Der vollständige Modellkatalog bleibt ein breiter Entdeckungsindex. Diese zusätzliche Qualitätsschicht ordnet Einträge nach Rolle, Herkunft, Modellfamilie und Mapping-Risiko ein. Dadurch wird sichtbar, ob ein Eintrag eher ein offizielles Basismodell, eine Quantisierung, ein Runtime-Paket oder eine Community-Ableitung ist.
Zum ModellkatalogLokale & quantisierte Modelleunklar: 9288Community-Finetune: 682Quantisierung: 8180Merge: 613Distill: 2294LoRA/Adapter: 5392API-Route: 501Basismodell: 99offizielle Variante: 22Runtime-Paket: 21
schwacher Kandidat: 9029Variante/Community: 16942unklare Quelle: 208Mapping prüfen: 418API-Route: 441offiziell/primär plausibel: 34Runtime-Zuordnung prüfen: 20
Diese Ansicht priorisiert lokale oder lokal relevante Modelle mit brauchbarer Quellen- und Mapping-Einordnung. Sie ersetzt keine technische Evaluation, hilft aber bei der ersten Orientierung.
| Modell | Basisanbieter | Rolle | Parameter | VRAM grob | Status | Hinweis |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Kimi VL A3B Instruct moonshot-ai-kimi-vl-a3b-instruct | Moonshot AI Moonshot AI | offizielle Variante | 3.0B | 6.9 GB | offiziell/primär plausibel | |
| ERNIE Image baidu-ernie-image | Baidu Baidu | Basismodell | 8.0B | 10.0 GB | offiziell/primär plausibel | |
| ERNIE 4.5 21B A3B PT baidu-ernie-4-5-21b-a3b-pt | Baidu Baidu | Basismodell | 21.0B | 19.5 GB | offiziell/primär plausibel | |
| ERNIE 4.5 21B A3B Thinking baidu-ernie-4-5-21b-a3b-thinking | Baidu Baidu | offizielle Variante | 21.0B | 19.5 GB | offiziell/primär plausibel | |
| ERNIE 4.5 VL 28B A3B PT baidu-ernie-4-5-vl-28b-a3b-pt | Baidu Baidu | Basismodell | 28.0B | 23.9 GB | offiziell/primär plausibel | |
| ERNIE 4.5 VL 28B A3B Thinking baidu-ernie-4-5-vl-28b-a3b-thinking | Baidu Baidu | offizielle Variante | 28.0B | 23.9 GB | offiziell/primär plausibel | |
| Kimi VL A3B Thinking moonshot-ai-kimi-vl-a3b-thinking | Moonshot AI Moonshot AI | offizielle Variante | 3.0B | 6.9 GB | offiziell/primär plausibel | |
| Kimi VL A3B Thinking 2506 moonshot-ai-kimi-vl-a3b-thinking-2506 | Moonshot AI Moonshot AI | offizielle Variante | 3.0B | 6.9 GB | offiziell/primär plausibel | |
| ERNIE 4.5 21B A3B Paddle baidu-ernie-4-5-21b-a3b-paddle | Baidu Baidu | Basismodell | 21.0B | 19.5 GB | offiziell/primär plausibel | |
| ERNIE 4.5 21B A3B Base PT baidu-ernie-4-5-21b-a3b-base-pt | Baidu Baidu | Basismodell | 21.0B | 19.5 GB | offiziell/primär plausibel | |
| ERNIE 4.5 VL 28B A3B Base PT baidu-ernie-4-5-vl-28b-a3b-base-pt | Baidu Baidu | Basismodell | 28.0B | 23.9 GB | offiziell/primär plausibel | |
| Qwen2.5 Coder 7B Ft Runtime tymofii256-qwen2-5-coder-7b-ft-runtime | Alibaba / Qwen tymofii256 | Runtime-Paket | 7.0B | 9.3 GB | Runtime-Zuordnung prüfen | Runtime-Paket: Anzeige kann lokale Installation oder Runtime-Quelle widerspiegeln, nicht zwingend den ursprünglichen Modellhersteller. |
| KoHRM Text 1.4B CPU Runtime llm-os-models-kohrm-text-1-4b-cpu-runtime | LLM-OS-Models LLM-OS-Models | Runtime-Paket | 1.4B | 5.9 GB | Runtime-Zuordnung prüfen | Runtime-Paket: Anzeige kann lokale Installation oder Runtime-Quelle widerspiegeln, nicht zwingend den ursprünglichen Modellhersteller. |
| Qwen2.5 1.5B PALW A16 Runtime misakachain-qwen2-5-1-5b-palw-a16-runtime | Alibaba / Qwen Misakachain | Runtime-Paket | 1.5B | 5.9 GB | Runtime-Zuordnung prüfen | Runtime-Paket: Anzeige kann lokale Installation oder Runtime-Quelle widerspiegeln, nicht zwingend den ursprünglichen Modellhersteller. |
