基于Llama 3.3 70B指令微调模型的4位DWQ量化版本，适用于MLX框架的高效推理

这是一个基于MLX格式的4位量化语言模型，适用于文本生成任务。

Devstral-Small-2505-bf16 是一个基于 MistralAI 的 Devstral-Small-2505 模型转换而来的 MLX 格式模型，支持多种语言处理任务。

MedGemma是基于Google开发的医疗领域大语言模型，专注于临床推理和医疗文本生成任务。

MedGemma-27B-Text-IT-4bit是基于Google的MedGemma-27B-Text-IT模型转换而来的MLX格式模型，专为医疗和临床推理任务优化。

Qwen3-32B-8bit是基于Qwen3-32B模型量化的8位版本，适用于文本生成任务，由mlx-community发布。

这是一个基于Google Gemma 3 27B IT模型转换的4位量化版本，专为MLX框架优化。

这是一个基于Qwen/Qwen3-30B-A3B转换至MLX格式的4位量化模型，适用于文本生成任务。

这是一个基于MLX格式的文本转语音模型，支持英文和中文，由prince-canuma/Spark-TTS-0.5B转换而来。

Qwen3-30B-A3B-4bit-DWQ-0508是基于Qwen/Qwen3-30B-A3B转换至MLX格式的4位量化模型，适用于文本生成任务。

基于Qwen3-1.7B的4位量化版本，适用于MLX框架的轻量级大语言模型

该模型是基于Qwen/Qwen3-30B-A3B转换而来的MLX格式模型，支持8位量化，适用于文本生成任务。

UI-TARS-1.5-7B-4bit是一个多模态模型，专注于图像文本到文本的转换任务，支持英文语言。

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 是由 deepseek-ai 发布的蒸馏版大语言模型，基于 Qwen-7B 架构，适用于文本生成任务。

Dia-1.6B-6bit 是一个基于 Dia-1.6B 的 6 位量化版本，专为 MLX 框架优化的文本转语音模型。

Dia-1.6B-4bit 是一个基于 MLX 格式的 4 位量化文本转语音模型，由 nari-labs/Dia-1.6B 转换而来。

该模型是从THUDM/GLM-4-32B-0414转换而来的8位量化MLX格式大语言模型，支持中英文文本生成任务。

这是一个基于MLX格式的3位量化文本转语音模型，支持多种语言。

VL-Rethinker-7B-8bit 是一个基于 Qwen2.5-VL-7B-Instruct 的多模态模型，支持视觉问答任务。

该模型是基于Qwen2.5-VL-7B-Instruct转换而来的多模态视觉语言模型，支持8位量化，适用于视觉问答任务。

VL-Rethinker-72B-4bit是一个基于Qwen2.5-VL-7B-Instruct的多模态模型，支持视觉问答任务，已转换为MLX格式以便在苹果设备上高效运行。

Gemma 3 27B IT QAT BF16 是由 Google 发布的 Gemma 系列模型的一个版本，经过量化感知训练（QAT）并转换为 BF16 格式，适用于 MLX 框架。

Gemma 3 27B IT QAT 8bit 是一个基于 Google 的 Gemma 3 27B 模型转换而来的 MLX 格式模型，支持图文到文本的任务。

Gemma 3 27B IT QAT 4bit 是一个基于 Google 原始模型转换而来的 MLX 格式模型，支持图像文本到文本的任务。

这是一个基于MLX格式转换的德语文本转语音模型，支持德语语言处理任务。

该模型是从 ds4sd/SmolDocling-256M-preview 转换为 MLX 格式的视觉语言模型，支持图像文本到文本任务。

这是一个基于allenai/OLMo-2-0325-32B-Instruct模型转换的4位量化版本，专为MLX框架优化，适用于文本生成任务。

这是一个基于Google Gemma 3 27B IT模型转换的MLX版本，支持图像文本到文本的任务。

这是DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B模型的MLX 4-bit量化版本，适用于苹果芯片设备的高效推理

这是一个4位量化的135M参数小型语言模型，适用于资源受限环境下的文本生成任务。