LM Studio-modeller

Er du ny bruker av LM Studio? Les hele oppsettveiledningen.

Innhold

AI-modeller for LM Studio

Hver modell i denne katalogen er i GGUF-format, så den lastes direkte inn i LM Studio. Her er hele katalogen med direkte HuggingFace-lenker.

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

MaziyarPanahi24B24 GB RAM

24B åpenvektsmodell fra MaziyarPanahi for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

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

MaziyarPanahi8B16 GB RAM

8B åpenvektsmodell fra MaziyarPanahi for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

SmolLM2-135M-GGUF

QuantFactoryUkjent8 GB RAM

Ukjent åpenvektsmodell fra QuantFactory for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

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

michaelw999935B48 GB RAM

35B åpenvektsmodell fra michaelw9999 for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Llama-3.3-70B-Instruksjon-GGUF

MaziyarPanahi70B48 GB RAM

70B åpenvektsmodell fra MaziyarPanahi for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

gemma-3-4b-it-GGUF

MaziyarPanahi4B8 GB RAM

4B åpenvektsmodell fra MaziyarPanahi for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

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

MaziyarPanahi7B8 GB RAM

7B åpenvektsmodell fra MaziyarPanahi for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Mixtral-8x22B-v0.1-GGUF

MaziyarPanahi22B24 GB RAM

22B åpenvektsmodell fra MaziyarPanahi for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Qwen3.8_4B_Destillert_GGUF

Ma7ee74B8 GB RAM

4B åpenvektsmodell fra Ma7ee7 for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Meta-Llama-3-8B-Instruksjon-GGUF

MaziyarPanahi8B16 GB RAM

8B åpenvektsmodell fra MaziyarPanahi for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

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

Klarkunst26B24 GB RAM

26B åpenvektsmodell fra ReadyArt for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Serenity-26B-A4B-GGUF

Klarkunst26B24 GB RAM

26B åpenvektsmodell fra ReadyArt for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Mørk-Scarlett-v0.3-26B-A4B-GGUF

Klarkunst26B24 GB RAM

26B åpenvektsmodell fra ReadyArt for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

XYZAILab_XYZ-Aquila-mini-GGUF

bartowskiUkjent8 GB RAM

Ukjent åpenvektsmodell fra Bartowski for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

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

Jackrong4B8 GB RAM

4B åpenvektsmodell fra Jackrong for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

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

AnkitAI8B16 GB RAM

8B åpenvektsmodell fra AnkitAI for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

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

tvall4314B24 GB RAM

14B åpenvektsmodell fra tvall43 for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

MiniMax-H3-Beskjært-GGUF

AbirayUkjent8 GB RAM

Ukjent åpenvektsmodell fra Abiray for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Qwen_Qwen3.5-0.8B-GGUF

Alibaba 0.8B2 GB RAM

0.8B åpen vektmodell fra Alibaba for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

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

mudler35B48 GB RAM

35B åpenvektsmodell fra Mudler for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

supergemma4-26b-usensurert-gguf-v2

Jiunsong26B24 GB RAM

26B åpenvektsmodell fra Jiunsong for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

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

mudler26B24 GB RAM

26B åpenvektsmodell fra Mudler for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

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

Jackrong27B24 GB RAM

27B åpenvektsmodell fra Jackrong for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Qwen_Qwen3.5-2B-GGUF

Alibaba 2B4 GB RAM

2B åpen vektmodell fra Alibaba for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Qwen3.5-397B-A17B-GGUF

Alibaba 397B80 GB RAM

397B åpen vektmodell fra Alibaba for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Qwen3-4B-Instruct-2507-GGUF

MaziyarPanahi4B8 GB RAM

4B åpenvektsmodell fra MaziyarPanahi for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Ternær-Bonsai-8B-gguf

prisme-ml8B16 GB RAM

8B åpenvektsmodell fra prism-ml for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Rosakirsebær_NSFW_LTX23

SexGud1979Ukjent8 GB RAM

Ukjent åpenvektsmodell fra SexGod1979 for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

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

AnkitAI3B4 GB RAM

3B åpenvektsmodell fra AnkitAI for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Qwen_Qwen3.5-35B-A3B-GGUF

Alibaba 35B48 GB RAM

35B åpen vektmodell fra Alibaba for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

endless-frontier_BigBang-v1-GGUF

bartowskiUkjent8 GB RAM

Ukjent åpenvektsmodell fra Bartowski for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Qwen_Qwen3.5-4B-GGUF

Alibaba 4B8 GB RAM

4B åpen vektmodell fra Alibaba for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Qwen3.6-27B-Ketter-Usensurert-FINETUNE-NEO-CODE-Di-IMatrix-MAX-GGUF

