AI Models
AI 模型
Armor EdgeAI 的各項功能使用下列 AI 模型。安裝檔不含任何模型:首次設定時,App 從本公司的下載服務取得您選擇的功能所需的模型,其他模型在您選用時才下載,全部在您的電腦上執行。
每個模型都依其授權條款提供,點授權名稱可看條款全文。「原始模型」是原作者發布的版本;「取得來源」是本產品實際採用的檔案出處,多為原始模型的量化或格式轉換版本。
40模型
4授權種類
v0012模型清單版本
| 模型 | 用途 | 授權 | 來源 |
|---|---|---|---|
| Qwen 3.5 0.8BAlibaba QwenGGUF Q4_K_M · 533 MB + 205 MB 視覺元件 | 對話 · 可看圖 | Apache-2.0 | 原始模型 Qwen/Qwen3.5-0.8B取得來源 unsloth/Qwen3.5-0.8B-GGUF |
| Qwen 3.5 2B VisionAlibaba QwenGGUF Q4_K_M · 1.3 GB + 668 MB 視覺元件 | 對話 · 可看圖 | Apache-2.0 | 原始模型 Qwen/Qwen3.5-2B取得來源 unsloth/Qwen3.5-2B-GGUF |
| Qwen 3.5 4B VisionAlibaba QwenGGUF UD-Q4_K_XL · 2.9 GB + 672 MB 視覺元件 | 對話 · 可看圖 | Apache-2.0 | 原始模型 Qwen/Qwen3.5-4B取得來源 unsloth/Qwen3.5-4B-GGUF |
| Qwen 3.5 9BAlibaba QwenGGUF Q4_K_M · 5.7 GB | 對話 | Apache-2.0 | 原始模型 Qwen/Qwen3.5-9B取得來源 unsloth/Qwen3.5-9B-GGUF |
| Qwen 3.6 27B VisionAlibaba QwenGGUF UD-Q4_K_XL · 17.6 GB + 928 MB 視覺元件 | 對話 · 可看圖 | Apache-2.0 | 原始模型 Qwen/Qwen3.6-27B取得來源 unsloth/Qwen3.6-27B-GGUF |
| Qwen 3.6 35B-A3BAlibaba QwenGGUF UD-Q4_K_M · 22.1 GB + 899 MB 視覺元件 | 對話 · 可看圖 | Apache-2.0 | 原始模型 Qwen/Qwen3.6-35B-A3B取得來源 unsloth/Qwen3.6-35B-A3B-GGUF |
| Qwen 3.6 35B-A3B(MTP)Alibaba QwenGGUF UD-Q4_K_M · 22.7 GB + 899 MB 視覺元件 | 對話 · 可看圖 | Apache-2.0 | 原始模型 Qwen/Qwen3.6-35B-A3B取得來源 unsloth/Qwen3.6-35B-A3B-MTP-GGUF |
| Gemma 4 E2BGoogleGGUF Q4_K_M · 3.1 GB + 986 MB 視覺元件 | 對話 · 可看圖 | Apache-2.0 | 原始模型 google/gemma-4-E2B-it取得來源 unsloth/gemma-4-E2B-it-GGUF |
| Gemma 4 E4BGoogleGGUF Q4_K_M · 5.0 GB + 990 MB 視覺元件 | 對話 · 可看圖 | Apache-2.0 | 原始模型 google/gemma-4-E4B-it取得來源 unsloth/gemma-4-E4B-it-GGUF |
| Gemma 4 26B-A4BGoogleGGUF UD-Q4_K_M · 16.9 GB + 1.2 GB 視覺元件 | 對話 · 可看圖 | Apache-2.0 | 原始模型 google/gemma-4-26B-A4B-it取得來源 unsloth/gemma-4-26B-A4B-it-GGUF |
| Gemma 4 31BGoogleGGUF Q4_K_M · 18.3 GB + 1.2 GB 視覺元件 | 對話 · 可看圖 | Apache-2.0 | 原始模型 google/gemma-4-31B-it取得來源 unsloth/gemma-4-31B-it-GGUF |
| Ministral 3 3BMistral AIGGUF Q4_K_M · 2.1 GB + 840 MB 視覺元件 | 對話 · 可看圖 | Apache-2.0 | 原始模型 mistralai/Ministral-3-3B-Instruct-2512取得來源 unsloth/Ministral-3-3B-Instruct-2512-GGUF |
| Ministral 3 8BMistral AIGGUF Q4_K_M · 5.2 GB + 857 MB 視覺元件 | 對話 · 可看圖 | Apache-2.0 | 原始模型 mistralai/Ministral-3-8B-Instruct-2512取得來源 unsloth/Ministral-3-8B-Instruct-2512-GGUF |
| Ministral 3 14BMistral AIGGUF Q4_K_M · 8.2 GB + 878 MB 視覺元件 | 對話 · 可看圖 | Apache-2.0 | 原始模型 mistralai/Ministral-3-14B-Instruct-2512取得來源 unsloth/Ministral-3-14B-Instruct-2512-GGUF |
| gpt-oss 20BOpenAIGGUF Q4_K_M · 11.6 GB | 對話 | Apache-2.0 | 原始模型 openai/gpt-oss-20b取得來源 unsloth/gpt-oss-20b-GGUF |
| Muse Glimmer 30BMeta Superintelligence LabGGUF UD-Q4_K_XL · 15.9 GB + 2.1 GB 視覺元件 | 對話 · 可看圖 | Apache-2.0 | 原始模型 meta-models/Muse-Glimmer-30B取得來源 unsloth/Muse-Glimmer-30B-GGUF |
| Qwen 3.8 27B VisionAlibaba QwenGGUF UD-Q4_K_M · 16.5 GB + 928 MB 視覺元件 | 對話 · 可看圖 | Apache-2.0 | 原始模型 Qwen/Qwen3.8-27B取得來源 unsloth/Qwen3.8-27B-GGUF |
| MiMo V2.6 Distill 9BXiaomi MiMoGGUF Q4_K_M · 5.8 GB + 918 MB 視覺元件 | 對話 · 可看圖 | MIT後訓練權重為 MIT;基底模型 Qwen3.5-9B 為 Apache-2.0,兩份授權並列。 | 原始模型 XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B本公司自原始權重量化 |