| Qwen3 TTS 12Hz 0.6B Base Runtime manateelazycat-qwen3-tts-12hz-0-6b-base-runtime | Alibaba / Qwen manateelazycat | Runtime-Paket | 0.6B | 5.4 GB | Runtime-Zuordnung prüfen | Runtime-Paket: Anzeige kann lokale Installation oder Runtime-Quelle widerspiegeln, nicht zwingend den ursprünglichen Modellhersteller. |
| ERNIE 4.5 0.3B PT baidu-ernie-4-5-0-3b-pt | Baidu Baidu | Basismodell | 0.3B | 5.2 GB | offiziell/primär plausibel | |
| ERNIE 4.5 0.3B Base PT baidu-ernie-4-5-0-3b-base-pt | Baidu Baidu | Basismodell | 0.3B | 5.2 GB | offiziell/primär plausibel | |
| Qwen2.5-Coder 7B Instruct alibaba-qwen-qwen2-5-coder-7b-instruct | Alibaba / Qwen Alibaba / Qwen | Quantisierung | 7.0B | 8.0 GB | Variante/Community | Quantisierte Variante: Hardwarebedarf und Qualität hängen von Format, Runtime und Kontextlänge ab. |
| Meta Llama 3.1 8B Instruct meta-llama-3-1-8b-instruct | Meta Meta | Quantisierung | 8.0B | 8.0 GB | Variante/Community | Quantisierte Variante: Hardwarebedarf und Qualität hängen von Format, Runtime und Kontextlänge ab. |
| Qwen3.6 35B A3B Nex N2 Mini 80 20 Beta GGUF elsephire-qwen3-6-35b-a3b-nex-n2-mini-80-20-beta-gguf | Alibaba / Qwen Elsephire | Quantisierung | 35.0B | 28.2 GB | Variante/Community | Quantisierte Variante: Hardwarebedarf und Qualität hängen von Format, Runtime und Kontextlänge ab. |
| Qwen3.6 27B GGUF jackrong-qwen3-6-27b-gguf | Alibaba / Qwen Jackrong | Quantisierung | 27.0B | 23.2 GB | Variante/Community | Quantisierte Variante: Hardwarebedarf und Qualität hängen von Format, Runtime und Kontextlänge ab. |
| Qwen2.5 14B Instruct Pollard pollardweights-qwen2-5-14b-instruct-pollard | Alibaba / Qwen PollardWeights | Quantisierung | 14.0B | 20.4 GB | Variante/Community | Quantisierte Variante: Hardwarebedarf und Qualität hängen von Format, Runtime und Kontextlänge ab. |
| Qwen3 0.6B GGUF ggml-org-qwen3-0-6b-gguf | Alibaba / Qwen ggml-org | Quantisierung | 0.6B | 6.3 GB | Variante/Community | Quantisierte Variante: Hardwarebedarf und Qualität hängen von Format, Runtime und Kontextlänge ab. |
| ABForge Qwen3 8B I1 GGUF mradermacher-abforge-qwen3-8b-i1-gguf | Alibaba / Qwen mradermacher | Quantisierung | 8.0B | 13.8 GB | Variante/Community | Quantisierte Variante: Hardwarebedarf und Qualität hängen von Format, Runtime und Kontextlänge ab. |
| Qwen SEA Guard 4B 2602 I1 GGUF mradermacher-qwen-sea-guard-4b-2602-i1-gguf | Alibaba / Qwen mradermacher | Quantisierung | 4.0B | 9.4 GB | Variante/Community | Quantisierte Variante: Hardwarebedarf und Qualität hängen von Format, Runtime und Kontextlänge ab. |
| Qwen3.5 9B GGUF MoQ MTP w-ahmad-qwen3-5-9b-gguf-moq-mtp | Alibaba / Qwen w-ahmad | Quantisierung | 9.0B | 23.9 GB | Variante/Community | Quantisierte Variante: Hardwarebedarf und Qualität hängen von Format, Runtime und Kontextlänge ab. |
| Kimi K2.5 moonshot-ai-kimi-k2-5 | Moonshot AI Moonshot AI | Basismodell | —B | 12.0 GB | offiziell/primär plausibel | |
| Kimi K2.6 moonshot-ai-kimi-k2-6 | Moonshot AI Moonshot AI | Basismodell | —B | 12.0 GB | offiziell/primär plausibel | |
| Kimi K2.7 Code moonshot-ai-kimi-k2-7-code | Moonshot AI Moonshot AI | Basismodell | —B | 12.0 GB | offiziell/primär plausibel | |
| Kimi K3 moonshot-ai-kimi-k3 | Moonshot AI Moonshot AI | Basismodell | —B | 12.0 GB | offiziell/primär plausibel | |
| Ollama Embeddinggemma 300M showeed-ollama-embeddinggemma-300m | Meta showeed | Runtime-Paket | 0.3B | 5.2 GB | Runtime-Zuordnung prüfen | Runtime-Paket: Anzeige kann lokale Installation oder Runtime-Quelle widerspiegeln, nicht zwingend den ursprünglichen Modellhersteller. |
