这是由Mistral AI开发的大型语言模型Mistral-Large-3-675B-Instruct-2512的GGUF量化版本。原始模型拥有6750亿参数，专为指令遵循任务设计。本项目使用llama.cpp工具，结合imatrix校准数据集，生成了从Q8_0到IQ1_S共20多种不同精度的量化模型文件，旨在平衡模型性能、推理速度与存储/内存占用，使其能在更广泛的硬件上运行。

自然语言处理GgufMultiple Languages

Rnj-1-instruct 是由 Essential AI 从头开始训练的 80 亿参数开放权重密集模型，针对代码、STEM 领域、智能体能力和工具调用进行了优化。它在多种编程语言中表现出色，同时在数学和科学领域也展现出强大实力，能力与最先进的开放权重模型相当。

自然语言处理Transformers

本模型是 Mistral AI 发布的 Ministral-3-3B-Instruct-2512 指令微调模型的 MLX 格式转换版本。它是一个参数规模为 3B 的大型语言模型，专门针对遵循指令和对话任务进行了优化，并支持多种语言。MLX 格式使其能够在 Apple Silicon 设备上高效运行。

自然语言处理MlxMultiple Languages

这是一个专为通话记录分析打造的混合语言AI模型，能够处理印地语、英语和混合印地英语的通话转录内容。模型基于Qwen2.5-1.5B-Instruct进行微调，具备强大的多语言理解和信息提取能力。

自然语言处理TransformersMultiple Languages

Olmo-3-7B-Instruct-AIO-GGUF是基于Allen Institute for AI开发的Olmo-3-7B-Instruct模型的GGUF量化版本。这是一个70亿参数的自回归语言模型，通过监督微调和直接偏好优化在Tulu 2和UltraFeedback等数据集上训练，在问答和指令遵循方面表现出色。

自然语言处理TransformersEnglish

这是对ai-sage的GigaChat3-10B-A1.8B模型进行的量化处理版本，采用llama.cpp的imatrix量化技术，可在不同硬件条件下更高效地运行。模型支持俄语和英语，主要用于文本生成任务。

自然语言处理GgufMultiple Languages

这是ai-sage/GigaChat3-10B-A1.8B-bf16模型的GGUF量化版本，提供了多种量化选项，从高精度的Q8_0到极度压缩的smol-IQ1_KT，满足不同硬件条件下的部署需求。该模型支持32K上下文长度，采用MLA架构，专为对话场景优化。

自然语言处理GgufOther

这是 ai-sage/GigaChat3-702B-A36B-preview-bf16 模型的量化版本，旨在为大众提供免费的知识获取途径。该模型是一个大型语言模型，专注于文本生成任务。

自然语言处理Gguf

这是ai-sage/GigaChat3-10B-A1.8B模型的量化版本，采用GGUF格式，需要特定的llama.cpp分支支持。模型采用混合专家架构，总参数量约118亿，其中激活参数量约18亿。

自然语言处理GgufMultiple Languages

VibeThinker-1.5B是微博AI推出的15亿参数密集语言模型，基于Qwen2.5-Math-1.5B微调，专门针对数学和算法编码问题设计。采用'频谱到信号原理'框架训练，在多个数学竞赛测试中超越规模更大的模型，训练成本约7800美元，支持最长约40k词元的输出。

自然语言处理TransformersMultiple Languages

Olmo 3是由Allen Institute for AI开发的新一代语言模型家族，包含7B和32B的指令和思维变体。该模型在长链式思维方面表现出色，能显著提升数学和编码等推理任务的性能。所有代码、检查点和训练细节都将公开，推动语言模型科学发展。

自然语言处理TransformersEnglish

Olmo 3是由Allen Institute for AI开发的新一代语言模型系列，包含7B和32B两种规模，有指令和思考两种变体。该模型基于Dolma 3数据集进行预训练，在Dolci数据集上进行后训练，具备长链式思维能力，在数学和编码等推理任务上表现优异。

自然语言处理TransformersEnglish

米模具身模型（MiMo-Embodied）是一款强大的跨具身视觉语言模型，在自动驾驶和具身AI任务中均展现出了卓越的性能。它是首个将这两个关键领域相结合的开源视觉语言模型，显著提升了在动态物理环境中的理解和推理能力。

多模态Transformers

Olmo 3是由Allen Institute for AI开发的一系列语言模型，包含7B和32B两种规模，具有指令式和思考式两种变体。该模型在长链式思维方面表现出色，能有效提升数学和编码等推理任务的性能。采用多阶段训练方式，包括有监督微调、直接偏好优化和可验证奖励的强化学习。

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Olmo-3-7B-Think-DPO是Allen Institute for AI开发的7B参数语言模型，具有长链式思考能力，在数学和编码等推理任务中表现出色。该模型经过监督微调、直接偏好优化和基于可验证奖励的强化学习等多阶段训练，专为研究和教育用途设计。

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Olmo 3是由Allen Institute for AI (Ai2)开发的一系列语言模型，包含7B和32B两种规格，有Instruct和Think两种变体。该模型基于Transformer架构，具有长链思维能力，可有效提升数学和编码等推理任务的表现。

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Olmo 3是由Allen Institute for AI开发的开源语言模型系列，包含7B和32B两种规格，分为指令（Instruct）和思考（Think）两种变体。该模型具有出色的长链思维能力，能够显著提升数学和编码等推理任务的表现。

自然语言处理TransformersEnglish

Olmo 3 7B RL-Zero Math是Allen AI开发的专为数学推理任务优化的70亿参数语言模型，采用RL-Zero强化学习方法在数学数据集上进行训练，能有效提升数学推理能力。

自然语言处理TransformersEnglish

Olmo 3是由Allen Institute for AI开发的全新语言模型家族，包含7B和32B两种规模，有指令（Instruct）和思维（Think）两种变体。该模型采用长链式思维提升数学和编码等推理任务表现，旨在推动语言模型科学发展。

自然语言处理TransformersEnglish

Olmo 3 7B RL-Zero Mix是Allen AI开发的7B参数规模的语言模型，属于Olmo 3系列。该模型在Dolma 3数据集上进行预训练，在Dolci数据集上进行后训练，并通过强化学习优化数学、编码和推理能力。

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