DavidAU27B24 GB RAM

27B åpenvektsmodell fra DavidAU for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

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

Jackrong9B16 GB RAM

9B åpenvektsmodell fra Jackrong for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Parable-Qwen3-8B-Claude-Fable-5-GGUF

AnkitAI8B16 GB RAM

8B åpenvektsmodell fra AnkitAI for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

grug-27b-gguf

ProCreations27B24 GB RAM

27B åpenvektsmodell fra ProCreations for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

GLM-4.7-Flash-GGUF

latskapUkjent8 GB RAM

Ukjent åpenvektsmodell fra unsloth for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

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

google31B24 GB RAM

31B åpen vektmodell fra Google for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Qwen3.5-27B-GGUF

Alibaba 27B24 GB RAM

27B åpen vektmodell fra Alibaba for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Kwaipilot_KAT-Coder-V2.5-Dev-GGUF

bartowskiUkjent8 GB RAM

Ukjent åpenvektsmodell fra Bartowski for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Parable-Qwen3-4B-Claude-Fable-5-GGUF

AnkitAI4B8 GB RAM

4B åpenvektsmodell fra AnkitAI for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

gemma-4-E2B-it-qat-GGUF

Google2B4 GB RAM

2B åpen vektmodell fra Google for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

ACE-trinn-1.5-GGUF

ServeringspersonUkjent8 GB RAM

Ukjent åpenvektsmodell fra Serveurperso for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Huihui-DeepSeek-V4-Flash-0731-slettet-GGUF

huihui-aiUkjent8 GB RAM

Ukjent åpenvektsmodell fra huihui-ai for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

LOMME-35B-GGUF

SISTE-Benken35B48 GB RAM

35B åpenvektsmodell fra FINAL-Bench for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

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

google26B24 GB RAM

26B åpen vektmodell fra Google for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

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

google2B4 GB RAM

2B åpen vektmodell fra Google for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

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

google4B8 GB RAM

4B åpen vektmodell fra Google for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

automotive

svinghjul-aiUkjent8 GB RAM

Ukjent modell med åpen vekt fra flywheel-ai for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

DeepSeek-V4-Flash-0731-GGUF

DeepSeekUkjent8 GB RAM

Ukjent åpenvektsmodell fra DeepSeek for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

LFM2.5-2.6B-GGUF

LiquidAI2.6B4 GB RAM

2.6B åpenvektsmodell fra LiquidAI for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Qwen3.5-122B-A10B-GGUF

Alibaba 122B80 GB RAM

122B åpen vektmodell fra Alibaba for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Qwen3.8-27B-Usensurert-GGUF

Jonathan Coletti27B24 GB RAM

27B åpenvektsmodell fra JonathanColetti for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

MiniMax-H3

DeepBeepMeepUkjent8 GB RAM

Ukjent åpenvektsmodell fra DeepBeepMeep for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

MiniMax-H3_GGUFs

virkelige rebelaiUkjent8 GB RAM

Ukjent åpenvektsmodell fra realrebelai for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

lyd.cpp-gguf

lyd-cppUkjent8 GB RAM

Ukjent åpenvektsmodell fra audio-cpp for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Inkling-Small-GGUF

latskapUkjent8 GB RAM

Ukjent åpenvektsmodell fra unsloth for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

maple-forhåndsvisning-GGUF

dyplundUkjent8 GB RAM

Ukjent åpenvektsmodell fra deepgrove for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

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

mudlerUkjent8 GB RAM

Ukjent åpenvektsmodell fra mudler for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Qwen3-TTS-GGUF

ServeringspersonUkjent8 GB RAM

Ukjent åpenvektsmodell fra Serveurperso for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

MiniMax-H3-GGUF

AbirayUkjent8 GB RAM

Ukjent åpenvektsmodell fra Abiray for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Muse-Glimmer-30B-GGUF

latskap30B24 GB RAM

30B åpenvektsmodell fra unsloth for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Laguna-XS-2.1-APEX-GGUF

mudlerUkjent8 GB RAM

Ukjent åpenvektsmodell fra mudler for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Qwen3-30B-A3B-Tenkning-2507-GGUF

Alibaba 30B24 GB RAM

30B åpen vektmodell fra Alibaba for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Qwen3.8-27B-GGUF

Alibaba 27B24 GB RAM

27B åpen vektmodell fra Alibaba for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Higgs Audio v3 Studio

drbaphUkjent8 GB RAM

Ukjent åpenvektsmodell fra drbaph for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

DeepSeek-V4-Flash-GGUF

DeepSeekUkjent8 GB RAM

Ukjent åpenvektsmodell fra DeepSeek for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Qwen3.5-2B-GGUF