| Kimi Linear 48B A3B Base moonshot-ai-kimi-linear-48b-a3b-base | Moonshot AI Moonshot AI | Basismodell | 48.0B | 38.3 GB | offiziell/primär plausibel | |
| Kimi Linear 48B A3B Instruct moonshot-ai-kimi-linear-48b-a3b-instruct | Moonshot AI Moonshot AI | offizielle Variante | 48.0B | 38.3 GB | offiziell/primär plausibel | |
| POCKET 26B GGUF final-bench-pocket-26b-gguf | FINAL-Bench FINAL-Bench | Quantisierung | 26.0B | 15.6 GB | Variante/Community | Quantisierte Variante: Hardwarebedarf und Qualität hängen von Format, Runtime und Kontextlänge ab. |
| Gemma 4 12B It Qat Q4 0 Gguf google-gemma-4-12b-it-qat-q4-0-gguf | Google | Quantisierung | 12.0B | 12.4 GB | Variante/Community | Quantisierte Variante: Hardwarebedarf und Qualität hängen von Format, Runtime und Kontextlänge ab. |
| Gemma 4 26B A4B It Qat Q4 0 Gguf google-gemma-4-26b-a4b-it-qat-q4-0-gguf | Google | Quantisierung | 26.0B | 22.6 GB | Variante/Community | Quantisierte Variante: Hardwarebedarf und Qualität hängen von Format, Runtime und Kontextlänge ab. |
| Gemma 4 31B It Qat Q4 0 Gguf google-gemma-4-31b-it-qat-q4-0-gguf | Google | Quantisierung | 31.0B | 25.7 GB | Variante/Community | Quantisierte Variante: Hardwarebedarf und Qualität hängen von Format, Runtime und Kontextlänge ab. |
| LFM2 1.2B Tool GGUF liquidai-lfm2-1-2b-tool-gguf | LiquidAI LiquidAI | Quantisierung | 1.2B | 6.3 GB | Variante/Community | Quantisierte Variante: Hardwarebedarf und Qualität hängen von Format, Runtime und Kontextlänge ab. |
| Bitnet Embedding 0.6B microsoft-bitnet-embedding-0-6b | Microsoft Microsoft | Quantisierung | 0.6B | 6.3 GB | Variante/Community | Quantisierte Variante: Hardwarebedarf und Qualität hängen von Format, Runtime und Kontextlänge ab. |
| Spark X2.5 1.7B GGUF xhtoken-spark-x2-5-1-7b-gguf | XHToken XHToken | Quantisierung | 1.7B | 6.1 GB | Variante/Community | Quantisierte Variante: Hardwarebedarf und Qualität hängen von Format, Runtime und Kontextlänge ab. |
| Spark X2.5 4B GGUF xhtoken-spark-x2-5-4b-gguf | XHToken XHToken | Quantisierung | 4.0B | 7.5 GB | Variante/Community | Quantisierte Variante: Hardwarebedarf und Qualität hängen von Format, Runtime und Kontextlänge ab. |
| Signal 3.8 27B GGUF agentionai-signal-3-8-27b-gguf | agentionai agentionai | Quantisierung | 27.0B | 18.6 GB | Variante/Community | Quantisierte Variante: Hardwarebedarf und Qualität hängen von Format, Runtime und Kontextlänge ab. |
| FINAL Bench Darwin 4B Chimera GGUF bartowski-final-bench-darwin-4b-chimera-gguf | bartowski bartowski | Quantisierung | 4.0B | 13.4 GB | Variante/Community | Quantisierte Variante: Hardwarebedarf und Qualität hängen von Format, Runtime und Kontextlänge ab. |
| Iselabvn Tini Cybersec 8B A1B GGUF bartowski-iselabvn-tini-cybersec-8b-a1b-gguf | bartowski bartowski | Quantisierung | 8.0B | 21.8 GB | Variante/Community | Quantisierte Variante: Hardwarebedarf und Qualität hängen von Format, Runtime und Kontextlänge ab. |
| Mellum2 12B A2.5B Instruct GGUF bartowski-mellum2-12b-a2-5b-instruct-gguf | bartowski bartowski | Quantisierung | 12.0B | 30.2 GB | Variante/Community | Quantisierte Variante: Hardwarebedarf und Qualität hängen von Format, Runtime und Kontextlänge ab. |
| MiniCPM5 2B GGUF bartowski-minicpm5-2b-gguf | bartowski bartowski | Quantisierung | 2.0B | 9.2 GB | Variante/Community | Quantisierte Variante: Hardwarebedarf und Qualität hängen von Format, Runtime und Kontextlänge ab. |
| NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B GGUF bartowski-nvidia-nemotron-3-5-lightning-30b-a3b-gguf | bartowski bartowski | Quantisierung | 30.0B | 25.1 GB | Variante/Community | Quantisierte Variante: Hardwarebedarf und Qualität hängen von Format, Runtime und Kontextlänge ab. |
| OS Copilot OS Shepherd 9B GGUF bartowski-os-copilot-os-shepherd-9b-gguf | bartowski bartowski | Quantisierung | 9.0B | 23.9 GB | Variante/Community | Quantisierte Variante: Hardwarebedarf und Qualität hängen von Format, Runtime und Kontextlänge ab. |
| MiniCPM5 1B Agentic Tooluse GGUF ewinregirgojr-minicpm5-1b-agentic-tooluse-gguf | ewinregirgojr ewinregirgojr | Quantisierung | 1.0B | 6.1 GB | Variante/Community | Quantisierte Variante: Hardwarebedarf und Qualität hängen von Format, Runtime und Kontextlänge ab. |
| GPT OSS 20B GGUF ggml-org-gpt-oss-20b-gguf | OpenAI ggml-org | Quantisierung | 20.0B | 18.9 GB | Variante/Community | Quantisierte Variante: Hardwarebedarf und Qualität hängen von Format, Runtime und Kontextlänge ab. |
| Gemma 4 E2B It GGUF ggml-org-gemma-4-e2b-it-gguf | Google ggml-org | Quantisierung | 2.0B | 9.2 GB | Variante/Community | Quantisierte Variante: Hardwarebedarf und Qualität hängen von Format, Runtime und Kontextlänge ab. |
| Gemma 4 E4B It GGUF ggml-org-gemma-4-e4b-it-gguf | Google ggml-org | Quantisierung | 4.0B | 13.4 GB | Variante/Community | Quantisierte Variante: Hardwarebedarf und Qualität hängen von Format, Runtime und Kontextlänge ab. |
| Ornith 1.5 9B GGUF ornith-ai-ornith-1-5-9b-gguf | ornith-ai ornith-ai | Quantisierung | 9.0B | 23.9 GB | Variante/Community | Quantisierte Variante: Hardwarebedarf und Qualität hängen von Format, Runtime und Kontextlänge ab. |
| Nanbeige4.2 3B GGUF owao-nanbeige4-2-3b-gguf | owao owao | Quantisierung | 3.0B | 11.3 GB | Variante/Community | Quantisierte Variante: Hardwarebedarf und Qualität hängen von Format, Runtime und Kontextlänge ab. |
| Ornith 1.0 9B GGUF unsloth-ornith-1-0-9b-gguf | unsloth unsloth | Quantisierung | 9.0B | 23.9 GB | Variante/Community | Quantisierte Variante: Hardwarebedarf und Qualität hängen von Format, Runtime und Kontextlänge ab. |
| Gemma 3 12B gemma3-gemma-3-12b | Google gemma3 | Quantisierung | 12.2B | 12.6 GB | Variante/Community | Quantisierte Variante: Hardwarebedarf und Qualität hängen von Format, Runtime und Kontextlänge ab. |
| Gemma 3 27B gemma3-gemma-3-27b | Google gemma3 | Quantisierung | 27.4B | 23.5 GB | Variante/Community | Quantisierte Variante: Hardwarebedarf und Qualität hängen von Format, Runtime und Kontextlänge ab. |
| Gemma 3 4B gemma3-gemma-3-4b | Google gemma3 | Quantisierung | 4.3B | 7.7 GB | Variante/Community | Quantisierte Variante: Hardwarebedarf und Qualität hängen von Format, Runtime und Kontextlänge ab. |
| GPT OSS 20B gptoss-gpt-oss-20b | OpenAI gptoss | Quantisierung | 20.9B | 29.5 GB | Variante/Community | Quantisierte Variante: Hardwarebedarf und Qualität hängen von Format, Runtime und Kontextlänge ab. |
| Codellama 34B llama-codellama-34b | Meta llama | Quantisierung | 34.0B | 27.6 GB | Variante/Community | Quantisierte Variante: Hardwarebedarf und Qualität hängen von Format, Runtime und Kontextlänge ab. |
Diese Einträge zeigen mögliche Widersprüche zwischen Modellname, Anbieter, Familie oder Runtime-Quelle. Sie sollten nicht als offizielle Herkunftsaussage missverstanden werden.
