Google vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

fluister-groot-v3-turbo-gguf

handige rekenaarUnknown8 GB RAM

Onbekende oopgewigmodel van handige rekenaar vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

LTX-2

DiepBeepMeepUnknown8 GB RAM

Onbekende oopgewigmodel van DeepBeepMeep vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Qwen3-4B-GGUF

Qwen4B8 GB RAM

4B oopgewigmodel van Qwen vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Qwen3.5-0.8B-GGUF

Alibaba0.8B2 GB RAM

0.8B oopgewigmodel van Alibaba vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Meta-Llama-3.1-8B-Instruksies-GGUF

meta8B16 GB RAM

8B oopgewigmodel van Meta vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

LFM2.5-1.2B-Instruksie-GGUF

LiquidAI1.2B4 GB RAM

1.2B oopgewigmodel van LiquidAI vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

GLM-5.2-GGUF

luiheidUnknown8 GB RAM

Onbekende oopgewigmodel van unsloth vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

kanarie-180m-flits-gguf

handige rekenaarUnknown8 GB RAM

Onbekende oopgewigmodel van handige rekenaar vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

fluister-groot-v3-gguf

handige rekenaarUnknown8 GB RAM

Onbekende oopgewigmodel van handige rekenaar vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Qwen3-8B-GGUF

Alibaba8B16 GB RAM

8B oopgewigmodel van Alibaba vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Jan-v3.5-4B-gguf

janhq4B8 GB RAM

4B oopgewigmodel van janhq vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Kimi-K2.7-Kode-GGUF

luiheidUnknown8 GB RAM

Onbekende oopgewigmodel van unsloth vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

MiniCPM5-1B-Claude-Opus-Fable5-Denke-GGUF

GnLOLot1B2 GB RAM

1B oopgewigmodel van GnLOLot vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Llama-3.2-1B-Instruksie-Q8_0-GGUF

drukkie-kwante1B2 GB RAM

1B oopgewigmodel van hugging-quants vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Bielik-11B-v3.0-Instruksie-awq

spreekleiband11B16 GB RAM

11B oopgewigmodel van speakleash vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Wan2.2-I2V-A14B-GGUF

QuantStack14B24 GB RAM

14B oopgewigmodel van QuantStack vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Gemma-4-31B-dit-uitgewis

papierevoëlverskrikker31B24 GB RAM

31B oopgewigmodel van paperscarecrow vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Qwen3.6-27B-Ongesensureerd-HauhauCS-Aggressief

HauhauCS27B24 GB RAM

27B oopgewigmodel van HauhauCS vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

ThinkingCap-Qwen3.6-27B-GGUF

bottelkapai27B24 GB RAM

27B oopgewigmodel van bottlecapai vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Wan2.1

DiepBeepMeepUnknown8 GB RAM

Onbekende oopgewigmodel van DeepBeepMeep vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Voxtral-Mini-4B-Realtime-2602-gguf

handige rekenaar4B8 GB RAM

4B oopgewigmodel van handige rekenaar vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Qwen_Qwen3.6-35B-A3B-GGUF

Alibaba35B48 GB RAM

35B oopgewigmodel van Alibaba vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Qwythos-9B-v2-GGUF

empero-ai9B16 GB RAM

9B oopgewigmodel van empero-ai vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

gemma-4-12B-agentic-fable5-composer2.5-v2-3.5x-tau2-GGUF

yuxinlu112B16 GB RAM

12B oopgewigmodel van yuxinlu1 vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Swael-2-basis

SwaelAIUnknown8 GB RAM

Onbekende oopgewigmodel van SulfurAI vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

fluistermedium-gguf

handige rekenaarUnknown8 GB RAM

Onbekende oopgewigmodel van handige rekenaar vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

gemma-4-E2B-it-GGUF

Google2B4 GB RAM

2B oopgewigmodel van Google vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

parkiet-tdt-0.6b-v3-gguf

handige rekenaar0.6B2 GB RAM

0.6B oopgewigmodel van handige rekenaar vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Qwen3.5-9B-Ongesensureerd-HauhauCS-Aggressief

HauhauCS9B16 GB RAM

9B oopgewigmodel van HauhauCS vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

gemma-4-26B-A4B-it-qat-GGUF

Google26B24 GB RAM

26B oopgewigmodel van Google vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

gpt-oss-20b-GGUF

luiheid20B24 GB RAM

20B oopgewigmodel van unsloth vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Qwen3-VL-8B-Instruksies-verwyder-GGUF

Alibaba8B16 GB RAM

Qwen3-VL-8B-Instruct-abliterated-GGUF is 'n 8-miljard parameter visietaalmodel wat deur Alibaba ontwikkel is en volledig ablitereerd is om eie beperkings te verwyder terwyl kernvermoëns behoue ​​bly. Hierdie model blink uit in die hantering van komplekse visuele redenasie en veelstaptake binne 'n gespreksraamwerk, wat dit ideaal maak vir oop-einde analise en kreatiewe generering in die VSA-streek. Om hierdie GGUF gekwantiseerde weergawe plaaslik te gebruik, is hoogs prakties vir gebruikers met middelreeks GPU's, wat vinnige afleidingspoed bied sonder om gespesialiseerde ondernemingshardeware te benodig.

