这是THUDM/GLM-4-32B-0414模型的MLX格式版本，经过4位DWQ量化处理，适用于苹果芯片设备的高效推理。

这是一个基于SWE-bench/SWE-agent-LM-32B模型转换而来的4位量化版本，专为软件工程任务优化的语言模型。

这是一个基于Qwen3-4B模型转换到MLX格式的4位量化版本，适用于文本生成任务。

GLM-4-32B-0414-4bit 是基于 THUDM/GLM-4-32B-0414 转换而来的 MLX 格式模型，支持中英文文本生成任务。

这是一个使用Unsloth和Huggingface TRL库优化的Mistral-7B指令微调模型，训练速度提升2倍

Gemma 3 4B IT QAT 4bit 是一个经过量化感知训练（QAT）的4位量化大语言模型，基于Gemma 3架构，专为MLX框架优化。

基于Unsloth和Huggingface TRL库训练的Llama模型，推理速度提升2倍

基于Unsloth优化的Llama 3.2 11B视觉指令微调模型，采用4位量化技术，训练速度提升2倍

基于Qwen2-VL-7B模型的4位量化版本，使用Unsloth和Huggingface TRL库进行训练，推理速度提升2倍

基于Unsloth和Huggingface TRL库优化的Qwen2模型，推理速度提升2倍

基于unsloth/llama-3.2-11b-vision-instruct-unsloth-bnb-4bit微调的多模态大语言模型，支持视觉指令理解任务，使用Unsloth优化训练速度提升2倍。

基于Qwen2-VL-7B模型的微调版本，使用Unsloth和Huggingface的TRL库进行训练，速度提升2倍。

基于Meta-Llama-3.1-8B的4位量化版本微调的博多语-英语双向翻译模型，使用Unsloth优化训练速度

这是一个基于QVikhr-2.5-1.5B-Instruct-SMPO模型的4位量化版本，专为MLX框架优化，支持俄语和英语的指令理解与生成任务。

这是基于Stable Diffusion 3.5 Large模型在DiffusionKit MLX框架上量化的版本，适用于图像生成任务。

AWPortrait-FL的BNB-NF4量化版本，基于FLUX.1-dev开发的文本到图像生成模型

该模型是基于google/gemma-2-9b-it微调的Text2Cypher模型，能够将自然语言问题转换为Neo4j图数据库的Cypher查询语句。

Midnight-Miqu-70B-v1.5 是一个70B参数规模的大语言模型，支持文本生成等任务。

基于google/gemma-2b模型通过AWQ技术压缩的4位量化版本，旨在提升推理效率并降低资源消耗。

该模型是从 CohereForAI/c4ai-command-r-v01 转换为 MLX 格式的 4bit 量化版本，支持多语言对话和工具使用。

基于GPT4和Alpaca指令微调的13B参数语言模型，支持4bit量化推理