| Modell | Anbieter | Familie | abgeleiteter Basisanbieter | Issue | Hinweis |
|---|---|---|---|---|---|
| Dflash qwen3 14B Block7 | deepseek-ai | Qwen | Alibaba / Qwen | deepseek_name_but_family_provider_mismatch, provider_differs_from_inferred_base_provider | Anbieter/Familie sollte geprüft werden; Modellname und erkannte Herkunft passen nicht sauber zusammen. |
| Dflash qwen3 4B Block7 | deepseek-ai | Qwen | Alibaba / Qwen | deepseek_name_but_family_provider_mismatch, provider_differs_from_inferred_base_provider | Anbieter/Familie sollte geprüft werden; Modellname und erkannte Herkunft passen nicht sauber zusammen. |
| Dflash qwen3 8B Block7 | deepseek-ai | Qwen | Alibaba / Qwen | deepseek_name_but_family_provider_mismatch, provider_differs_from_inferred_base_provider | Anbieter/Familie sollte geprüft werden; Modellname und erkannte Herkunft passen nicht sauber zusammen. |
| Dspark qwen3 14B Block7 | deepseek-ai | Qwen | Alibaba / Qwen | deepseek_name_but_family_provider_mismatch, provider_differs_from_inferred_base_provider | Anbieter/Familie sollte geprüft werden; Modellname und erkannte Herkunft passen nicht sauber zusammen. |
| Dspark qwen3 4B Block7 | deepseek-ai | Qwen | Alibaba / Qwen | deepseek_name_but_family_provider_mismatch, provider_differs_from_inferred_base_provider | Anbieter/Familie sollte geprüft werden; Modellname und erkannte Herkunft passen nicht sauber zusammen. |
| Dspark qwen3 8B Block7 | deepseek-ai | Qwen | Alibaba / Qwen | deepseek_name_but_family_provider_mismatch, provider_differs_from_inferred_base_provider | Anbieter/Familie sollte geprüft werden; Modellname und erkannte Herkunft passen nicht sauber zusammen. |
| Eagle3 qwen3 14B Ttt7 | deepseek-ai | Qwen | Alibaba / Qwen | deepseek_name_but_family_provider_mismatch, provider_differs_from_inferred_base_provider | Anbieter/Familie sollte geprüft werden; Modellname und erkannte Herkunft passen nicht sauber zusammen. |
| Eagle3 qwen3 4B Ttt7 | deepseek-ai | Qwen | Alibaba / Qwen | deepseek_name_but_family_provider_mismatch, provider_differs_from_inferred_base_provider | Anbieter/Familie sollte geprüft werden; Modellname und erkannte Herkunft passen nicht sauber zusammen. |
| Eagle3 qwen3 8B Ttt7 | deepseek-ai | Qwen | Alibaba / Qwen | deepseek_name_but_family_provider_mismatch, provider_differs_from_inferred_base_provider | Anbieter/Familie sollte geprüft werden; Modellname und erkannte Herkunft passen nicht sauber zusammen. |
| ClaudeDeepseek R1 Qwen3 Fp16 | mondk | Qwen | Alibaba / Qwen | deepseek_name_but_family_provider_mismatch, claude_name_in_non_anthropic_entry | Anbieter/Familie sollte geprüft werden; Modellname und erkannte Herkunft passen nicht sauber zusammen. |
| ClaudeDeepseek R1 Qwen3 GGUF | mondk | Qwen | Alibaba / Qwen | deepseek_name_but_family_provider_mismatch, claude_name_in_non_anthropic_entry | Anbieter/Familie sollte geprüft werden; Modellname und erkannte Herkunft passen nicht sauber zusammen. |
| DeepSeek V4 Pro Qwen3.5 9B MTP GGUF | Jackrong | Qwen | Alibaba / Qwen | deepseek_name_but_family_provider_mismatch | Anbieter/Familie sollte geprüft werden; Modellname und erkannte Herkunft passen nicht sauber zusammen. |
| DeepSeek V4 Pro Qwen3.5 4B MTP GGUF | Jackrong | Qwen | Alibaba / Qwen | deepseek_name_but_family_provider_mismatch | Anbieter/Familie sollte geprüft werden; Modellname und erkannte Herkunft passen nicht sauber zusammen. |
| Qwen3.6 35B A3B Uncensored ClaudeGenesis GGUF | LuffyTheFox | Qwen | Alibaba / Qwen | claude_name_in_non_anthropic_entry | Anbieter/Familie sollte geprüft werden; Modellname und erkannte Herkunft passen nicht sauber zusammen. |
| Ministral 3 14B Instruct 2512 | mistralai | Mistral AI | provider_differs_from_inferred_base_provider | Anbieter/Familie sollte geprüft werden; Modellname und erkannte Herkunft passen nicht sauber zusammen. | |