Alibaba 2B4 GB RAM

2B åpen vektmodell fra Alibaba for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Qwen3.5-4B-Usensurert-HauhauCS-Aggressiv

HauhauCS4B8 GB RAM

4B åpenvektsmodell fra HauhauCS for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Qwen3.5-35B-A3B-GGUF

Alibaba 35B48 GB RAM

35B åpen vektmodell fra Alibaba for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Llama-3.2-3B-Instruksjon-GGUF

Meta3B4 GB RAM

3B åpenvektsmodell fra Meta for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

gemma-3-1b-it-GGUF

ggml-org1B2 GB RAM

1B åpen vektmodell fra ggml-org for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

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

Alibaba 122B80 GB RAM

122B åpen vektmodell fra Alibaba for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

FLUX.2-klein-4B-GGUF

latskap4B8 GB RAM

4B åpenvektsmodell fra unsloth for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Qwen2.5-7B-Instruksjon-GGUF

Alibaba 7B8 GB RAM

7B åpen vektmodell fra Alibaba for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Qwen3-30B-A3B-GGUF

MaziyarPanahi30B24 GB RAM

30B åpenvektsmodell fra MaziyarPanahi for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Qwen3-32B-GGUF

MaziyarPanahi32B24 GB RAM

32B åpenvektsmodell fra MaziyarPanahi for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Qwen3-1.7B-GGUF

MaziyarPanahi1.7B4 GB RAM

1.7B åpenvektsmodell fra MaziyarPanahi for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Kimi-K3-GGUF

latskapUkjent8 GB RAM

Ukjent åpenvektsmodell fra unsloth for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Qwen2.5-0.5B-Instruksjon-GGUF

Qwen0.5B2 GB RAM

0.5B åpenvektsmodell fra Qwen for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Qwen3-14B-GGUF

MaziyarPanahi14B24 GB RAM

14B åpenvektsmodell fra MaziyarPanahi for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Qwen3-0.6B-GGUF

MaziyarPanahi0.6B2 GB RAM

0.6B åpenvektsmodell fra MaziyarPanahi for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Laguna-S-2.1-GGUF

latskapUkjent8 GB RAM

Ukjent åpenvektsmodell fra unsloth for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

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

LuffyTheFox35B48 GB RAM

35B åpenvektsmodell fra LuffyTheFox for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Gemma-gguf

rahul7starUkjent8 GB RAM

Ukjent åpenvektsmodell fra rahul7star for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

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

Alibaba 7B8 GB RAM

7B åpen vektmodell fra Alibaba for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Qwen3-235B-A22B-GGUF

Alibaba 235B80 GB RAM

235B åpen vektmodell fra Alibaba for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Voxtral-Small-24B-2507-gguf

praktisk datamaskin24B24 GB RAM

24B åpen vektmodell fra en praktisk datamaskin for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Sugoi-14B-Ultra-GGUF

sugoitoolkit14B24 GB RAM

14B åpenvektsmodell fra sugoitoolkit for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Qwen3-ASR-1.7B-gguf

praktisk datamaskin1.7B4 GB RAM

1.7B åpen vektmodell fra en praktisk datamaskin for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Qwen3-30B-A3B-Instruksjon-2507-GGUF

Alibaba 30B24 GB RAM

30B åpen vektmodell fra Alibaba for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Qwen2.5-3B-Instruksjon-GGUF

Qwen3B4 GB RAM

3B åpenvektsmodell fra Qwen for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

gemma-4-12b-kjettersk-utslettet-GGUF

kulturopprør12B16 GB RAM

12B åpenvektsmodell fra culturerevolt for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Qwen3.5-122B-A10B-Usensurert-HauhauCS-Aggressiv

HauhauCS122B80 GB RAM

122B åpenvektsmodell fra HauhauCS for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Qwen2.5-koder-7B-instruksjon-GGUF

Qwen7B8 GB RAM

7B åpenvektsmodell fra Qwen for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Qwen-Bilderedigering-2511-GGUF

Alibaba Ukjent8 GB RAM

Ukjent åpen vektmodell fra Alibaba for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Qwen3-Coder-Next-GGUF

Alibaba Ukjent8 GB RAM

Ukjent åpen vektmodell fra Alibaba for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Qwen2.5-1.5B-Instruksjon-GGUF

Qwen1.5B4 GB RAM

1.5B åpenvektsmodell fra Qwen for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

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

LuffyTheFox35B48 GB RAM

35B åpenvektsmodell fra LuffyTheFox for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

poteprogrammer

programvekterUkjent8 GB RAM

Ukjent åpen vektmodell fra programasweights for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Qwen2.5-koder-32B-instruksjon-GGUF