Laai af vir LM Studio →

Flux2-Klein-9B-True-V2

wykeyang9B16 GB RAM

9B oopgewigmodel van wieeyang vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Qwen3.6-27B-Fable-Fusion-711-Ongesensureerde-Keter-NM-DAU-NEO-MAX-MTP-GGUF

DavidAU27B24 GB RAM

The Qwen3.6-27B-Fable-Fusion-711-Uncensored-Heretic-NM-DAU-NEO-MAX-MTP-GGUF is a 27-billion parameter large language model created by DavidAU that combines multiple fine-tuning techniques including Unsloth and Heretic methods. This model excels at generating uncensored, highly creative, and unrestricted content across diverse topics, making it ideal for users seeking an abliterated assistant capable of multi-stage tuned responses without safety filters. Running this GGUF quantized version locally requires a substantial GPU with ample VRAM to handle the 27B parameter load efficiently, offering best performance on systems equipped with high-end hardware for fast inference speeds.

Laai af vir LM Studio →

Qwen3-Koder-30B-A3B-Instruksies-GGUF

Alibaba30B24 GB RAM

Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF is a 30-billion parameter coding model developed by Alibaba that integrates advanced instruction tuning for specialized tasks. It excels at complex code generation, debugging, and conversational programming assistance, making it ideal for developers seeking high-performance solutions in the US region. Running this model locally requires substantial GPU memory to handle its large parameter count, so it is best suited for users with powerful hardware who prioritize raw coding capability over speed.

Laai af vir LM Studio →

gemma-4-31B-dit-GGUF

Google31B24 GB RAM

31B oopgewigmodel van Google vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Gemma-4-E4B-Ongesensureerd-HauhauCS-Aggressief

HauhauCS4B8 GB RAM

Gemma-4-E4B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive is 'n multimodale model met 4 miljard parameters wat deur HauhauCS ontwikkel is en gevorderde vermoëns van Gemma 4 met geablatereerde veiligheidsfilters integreer. Hierdie aggressiewe variant blink uit in onbeperkte teksgenerering, visie-analise en klankverwerking, wat dit ideaal maak vir kreatiewe take wat rou uitvoer sonder inhoudmoderering vereis. Om hierdie model plaaslik te laat loop, vereis dit aansienlike GPU-geheue om sy multimodale insette te hanteer, en gebruikers moet hoë berekeningskoste verwag wanneer komplekse klank- of videostrome verwerk word.

Laai af vir LM Studio →

Qwopus3.6-27B-Koder-Versoenbaar-MTP-GGUF

Jackrong27B24 GB RAM

27B oopgewigmodel van Jackrong vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

UI-TARS-1.5-7B-GGUF

mradermacher7B8 GB RAM

7B oopgewigmodel van mradermacher vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Huihui-DeepSeek-V4-Flash-verwyder-ds4-GGUF

huihui-aiUnknown8 GB RAM

Onbekende oopgewigmodel van huihui-ai vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

gemma-4-12B-it-QAT-GGUF

Google12B16 GB RAM

12B oopgewigmodel van Google vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Ternêre-Bonsai-27B-gguf

prisma-ml27B24 GB RAM

27B oopgewigmodel van prisma-ml vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Gemmable-4-12B-MTP-GGUF

Mia-AiLab12B16 GB RAM

12B oopgewigmodel van Mia-AiLab vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Qwopus3.6-35B-A3B-Koder-MTP-GGUF

Jackrong35B48 GB RAM

35B oopgewigmodel van Jackrong vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Qwen3.6-35B-A3B-MTP-GGUF

Alibaba35B48 GB RAM

35B oopgewigmodel van Alibaba vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

gemma-4-12b-dit-GGUF

Google12B16 GB RAM

12B oopgewigmodel van Google vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Qwen3-VL-30B-A3B-Instruksies-GGUF

Qwen30B24 GB RAM

30B oopgewigmodel van Qwen vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

modelle-verskuif

ggml-orgUnknown8 GB RAM

The models-moved collection is provided by ggml-org and currently lists an unknown parameter count for its various model files. These models excel at general-purpose tasks within the US region and are best suited for users seeking accessible inference options from this specific provider. Running them locally requires downloading the appropriate GGUF quantization files, with performance varying significantly based on your GPU or CPU hardware capabilities.