| Ministral 3 14B Instruct 2512 BF16 | mistralai | Mistral AI | provider_differs_from_inferred_base_provider | Anbieter/Familie sollte geprüft werden; Modellname und erkannte Herkunft passen nicht sauber zusammen. | |
| Ministral 3 3B Instruct 2512 | mistralai | Mistral AI | provider_differs_from_inferred_base_provider | Anbieter/Familie sollte geprüft werden; Modellname und erkannte Herkunft passen nicht sauber zusammen. | |
| Ministral 3 3B Instruct 2512 BF16 | mistralai | Mistral AI | provider_differs_from_inferred_base_provider | Anbieter/Familie sollte geprüft werden; Modellname und erkannte Herkunft passen nicht sauber zusammen. | |
| Ministral 3 8B Instruct 2512 BF16 | mistralai | Ministral-3 | Mistral AI | provider_differs_from_inferred_base_provider | Anbieter/Familie sollte geprüft werden; Modellname und erkannte Herkunft passen nicht sauber zusammen. |
| Qwen3.5 9B DeepSeek V4 Flash GGUF | Jackrong | Qwen | Alibaba / Qwen | deepseek_name_but_family_provider_mismatch | Anbieter/Familie sollte geprüft werden; Modellname und erkannte Herkunft passen nicht sauber zusammen. |
| EXAONE 3.5 7.8B Instruct | LGAI-EXAONE | exaone | LG AI Research | provider_differs_from_inferred_base_provider | Anbieter/Familie sollte geprüft werden; Modellname und erkannte Herkunft passen nicht sauber zusammen. |
| MiniMax M3 | MiniMaxAI | MiniMax | provider_differs_from_inferred_base_provider | Anbieter/Familie sollte geprüft werden; Modellname und erkannte Herkunft passen nicht sauber zusammen. | |
| MiniMax M2.5 | MiniMaxAI | M2 | MiniMax | provider_differs_from_inferred_base_provider | Anbieter/Familie sollte geprüft werden; Modellname und erkannte Herkunft passen nicht sauber zusammen. |
| MiniMax M2 | MiniMaxAI | MiniMax | MiniMax | provider_differs_from_inferred_base_provider | Anbieter/Familie sollte geprüft werden; Modellname und erkannte Herkunft passen nicht sauber zusammen. |
| MiniMax M2.7 | MiniMaxAI | MiniMax M2 | MiniMax | provider_differs_from_inferred_base_provider | Anbieter/Familie sollte geprüft werden; Modellname und erkannte Herkunft passen nicht sauber zusammen. |
| DeepSeek V4 Flash | deepseek-ai | DeepSeek | DeepSeek | provider_differs_from_inferred_base_provider | Anbieter/Familie sollte geprüft werden; Modellname und erkannte Herkunft passen nicht sauber zusammen. |
| DeepSeek V4 Flash 0731 | deepseek-ai | DeepSeek | DeepSeek | provider_differs_from_inferred_base_provider | Anbieter/Familie sollte geprüft werden; Modellname und erkannte Herkunft passen nicht sauber zusammen. |
| DeepSeek V4 Flash DSpark | deepseek-ai | DeepSeek | DeepSeek | provider_differs_from_inferred_base_provider | Anbieter/Familie sollte geprüft werden; Modellname und erkannte Herkunft passen nicht sauber zusammen. |
| DeepSeek V4 Flash Vision Exp | deepseek-ai | DeepSeek | DeepSeek | provider_differs_from_inferred_base_provider | Anbieter/Familie sollte geprüft werden; Modellname und erkannte Herkunft passen nicht sauber zusammen. |
| DeepSeek V4 Pro | deepseek-ai | DeepSeek | DeepSeek | provider_differs_from_inferred_base_provider | Anbieter/Familie sollte geprüft werden; Modellname und erkannte Herkunft passen nicht sauber zusammen. |
| DeepSeek V4 Pro 0813 | deepseek-ai | DeepSeek | DeepSeek | provider_differs_from_inferred_base_provider | Anbieter/Familie sollte geprüft werden; Modellname und erkannte Herkunft passen nicht sauber zusammen. |
| DeepSeek V4.1 Flash | deepseek-ai | DeepSeek | DeepSeek | provider_differs_from_inferred_base_provider | Anbieter/Familie sollte geprüft werden; Modellname und erkannte Herkunft passen nicht sauber zusammen. |
| DeepSeek Coder 33B | llama | llama | DeepSeek | deepseek_name_but_family_provider_mismatch | Anbieter/Familie sollte geprüft werden; Modellname und erkannte Herkunft passen nicht sauber zusammen. |