Qwen32B24 GB RAM

32B åpenvektsmodell fra Qwen for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

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

Google31B24 GB RAM

31B åpen vektmodell fra Google for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

gemma-4-26B-A4B-it-ultra-usensurert-kjetter-i1-GGUF

Google26B24 GB RAM

26B åpen vektmodell fra Google for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

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

yuxinlu112B16 GB RAM

12B åpenvektsmodell fra yuxinlu1 for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

anelse-GGUF

latskapUkjent8 GB RAM

Ukjent åpenvektsmodell fra unsloth for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

granitt-4.1-3b-GGUF

IBM Granite3B4 GB RAM

3B åpenvektsmodell fra ibm-granite for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Sugoi-32B-Ultra-GGUF

sugoitoolkit32B24 GB RAM

32B åpenvektsmodell fra sugoitoolkit for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Qwen3-VL-4B-Instruksjon-GGUF

Alibaba 4B8 GB RAM

4B åpen vektmodell fra Alibaba for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

madlad400-3b-mt

google3B4 GB RAM

3B åpen vektmodell fra Google for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

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

GnLOLot1B2 GB RAM

1B åpenvektsmodell fra GnLOLot for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

svar-tts-v1

kenpathUkjent8 GB RAM

Ukjent åpenvektsmodell fra kenpath for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Holo-3.1-35B-A3B-GGUF

H-selskap35B48 GB RAM

35B åpenvektsmodell fra Hcompany for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

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

google12B16 GB RAM

12B åpen vektmodell fra Google for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Qwen3.5-9B-Den-Trassige-Fabelen-Usensurert-Kjetter-NEO-IMATRIX-MAX-MTP-GGUF

DavidAU9B16 GB RAM

9B åpenvektsmodell fra DavidAU for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

LTX-2.3-GGUF

latskapUkjent8 GB RAM

Ukjent åpenvektsmodell fra unsloth for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

gemma-4-E4B-it-qat-GGUF

Google4B8 GB RAM

4B åpen vektmodell fra Google for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

hviske-stor-v3-turbo-gguf

praktisk datamaskinUkjent8 GB RAM

Ukjent åpen vektmodell fra praktisk datamaskin for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

LTX-2

DeepBeepMeepUkjent8 GB RAM

Ukjent åpenvektsmodell fra DeepBeepMeep for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Qwen3-4B-GGUF

Qwen4B8 GB RAM

4B åpenvektsmodell fra Qwen for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Qwen3.5-0.8B-GGUF

Alibaba 0.8B2 GB RAM

0.8B åpen vektmodell fra Alibaba for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Meta-Llama-3.1-8B-Instruksjon-GGUF

Meta8B16 GB RAM

8B åpenvektsmodell fra Meta for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

LFM2.5-1.2B-Instruksjon-GGUF

LiquidAI1.2B4 GB RAM

1.2B åpenvektsmodell fra LiquidAI for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

GLM-5.2-GGUF

latskapUkjent8 GB RAM

Ukjent åpenvektsmodell fra unsloth for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

canary-180m-flash-gguf

praktisk datamaskinUkjent8 GB RAM

Ukjent åpen vektmodell fra praktisk datamaskin for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

hviske-stor-v3-gguf

praktisk datamaskinUkjent8 GB RAM

Ukjent åpen vektmodell fra praktisk datamaskin for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Qwen3-8B-GGUF

Alibaba 8B16 GB RAM

8B åpen vektmodell fra Alibaba for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Jan-v3.5-4B-gguf

janhq4B8 GB RAM

4B åpenvektsmodell fra janhq for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Kimi-K2.7-kode-GGUF

latskapUkjent8 GB RAM

Ukjent åpenvektsmodell fra unsloth for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

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

GnLOLot1B2 GB RAM

1B åpenvektsmodell fra GnLOLot for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Llama-3.2-1B-Instruksjon-Q8_0-GGUF

klemmingskvanter1B2 GB RAM

1B åpenvektsmodell fra hugging-quants for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

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

snakkebånd11B16 GB RAM

11B åpenvektsmodell fra speakleash for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Wan2.2-I2V-A14B-GGUF

QuantStack14B24 GB RAM

14B åpenvektsmodell fra QuantStack for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Gemma-4-31B-it-abliterert

papirfugleskremsel31B24 GB RAM

31B åpenvektsmodell fra paperscarecrow for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Qwen3.6-27B-Usensurert-HauhauCS-Aggressiv

HauhauCS27B24 GB RAM

27B åpenvektsmodell fra HauhauCS for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