Laai af vir LM Studio →

kohereer-transkribeer-03-2026-gguf

handige rekenaarUnknown8 GB RAM

Onbekende oopgewigmodel van handige rekenaar vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Qwen-AgentWêreld-35B-A3B-GGUF

Alibaba35B48 GB RAM

35B oopgewigmodel van Alibaba vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

vntl-llama3-8b-v2-gguf

lmg-anon8B16 GB RAM

Die vntl-llama3-8b-v2-gguf is 'n 8B-parametertaalmodel wat deur lmg-anon ontwikkel is en spesialiseer in hoëgehalte-vertaal- en gesprekstake. Dit blink uit in die verwerking van die VNTL-v5-1k-datastel om vloeiende reaksies te lewer, wat dit ideaal maak vir veeltalige klets-toepassings en gelokaliseerde inhoudgenerering. Om hierdie model plaaslik te laat loop, vereis dit 'n GPU met voldoende VRAM om die 8B-parametergewig doeltreffend te hanteer, wat responsiewe werkverrigting vir intydse dialoog verseker.

Laai af vir LM Studio →

gemma-4-E4B-it-GGUF

Google4B8 GB RAM

The gemma-4-E4B-it-GGUF is a 4-billion parameter language model developed by Google and optimized for Italian using GGUF quantization. It excels at handling complex reasoning tasks within the Gemma 4 architecture while supporting efficient image-to-text conversions through specialized unsloth optimizations. Running this model locally requires a modern GPU to leverage its speed, making it ideal for users seeking high-performance local inference without cloud dependencies.

Laai af vir LM Studio →

Qwen3.6-27B-GGUF

Alibaba27B24 GB RAM

Qwen3.6-27B-GGUF is a 27-billion parameter large language model developed by Alibaba that supports advanced conversational AI and image-to-text capabilities. It excels at complex reasoning tasks, multilingual communication, and visual analysis, making it ideal for professional applications requiring high accuracy in text generation and understanding. Running this model locally typically demands substantial GPU memory and a powerful processor to handle its 27B parameters efficiently, so it is best suited for users with dedicated hardware or access to cloud instances.

Laai af vir LM Studio →

Qwen3.6-35B-A3B-GGUF

Alibaba35B48 GB RAM

Qwen3.6-35B-A3B-GGUF is a 35-billion parameter large language model developed by Alibaba that features specialized optimizations for image-to-text conversion and multilingual conversation. This model excels at handling complex visual reasoning tasks and maintaining coherent dialogue, making it ideal for applications requiring deep contextual understanding across diverse topics. Running this model locally requires substantial GPU memory to handle its full parameter count, though quantized GGUF versions can offer a practical balance between speed and performance on high-end consumer hardware.

Laai af vir LM Studio →

Hy3-GGUF

vcruz305Unknown8 GB RAM

Onbekende oopgewigmodel van vcruz305 vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

HyperCLOVAX-SEED-Teks-Instruksie-1.5B-Q4_K_M-GGUF

rippertnt1.5B4 GB RAM

HyperCLOVAX-SEED-Text-Instruct-1.5B-Q4_K_M-GGUF is a 1.5 billion parameter language model created by rippertnt and optimized for use with llama-cpp. It excels at conversational tasks and general text generation, making it ideal for lightweight chat applications that require efficient inference on standard hardware. Running this model locally is practical even on modest systems due to its quantized format, offering fast response times without the need for high-end GPUs.

Laai af vir LM Studio →

Qwen3.5-9B-GGUF

Alibaba9B16 GB RAM

Qwen3.5-9B-GGUF is 'n kompakte groot taalmodel wat deur Alibaba ontwikkel is en 9 miljard parameters bevat. Dit blink uit in gesprekstake en beeld-na-teks-omskakeling, wat dit ideaal maak vir liggewig-toepassings wat doeltreffende streek-VSA-ontplooiing vereis. Die gebruik van hierdie model plaaslik is prakties op verbruikersgraad-hardeware danksy sy klein voetspoor, wat vinnige afleidingspoed bied, selfs op beskeie GPU's wanneer dit gepaard gaan met optimaliseringsbiblioteke soos Unsloth.

Laai af vir LM Studio →

Qwen3.5-4B-GGUF

Alibaba4B8 GB RAM

Qwen3.5-4B-GGUF is a compact 4-billion parameter language model developed by Alibaba that supports conversational tasks and image-to-text conversion. It excels at handling lightweight inference workloads while maintaining strong performance in unsloth-optimized environments for text generation. Running this model locally requires minimal hardware resources, making it ideal for users seeking fast, efficient deployment on standard consumer devices.