| Mixtral Instruct | llama | llama | Meta | mixtral_name_but_family_llama | Anbieter/Familie sollte geprüft werden; Modellname und erkannte Herkunft passen nicht sauber zusammen. |
| DeepSeek R1 8B | qwen3 | qwen3 | Alibaba / Qwen | deepseek_name_but_family_provider_mismatch | Anbieter/Familie sollte geprüft werden; Modellname und erkannte Herkunft passen nicht sauber zusammen. |
| GLM 4.1V 9B Thinking | zai-org | GLM | Z.ai / Zhipu AI | provider_differs_from_inferred_base_provider | Anbieter/Familie sollte geprüft werden; Modellname und erkannte Herkunft passen nicht sauber zusammen. |
| GLM 4.7 Flash | zai-org | GLM | Z.ai / Zhipu AI | provider_differs_from_inferred_base_provider | Anbieter/Familie sollte geprüft werden; Modellname und erkannte Herkunft passen nicht sauber zusammen. |
| GLM 5 | zai-org | GLM | Z.ai / Zhipu AI | provider_differs_from_inferred_base_provider | Anbieter/Familie sollte geprüft werden; Modellname und erkannte Herkunft passen nicht sauber zusammen. |
| GLM 5.1 | zai-org | GLM | Z.ai / Zhipu AI | provider_differs_from_inferred_base_provider | Anbieter/Familie sollte geprüft werden; Modellname und erkannte Herkunft passen nicht sauber zusammen. |
| GLM 5.2 | zai-org | GLM | Z.ai / Zhipu AI | provider_differs_from_inferred_base_provider | Anbieter/Familie sollte geprüft werden; Modellname und erkannte Herkunft passen nicht sauber zusammen. |
| GLM 5.3 | zai-org | GLM | Z.ai / Zhipu AI | provider_differs_from_inferred_base_provider | Anbieter/Familie sollte geprüft werden; Modellname und erkannte Herkunft passen nicht sauber zusammen. |
| GLM 5.3 Flash | zai-org | GLM | Z.ai / Zhipu AI | provider_differs_from_inferred_base_provider | Anbieter/Familie sollte geprüft werden; Modellname und erkannte Herkunft passen nicht sauber zusammen. |
| GLM ASR Nano 2512 | zai-org | GLM | Z.ai / Zhipu AI | provider_differs_from_inferred_base_provider | Anbieter/Familie sollte geprüft werden; Modellname und erkannte Herkunft passen nicht sauber zusammen. |
| GLM OCR | zai-org | GLM | Z.ai / Zhipu AI | provider_differs_from_inferred_base_provider | Anbieter/Familie sollte geprüft werden; Modellname und erkannte Herkunft passen nicht sauber zusammen. |
| DeepSeek V4 Pro Qwen3.5 9B Q4 K M GGUF | EsmondH | Qwen | Alibaba / Qwen | deepseek_name_but_family_provider_mismatch | Anbieter/Familie sollte geprüft werden; Modellname und erkannte Herkunft passen nicht sauber zusammen. |
| Teach Llama 3.2 3B Instruct Student Qwen2.5 7B Instruct Eagle PROMPTED Ft4.42 | NoamDiamant52 | Llama | Alibaba / Qwen | qwen_name_but_family_mismatch | Anbieter/Familie sollte geprüft werden; Modellname und erkannte Herkunft passen nicht sauber zusammen. |
| Teach Llama 3.2 3B Instruct Student Qwen2.5 7B Instruct Panda PROMPTED Ft4.42 | NoamDiamant52 | Llama | Alibaba / Qwen | qwen_name_but_family_mismatch | Anbieter/Familie sollte geprüft werden; Modellname und erkannte Herkunft passen nicht sauber zusammen. |
| Qwen3.6 40B Claude 4.6 Opus Deckard Heretic Uncensored Thinking NEO CODE Di IMatrix MAX GGUF | abobeba | Qwen | Alibaba / Qwen | claude_name_in_non_anthropic_entry | Anbieter/Familie sollte geprüft werden; Modellname und erkannte Herkunft passen nicht sauber zusammen. |
| Qwen3.6 40B Claude 4.6 Opus Deckard Heretic Uncensored Thinking NEO CODE Di IMatrix MAX GGUF | bernquant | Qwen | Alibaba / Qwen | claude_name_in_non_anthropic_entry | Anbieter/Familie sollte geprüft werden; Modellname und erkannte Herkunft passen nicht sauber zusammen. |
| Huihui Qwen3.5 9B Claude 4.6 Opus Abliterated Heretic GGUF | fairy322 | Qwen | Alibaba / Qwen | claude_name_in_non_anthropic_entry | Anbieter/Familie sollte geprüft werden; Modellname und erkannte Herkunft passen nicht sauber zusammen. |
Die Übersicht zeigt, ob wichtige Modellfamilien im Katalog sichtbar sind und ob sie eher als offizielle/runtime-nahe Einträge oder nur als Varianten auftauchen.