| Z-Image TurboAlibaba Tongyi-MAIGGUF Q4_K_M · 5.0 GB | 圖像生成 | Apache-2.0 | 原始模型 Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo取得來源 unsloth/Z-Image-Turbo-GGUF |
| Z-Image VAEsafetensors · 335 MB | Z-Image 的影像編解碼器(VAE) | Apache-2.0 | 取得來源 Comfy-Org/z_image_turbo |
| Qwen3 4B Instruct 2507Alibaba QwenGGUF Q4_K_M · 2.5 GB | Z-Image 的文字編碼器 | Apache-2.0 | 原始模型 Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507取得來源 unsloth/Qwen3-4B-Instruct-2507-GGUF |
| FLUX.2 klein Base 4BBlack Forest LabsGGUF Q4_K_M · 2.6 GB | 圖像生成 | Apache-2.0 | 原始模型 black-forest-labs/FLUX.2-klein-base-4B取得來源 unsloth/FLUX.2-klein-base-4B-GGUF |
| Qwen3 4BAlibaba QwenGGUF Q4_K_M · 2.5 GB | FLUX.2 的文字編碼器 | Apache-2.0 | 原始模型 Qwen/Qwen3-4B取得來源 unsloth/Qwen3-4B-GGUF |
| FLUX.2 VAEsafetensors · 336 MB | FLUX.2 的影像編解碼器(VAE) | Apache-2.0 | 取得來源 Comfy-Org/ERNIE-Image |
| Qwen-Image 2512Alibaba QwenGGUF Q4_K_M · 13.2 GB | 圖像生成 | Apache-2.0 | 原始模型 Qwen/Qwen-Image-2512取得來源 unsloth/Qwen-Image-2512-GGUF |
| Qwen2.5-VL 7B InstructAlibaba QwenGGUF UD-Q4_K_XL · 4.8 GB | Qwen-Image 的文字編碼器 | Apache-2.0 | 原始模型 Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct取得來源 unsloth/Qwen2.5-VL-7B-Instruct-GGUF |
| Qwen-Image VAEAlibaba Qwensafetensors · 254 MB | Qwen-Image 的影像編解碼器(VAE) | Apache-2.0 | 原始模型 Qwen/Qwen-Image取得來源 Comfy-Org/Qwen-Image_ComfyUI |
| Real-ESRGAN x4plusXintao Wang (Tencent ARC Lab)PyTorch (.pth) · 67 MB | 畫質提升(4 倍放大) | BSD-3-Clause | 取得來源 xinntao/Real-ESRGAN |
| PaddleOCR-VL 1.6Baidu PaddlePaddleGGUF · 936 MB + 882 MB 視覺元件 | 文件文字辨識 | Apache-2.0 | 取得來源 PaddlePaddle/PaddleOCR-VL-1.6-GGUF |
| PP-DocLayoutV3Baidu PaddlePaddleONNX · 131 MB | 文件版面偵測 | Apache-2.0 | 原始模型 PaddlePaddle/PP-DocLayoutV3取得來源 alex-dinh/PP-DocLayoutV3-ONNX |
| Whisper SmallOpenAIggml q5_1 · 190 MB | 語音轉文字 | MIT | 原始模型 openai/whisper取得來源 ggerganov/whisper.cpp |
| Whisper Large v3 TurboOpenAIggml q5_0 · 574 MB | 語音轉文字 | MIT | 原始模型 openai/whisper取得來源 ggerganov/whisper.cpp |
| Whisper Large v3OpenAIggml q5_0 · 1.1 GB | 語音轉文字 | MIT | 原始模型 openai/whisper取得來源 ggerganov/whisper.cpp |
| Silero VAD v6.2Sileroggml · 885 KB | 語音活動偵測 | MIT | 原始模型 snakers4/silero-vad取得來源 ggml-org/whisper-vad |
| Nemotron 3 DiarizationNVIDIAGGUF q8_0 · 107 MB | 講者分離 | OpenMDW-1.1 | 取得來源 nvidia/Nemotron-3-Diarization |
| Nemotron 3.5 ASR Streaming 0.6BNVIDIAGGUF q8_0 · 742 MB | 即時字幕 | OpenMDW-1.1 | 取得來源 nvidia/nemotron-3.5-asr-streaming-0.6b |
| YuNetShiqi Yu et al.ONNX · 233 KB | 人臉偵測 | MIT | 原始模型 ShiqiYu/libfacedetection.train取得來源 opencv/opencv_zoo |
| SFaceYaoyao ZhongONNX · 39 MB | 人臉辨識 | Apache-2.0 | 原始模型 zhongyy/SFace取得來源 opencv/opencv_zoo |
| AuraFace v1falONNX · 261 MB | 人臉辨識(高精度) | Apache-2.0 | 取得來源 fal/AuraFace-v1 |
| Qwen3 Embedding 0.6BAlibaba QwenGGUF Q8_0 · 639 MB | 語意搜尋 | Apache-2.0 | 取得來源 Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B-GGUF |
顯示 40 個模型 · 清單取自 v0012 版模型目錄(2026-10-23 發布)。
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