ThinkingCap-Qwen3.6-27B-GGUF

flaskekapaj27B24 GB RAM

27B åpenvektsmodell fra bottlecapai for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Wan2.1

DeepBeepMeepUkjent8 GB RAM

Ukjent åpenvektsmodell fra DeepBeepMeep for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

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

praktisk datamaskin4B8 GB RAM

4B åpen vektmodell fra en praktisk datamaskin for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Qwen_Qwen3.6-35B-A3B-GGUF

Alibaba 35B48 GB RAM

35B åpen vektmodell fra Alibaba for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Qwythos-9B-v2-GGUF

empero-ai9B16 GB RAM

9B åpenvektsmodell fra empero-ai for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

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

yuxinlu112B16 GB RAM

12B åpenvektsmodell fra yuxinlu1 for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Svovel-2-base

SvovelAIUkjent8 GB RAM

Ukjent åpenvektsmodell fra SulfurAI for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

hviskemedium-gguf

praktisk datamaskinUkjent8 GB RAM

Ukjent åpen vektmodell fra praktisk datamaskin for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

gemma-4-E2B-it-GGUF

Google2B4 GB RAM

2B åpen vektmodell fra Google for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

parakeet-tdt-0.6b-v3-gguf

praktisk datamaskin0.6B2 GB RAM

0.6B åpen vektmodell fra en praktisk datamaskin for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Qwen3.5-9B-Usensurert-HauhauCS-Aggressiv

HauhauCS9B16 GB RAM

9B åpenvektsmodell fra HauhauCS for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

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

Google26B24 GB RAM

26B åpen vektmodell fra Google for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

gpt-oss-20b-GGUF

latskap20B24 GB RAM

20B åpenvektsmodell fra unsloth for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Qwen3-VL-8B-Instruksjon-ablitert-GGUF

Alibaba 8B16 GB RAM

Qwen3-VL-8B-Instruct-abliterated-GGUF er en visjonsspråkmodell med 8 milliarder parametere utviklet av Alibaba, som er fullstendig abliterert for å fjerne proprietære begrensninger samtidig som kjernefunksjonene beholdes. Denne modellen utmerker seg ved å håndtere kompleks visuell resonnering og flertrinnsoppgaver innenfor et konversasjonsrammeverk, noe som gjør den ideell for åpen analyse og kreativ generering i USA-regionen. Å kjøre denne kvantiserte GGUF-versjonen lokalt er svært praktisk for brukere med mellomstore GPU-er, og tilbyr raske slutningshastigheter uten behov for spesialisert bedriftsmaskinvare.

Last ned for LM Studio →

Flux2-Klein-9B-True-V2

wikeyang9B16 GB RAM

9B åpenvektsmodell fra wieeyang for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Qwen3.6-27B-Fable-Fusion-711-Usensurert-Kjetter-NM-DAU-NEO-MAX-MTP-GGUF

DavidAU27B24 GB RAM

Qwen3.6-27B-Fable-Fusion-711-Uncensored-Heretic-NM-DAU-NEO-MAX-MTP-GGUF er en språkmodell med 27 milliarder parametere, laget av DavidAU, som kombinerer flere finjusteringsteknikker, inkludert Unsloth- og Heretic-metoder. Denne modellen utmerker seg ved å generere usensurert, svært kreativt og ubegrenset innhold på tvers av ulike emner, noe som gjør den ideell for brukere som søker en abliterert assistent som er i stand til flertrinns, finjusterte responser uten sikkerhetsfiltre. Å kjøre denne kvantiserte GGUF-versjonen lokalt krever en betydelig GPU med rikelig med VRAM for å håndtere 27B-parameterbelastningen effektivt, og tilbyr best ytelse på systemer utstyrt med avansert maskinvare for høye slutningshastigheter.

Last ned for LM Studio →

Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF

Alibaba 30B24 GB RAM

Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF er en kodingsmodell på 30 milliarder parametere utviklet av Alibaba som integrerer avansert instruksjonsjustering for spesialiserte oppgaver. Den utmerker seg ved kompleks kodegenerering, feilsøking og assistanse med konversasjonsprogrammering, noe som gjør den ideell for utviklere som søker høyytelsesløsninger i USA-regionen. Å kjøre denne modellen lokalt krever betydelig GPU-minne for å håndtere det store antallet parametere, så den passer best for brukere med kraftig maskinvare som prioriterer rå kodingskapasitet fremfor hastighet.