| Familie | Status | Treffer | offiziell/runtime-nah | Beispiele |
|---|---|---|---|---|
| GPT OSS 120B | present_official_or_runtime | 25 | 2 | GPT OSS 120B Distill Phi 4 14B GGUF, GPT OSS 120B, GPT OSS 120B Batch |
| GPT OSS 20B | present_but_mapping_review | 117 | 2 | Lumynax Reasoning GPT OSS 20B Gguf, OpenAI GPT OSS 20B Claude 4.5 Opus Heretic Uncensored Q8 0 GGUF, GPT OSS 20B NVFP4 GGUF |
| Qwen3 235B A22B | present_official_or_runtime | 27 | 5 | Lumynax Frontier Qwen3 235B A22B Instruct, Qwen3 235B A22B, Qwen3 235B A22B 2507 |
| Qwen2.5-Coder | present_as_variant_only | 18 | 0 | Lumynax Nz Qwen25 Coder 3B Gguf, Qwen2.5-Coder 7B Instruct, Qwen25 Coder 7B Verireason No Reasoning Co Ratio1.0 Epoch3 Exaone Matched |
| Qwen3 Coder | present_official_or_runtime | 53 | 5 | Huihui Qwen3 Coder 30B A3B Instruct Abliterated I1 GGUF, Lumynax Infused Qwen3 Coder 30B A3B Gguf, Qwen3 Coder |
| DeepSeek-R1 | present_but_mapping_review | 627 | 2 | DeepSeek R1 Distill Qwen1.5B GGUF, DeepSeek R1 Distill Qwen32B GGUF, DeepSeek R1 Distill Qwen1.5B Fully Uncensored Q5 0 GGUF |
| DeepSeek Distill | present_but_mapping_review | 3199 | 50 | DeepSeek V3.2 345B W3A16, DeepSeek V3.2 508B NVFP4, DeepSeek V4 Flash 0731 EXL3 3.0bpw |
| Llama 3.1 | present_but_mapping_review | 695 | 1 | Plutus Meta Llama 3.1 8B Instruct Bnb 4bit, Adi Llama 3.1 8B Ablit GLM 5.2 GGUF, Llama 3.1 8B Instruct DFlash UltraChat GGUF |
| Llama 4 | present_official_or_runtime | 13 | 2 | Llama 4 Scout 17B 16E Instruct Abliterated V2, Swarm Sovereign Scout 12B GGUF, Llama 4 Maverick |
| Gemma 3/4 | present_but_mapping_review | 696 | 11 | Translate Gemma 4 Sub E2b GGUF, Translate Gemma 4 Sub E4b GGUF, Gemma 4 12B Coder Fable5 Composer2.5 V1 GGUF |
| Mistral / Mixtral / Devstral | present_but_mapping_review | 421 | 39 | Ministral 3 14B Instruct 2512 BF16 SOM MPOA, Ministral 3 3B Instruct 2512 BF16 Abliterix, Ministral 3 8B Instruct 2512 BF16 SOM MPOA |
| Phi-4 | present_official_or_runtime | 77 | 2 | Lumynax Reasoning Phi 4 Mini Gguf, Lumynax Infused Phi 4 Mini Instruct Gguf, GPT OSS 120B Distill Phi 4 14B GGUF |
| Granite | present_but_mapping_review | 149 | 3 | Parable Granite 4.1 3B ClaudeFable 5 GGUF, Parable Granite 4.1 8B ClaudeFable 5 GGUF, Granite 4.1 8B Base Gguf |
| OLMo | present_but_mapping_review | 115 | 1 | Lumynax MoE Olmoe 1B 7B Gguf, Lumynax Frontier Olmo2 32B Instruct, Lumynax MoE Olmoe 1B 7B 0924 Instruct Gguf |
| GLM | present_but_mapping_review | 225 | 34 | GLM 5.2 REAP 504B GGUF, GLM 5.2 Q4 K M GGUF, Lumynax Longctx GLM 4 9B Chat 1M Gguf |
| Kimi | present_but_mapping_review | 386 | 22 | Kimi K2.6 519B NVFP4, Kimi K3 GGUF, Qwen3.8 27B Kimi Ko 2 BF16 |
| MiniMax | present_but_mapping_review | 283 | 34 | MiniMax M2.1 139B, MiniMax M2.1 162B, MiniMax M2.5 |
| EXAONE | present_but_mapping_review | 451 | 15 | K EXAONE 138B A23B REAP 72E BF16, K EXAONE 138B A23B REAP 72E NVFP4 GB10, K EXAONE 145B A23B REAP 76E BF16 |
| Sarvam | present_as_variant_only | 170 | 0 | Sarvam 30B W4A16 G128 AWQ, Sarvam1 Hinglish G2p Lora, Sarvam1 Hinglish Tn Lora |
| Cohere Command | present_official_or_runtime | 86 | 6 | Gita Text Generation GPT 2, Finance Sentiment Tiny Llm, North Mini Code 1.0 GGUF |