Hypnos i1-8B 是基于 Nous Hermes 3（Llama 3.1 8B）的专业推理模型，专注于复杂逻辑、思维链推理和数学问题求解。该模型在混合量子-经典机器学习领域进行了独特探索，通过引入量子噪声注入提升了模型的创造力和推理能力。

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Olmo-3-Think是艾伦人工智能研究所推出的完全开源的语言模型系列，包含7B和32B两种规模。该模型经过专门训练，能够展现明确的推理链，支持透明的逐步推理和可检查的中间思维痕迹，在推理、数学和代码任务中表现出色。

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本项目提供了Qwen3-4B-Thinking-2507模型的GGUF格式文件，这是一个具有思维链推理能力的4B参数大语言模型，支持多种量化版本，便于在各种硬件上部署运行。

自然语言处理Gguf

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。

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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。

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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。

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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。

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Olmo-3-32B-Think-DPO是Allen AI开发的32B参数语言模型，采用直接偏好优化(DPO)训练，具备长链式思维推理能力，在数学、编码等复杂推理任务上表现优异。

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Olmo 3 32B Think SFT是基于Transformer架构的自回归语言模型，在长链思维推理方面表现出色，特别擅长处理数学和编码等复杂推理任务。该模型在Dolma 3数据集上进行预训练，并在Dolci数据集上进行监督微调。

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Kimi-K2-Thinking 是由 mlx-community 从 moonshotai 原版模型转换而来的 MLX 格式大语言模型，采用 mlx-lm 0.28.4 版本进行转换，保留了原模型的思维链推理能力。

自然语言处理Mlx

Apollo-V0.1-4B-Thinking是基于4B参数的大语言模型，采用思维链推理架构，专门针对推理任务优化。该模型提供了多种量化版本，可在不同硬件环境下高效运行。

自然语言处理Gguf

慧慧Qwen3-VL-4B思维消除模型的量化版本，基于Qwen3-VL-4B模型进行优化，专门设计用于消除思维链推理过程，可搭配最新的llama.cpp使用，提供高效的图像文本转文本处理能力。

多模态Gguf

这是Qwen3-VL-2B-Thinking模型的Llamacpp imatrix量化版本，提供了多种量化类型的文件，可在不同硬件环境下高效运行。该模型是一个2B参数的多模态视觉语言模型，具备思维链推理能力。

多模态Gguf

这是PromptCoT-2.0-SelfPlay-30B-A3B模型的MXFP4_MOE量化版本，专门用于文本生成任务。该模型采用了思维链提示和自博弈训练技术，通过量化优化实现了更高效的推理性能。

自然语言处理Gguf

OpenModel-1T-A50B-Instruct是NeXTHub开发的万亿参数混合专家模型，结合进化思维链训练方法，在推理能力和能源效率上取得平衡，具备深度推理能力和128K长上下文处理能力。

自然语言处理Safetensors

这是一个基于Qwen3-VL-32B-Thinking模型转换的4位量化版本，专门针对MLX框架优化。该模型是一个32B参数规模的多模态视觉语言模型，具备思维链推理能力，能够同时处理图像和文本输入，生成高质量的文本响应。

多模态Transformers

Qwen3-VL-8B-Thinking是阿里云Qwen团队开发的80亿参数多模态大语言模型，专为深度多模态推理设计，支持视觉理解、长上下文处理和结构化思维链生成，在复杂推理任务中表现出色。

多模态Mlx

GTA1是基于GRPO强化学习训练的GUI接地模型，专门用于图形用户界面自动化操作。相较于依赖冗长思维链推理的方法，GRPO直接激励可操作和有根据的响应，在多个基准测试中表现出卓越的接地性能。

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