Last ned for LM Studio →

gemma-4-31B-it-GGUF

Google31B24 GB RAM

31B åpen vektmodell fra Google for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Gemma-4-E4B-Usensurert-HauhauCS-Aggressiv

HauhauCS4B8 GB RAM

Gemma-4-E4B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive er en multimodal modell med 4 milliarder parametere utviklet av HauhauCS som integrerer avanserte funksjoner fra Gemma 4 med ablerte sikkerhetsfiltre. Denne aggressive varianten utmerker seg ved ubegrenset tekstgenerering, visuell analyse og lydbehandling, noe som gjør den ideell for kreative oppgaver som krever rå utdata uten innholdsmoderering. Å kjøre denne modellen lokalt krever betydelig GPU-minne for å håndtere de multimodale inngangene, og brukere bør forvente høye beregningskostnader når de behandler komplekse lyd- eller videostrømmer.

Last ned for LM Studio →

Qwopus3.6-27B-koder-kompatibel-MTP-GGUF

Jackrong27B24 GB RAM

27B åpenvektsmodell fra Jackrong for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

UI-TARS-1.5-7B-GGUF

mradermacher7B8 GB RAM

7B åpenvektsmodell fra mradermacher for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Huihui-DeepSeek-V4-Flash-ablitert-ds4-GGUF

huihui-aiUkjent8 GB RAM

Ukjent åpenvektsmodell fra huihui-ai for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

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

Google12B16 GB RAM

12B åpen vektmodell fra Google for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Ternær-Bonsai-27B-gguf

prisme-ml27B24 GB RAM

27B åpenvektsmodell fra prism-ml for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Gemmable-4-12B-MTP-GGUF

Mia-AiLab12B16 GB RAM

12B åpenvektsmodell fra Mia-AiLab for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

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

Jackrong35B48 GB RAM

35B åpenvektsmodell fra Jackrong for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

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

Alibaba 35B48 GB RAM

35B åpen vektmodell fra Alibaba for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

gemma-4-12b-it-GGUF

Google12B16 GB RAM

12B åpen vektmodell fra Google for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Qwen3-VL-30B-A3B-Instruksjon-GGUF

Qwen30B24 GB RAM

30B åpenvektsmodell fra Qwen for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

modeller-flyttet

ggml-orgUkjent8 GB RAM

Samlingen «models-moved» leveres av ggml-org og viser for øyeblikket et ukjent parameterantall for de ulike modellfilene. Disse modellene utmerker seg til generelle oppgaver i USA-regionen og passer best for brukere som søker tilgjengelige inferensalternativer fra denne spesifikke leverandøren. Å kjøre dem lokalt krever nedlasting av de riktige GGUF-kvantiseringsfilene, og ytelsen varierer betydelig basert på GPU- eller CPU-maskinvarekapasiteten.

Last ned for LM Studio →

sammenheng-transkriber-03-2026-gguf

praktisk datamaskinUkjent8 GB RAM

Ukjent åpen vektmodell fra praktisk datamaskin for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Qwen-AgentWorld-35B-A3B-GGUF

Alibaba 35B48 GB RAM

35B åpen vektmodell fra Alibaba for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

vntl-llama3-8b-v2-gguf

lmg-anonym8B16 GB RAM

vntl-llama3-8b-v2-gguf er en 8B-parameterspråkmodell utviklet av lmg-anon som spesialiserer seg på oversettelses- og samtaleoppgaver av høy kvalitet. Den utmerker seg ved å behandle VNTL-v5-1k-datasettet for å levere flytende svar, noe som gjør den ideell for flerspråklige chatapplikasjoner og generering av lokalisert innhold. Å kjøre denne modellen lokalt krever en GPU med tilstrekkelig VRAM til å håndtere 8B-parametervekten effektivt, noe som sikrer responsiv ytelse for dialog i sanntid.

Last ned for LM Studio →

gemma-4-E4B-it-GGUF

Google4B8 GB RAM

gemma-4-E4B-it-GGUF er en språkmodell med 4 milliarder parametere utviklet av Google og optimalisert for italiensk ved hjelp av GGUF-kvantisering. Den utmerker seg ved håndtering av komplekse resonneringsoppgaver innenfor Gemma 4-arkitekturen, samtidig som den støtter effektive bilde-til-tekst-konverteringer gjennom spesialiserte unsloth-optimaliseringer. Å kjøre denne modellen lokalt krever en moderne GPU for å utnytte hastigheten, noe som gjør den ideell for brukere som ønsker høy ytelse med lokal inferens uten skyavhengigheter.