Laai af vir LM Studio →

parkiet-verenigde-en-0.6b-gguf

handige rekenaar0.6B2 GB RAM

0.6B oopgewigmodel van handige rekenaar vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

nemotron-3.5-asr-stroom-0.6b-gguf

handige rekenaar0.6B2 GB RAM

0.6B oopgewigmodel van handige rekenaar vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

gemma-4-26B-A4B-it-GGUF

Google26B24 GB RAM

The gemma-4-26B-A4B-it-GGUF is a 26-billion parameter large language model developed by Google that leverages advanced instruction tuning for high-performance reasoning. This model excels at complex text generation and multimodal tasks, making it ideal for applications requiring deep contextual understanding and precise instruction following. Running this model locally demands substantial GPU memory and significant compute power, so it is best suited for users with high-end hardware or those utilizing optimized inference frameworks like Unsloth to manage its resource requirements.

Laai af vir LM Studio →

Bonsai-27B-gguf

prisma-ml27B24 GB RAM

Bonsai-27B-gguf is a compact 27-billion parameter language model developed by prism-ml that utilizes quantization for efficient deployment. It excels at conversational tasks and general reasoning while running smoothly on llama.cpp with support for both CPU and CUDA hardware acceleration. Users can run this model locally on modest hardware, though performance will vary depending on whether they utilize 1-bit quantization or have access to a GPU.

Laai af vir LM Studio →

Qwen3.6-35B-A3B-Ongesensureerd-HauhauCS-Aggressief

HauhauCS35B48 GB RAM

Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive is a 35-billion parameter large language model developed by HauhauCS that combines MoE architecture with advanced multimodal and vision capabilities. It excels at complex reasoning, multilingual image-text analysis, and generating uncensored content for aggressive or unrestricted use cases where standard safety filters are undesirable. Running this model locally requires substantial high-end GPU memory to handle its sparse mixture-of-experts structure, making it best suited for powerful workstations or servers with significant VRAM available.

Laai af vir LM Studio →

Qwythos-9B-Claude-Mythos-5-1M-GGUF

empero-ai9B16 GB RAM

9B oopgewigmodel van empero-ai vir plaaslike KI-inferensie.

Laai af vir LM Studio →

Ornith-1.0-35B-GGUF

ornith-ai35B48 GB RAM

Ornith-1.0-35B-GGUF is a 35-billion parameter language model developed by ornith-ai specifically for conversational tasks within the US region. It excels at maintaining natural dialogue flows and handling context-aware interactions, making it ideal for chatbots and virtual assistants. Running this model locally requires substantial GPU memory to handle its size efficiently, so it is best suited for users with high-end hardware or those willing to use quantized GGUF versions to reduce resource demands.

Laai af vir LM Studio →

Qwen3.6-27B-MTP-GGUF

Alibaba27B24 GB RAM

Qwen3.6-27B-MTP-GGUF is a 27-billion parameter large language model developed by Alibaba that supports advanced conversational tasks and image-to-text conversion. It excels at handling complex reasoning and multi-turn dialogues, making it ideal for applications requiring deep contextual understanding and visual analysis. Running this model locally typically demands high-end GPU hardware to manage its substantial memory footprint, though quantized GGUF versions can offer a practical balance between speed and performance on consumer-grade systems.

Laai af vir LM Studio →

deepseek-v4-gguf

antirezUnknown8 GB RAM

The deepseek-v4-gguf model is a quantized Mixture-of-Experts architecture provided by antirez with unknown parameter counts available in 2-bit and 4-bit formats. It excels at efficient inference for large language tasks while maintaining high performance through its specialized MoE structure, making it ideal for users needing reduced memory footprints without significant capability loss. Running this model locally requires moderate hardware resources to handle the quantized weights effectively, offering a fast and practical solution for deploying advanced AI capabilities on consumer-grade systems.

Laai af vir LM Studio →

Ornith-1.0-9B-GGUF

ornith-ai9B16 GB RAM

Ornith-1.0-9B-GGUF is 'n 9-miljard parameter taalmodel wat deur ornith-ai ontwikkel is en ontwerp is vir gespreksinteraksies binne die VSA-streek. Dit blink uit in die genereer van natuurlike dialoog en die hantering van informele kletstake, wat dit ideaal maak vir liggewig virtuele assistente of eenvoudige kliëntediensrobotte. Om hierdie model plaaslik te laat loop, vereis dit beskeie hardewarehulpbronne, wat dit toelaat om vinnig op verbruikersgraad-GPU's te werk sonder om massiewe datasentrums te benodig.

Laai af vir LM Studio →

Hallo, lekker om jou te ontmoet! 👋

Teken in op ons nuusbrief om die nuutste KI-nuus te kry.

Malcare WordPress Sekuriteit