Last ned for LM Studio →

Qwen3.6-27B-GGUF

Alibaba 27B24 GB RAM

Qwen3.6-27B-GGUF er en språkmodell med 27 milliarder parametere utviklet av Alibaba som støtter avansert konversasjonsbasert AI og bilde-til-tekst-funksjoner. Den utmerker seg i komplekse resonneringsoppgaver, flerspråklig kommunikasjon og visuell analyse, noe som gjør den ideell for profesjonelle applikasjoner som krever høy nøyaktighet i tekstgenerering og -forståelse. Å kjøre denne modellen lokalt krever vanligvis betydelig GPU-minne og en kraftig prosessor for å håndtere 27B-parameterne effektivt, så den er best egnet for brukere med dedikert maskinvare eller tilgang til skyinstanser.

Last ned for LM Studio →

Qwen3.6-35B-A3B-GGUF

Alibaba 35B48 GB RAM

Qwen3.6-35B-A3B-GGUF er en språkmodell med 35 milliarder parametere utviklet av Alibaba, som har spesialiserte optimaliseringer for konvertering fra bilde til tekst og flerspråklig samtale. Denne modellen utmerker seg ved å håndtere komplekse visuelle resonneringsoppgaver og opprettholde sammenhengende dialog, noe som gjør den ideell for applikasjoner som krever dyp kontekstuell forståelse på tvers av ulike emner. Å kjøre denne modellen lokalt krever betydelig GPU-minne for å håndtere hele parameterantallet, selv om kvantiserte GGUF-versjoner kan tilby en praktisk balanse mellom hastighet og ytelse på avansert forbrukermaskinvare.

Last ned for LM Studio →

Hy3-GGUF

vcruz305Ukjent8 GB RAM

Ukjent åpenvektsmodell fra vcruz305 for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

HyperCLOVAX-SEED-Text-Instruct-1.5B-Q4_K_M-GGUF

rippertnt1.5B4 GB RAM

HyperCLOVAX-SEED-Text-Instruct-1.5B-Q4_K_M-GGUF er en språkmodell med 1.5 milliarder parametere, laget av rippertnt og optimalisert for bruk med llama-cpp. Den utmerker seg ved konversasjonsoppgaver og generell tekstgenerering, noe som gjør den ideell for lette applikasjoner som krever effektiv inferens på standard maskinvare. Det er praktisk å kjøre denne modellen lokalt selv på beskjedne systemer på grunn av det kvantiserte formatet, som tilbyr raske responstider uten behov for avanserte GPU-er.

Last ned for LM Studio →

Qwen3.5-9B-GGUF

Alibaba 9B16 GB RAM

Qwen3.5-9B-GGUF er en kompakt, stor språkmodell utviklet av Alibaba som inneholder 9 milliarder parametere. Den utmerker seg ved konversasjonsoppgaver og bilde-til-tekst-konvertering, noe som gjør den ideell for lette applikasjoner som krever effektiv regional distribusjon i USA. Det er praktisk å kjøre denne modellen lokalt på maskinvare i forbrukerklassen takket være dens lille størrelse, og tilbyr raske inferenshastigheter selv på beskjedne GPU-er når den kombineres med optimaliseringsbiblioteker som Unsloth.

Last ned for LM Studio →

Qwen3.5-4B-GGUF

Alibaba 4B8 GB RAM

Qwen3.5-4B-GGUF er en kompakt språkmodell på 4 milliarder parametere utviklet av Alibaba som støtter konversasjonsoppgaver og konvertering av bilde til tekst. Den utmerker seg ved å håndtere lette inferensarbeidsbelastninger samtidig som den opprettholder sterk ytelse i miljøer optimalisert for tekstgenerering uten støy. Å kjøre denne modellen lokalt krever minimale maskinvareressurser, noe som gjør den ideell for brukere som ønsker rask og effektiv distribusjon på standard forbrukerenheter.

Last ned for LM Studio →

parakeet-unified-en-0.6b-gguf

praktisk datamaskin0.6B2 GB RAM

0.6B åpen vektmodell fra en praktisk datamaskin for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

nemotron-3.5-asr-streaming-0.6b-gguf

praktisk datamaskin0.6B2 GB RAM

0.6B åpen vektmodell fra en praktisk datamaskin for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

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

Google26B24 GB RAM

gemma-4-26B-A4B-it-GGUF er en språkmodell med 26 milliarder parametere utviklet av Google, som utnytter avansert instruksjonsjustering for høytytende resonnering. Denne modellen utmerker seg ved kompleks tekstgenerering og multimodale oppgaver, noe som gjør den ideell for applikasjoner som krever dyp kontekstuell forståelse og presis instruksjonsfølging. Å kjøre denne modellen lokalt krever betydelig GPU-minne og betydelig datakraft, så den er best egnet for brukere med avansert maskinvare eller de som er optimalisert ved hjelp av inferensrammeverk som Unsloth for å administrere ressurskravene.

Last ned for LM Studio →

Bonsai-27B-gguf

prisme-ml27B24 GB RAM

Bonsai-27B-gguf er en kompakt språkmodell på 27 milliarder parametere utviklet av prism-ml som bruker kvantisering for effektiv distribusjon. Den utmerker seg i konversasjonsoppgaver og generell resonnering, samtidig som den kjører problemfritt på llama.cpp med støtte for både CPU- og CUDA-maskinvareakselerasjon. Brukere kan kjøre denne modellen lokalt på moderat maskinvare, men ytelsen vil variere avhengig av om de bruker 1-bit kvantisering eller har tilgang til en GPU.

Last ned for LM Studio →

Qwen3.6-35B-A3B-Usensurert-HauhauCS-Aggressiv

HauhauCS35B48 GB RAM

Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive er en språkmodell med 35 milliarder parametere utviklet av HauhauCS, som kombinerer MoE-arkitektur med avanserte multimodale og visuelle funksjoner. Den utmerker seg ved kompleks resonnering, flerspråklig bilde-tekst-analyse og generering av usensurert innhold for aggressive eller ubegrensede brukstilfeller der standard sikkerhetsfiltre er uønskede. Å kjøre denne modellen lokalt krever betydelig avansert GPU-minne for å håndtere den sparsomme ekspertblandingsstrukturen, noe som gjør den best egnet for kraftige arbeidsstasjoner eller servere med betydelig tilgjengelig VRAM.

Last ned for LM Studio →

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

empero-ai9B16 GB RAM

9B åpenvektsmodell fra empero-ai for lokal AI-inferens.

Last ned for LM Studio →

Ornith-1.0-35B-GGUF

ornit-ai35B48 GB RAM

Ornith-1.0-35B-GGUF er en språkmodell på 35 milliarder parametere utviklet av ornith-ai spesielt for samtaleoppgaver i USA-regionen. Den utmerker seg ved å opprettholde naturlig dialogflyt og håndtere kontekstbevisste interaksjoner, noe som gjør den ideell for chatboter og virtuelle assistenter. Å kjøre denne modellen lokalt krever betydelig GPU-minne for å håndtere størrelsen effektivt, så den passer best for brukere med avansert maskinvare eller de som er villige til å bruke kvantiserte GGUF-versjoner for å redusere ressursbehovet.

Last ned for LM Studio →

Qwen3.6-27B-MTP-GGUF

Alibaba 27B24 GB RAM

Qwen3.6-27B-MTP-GGUF er en språkmodell med 27 milliarder parametere utviklet av Alibaba som støtter avanserte samtaleoppgaver og konvertering fra bilde til tekst. Den utmerker seg ved håndtering av kompleks resonnering og flertrinnsdialoger, noe som gjør den ideell for applikasjoner som krever dyp kontekstuell forståelse og visuell analyse. Å kjøre denne modellen lokalt krever vanligvis avansert GPU-maskinvare for å håndtere det betydelige minneavtrykket, selv om kvantiserte GGUF-versjoner kan tilby en praktisk balanse mellom hastighet og ytelse på forbrukersystemer.

Last ned for LM Studio →

deepseek-v4-gguf

antirezUkjent8 GB RAM

Deepseek-v4-gguf-modellen er en kvantisert Mixture-of-Experts-arkitektur levert av antirez med ukjente parameterantall tilgjengelig i 2-bits og 4-bits formater. Den utmerker seg ved effektiv inferens for store språkoppgaver samtidig som den opprettholder høy ytelse gjennom sin spesialiserte MoE-struktur, noe som gjør den ideell for brukere som trenger redusert minneforbruk uten betydelig kapasitetstap. Å kjøre denne modellen lokalt krever moderate maskinvareressurser for å håndtere de kvantiserte vektene effektivt, og tilbyr en rask og praktisk løsning for å distribuere avanserte AI-funksjoner på forbrukersystemer.

Last ned for LM Studio →

Ornith-1.0-9B-GGUF

ornit-ai9B16 GB RAM

Ornith-1.0-9B-GGUF er en språkmodell på 9 milliarder parametere utviklet av ornith-ai, designet for samtaleinteraksjoner i USA-regionen. Den utmerker seg ved å generere naturlig dialog og håndtere uformelle chatoppgaver, noe som gjør den ideell for lette virtuelle assistenter eller enkle kundesupportroboter. Å kjøre denne modellen lokalt krever beskjedne maskinvareressurser, slik at den kan operere raskt på forbrukervennlige GPU-er uten behov for massive datasentre.

Last ned for LM Studio →

Hallo, hyggelig å møte deg! ????

Abonner på nyhetsbrevet vårt for å få de siste AI-nyhetene.

Malcare WordPress-sikkerhet