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

本项目提供了一个基于微软Phi-3.5-mini-instruct模型进行微调的文本生成模型，已转换为GGUF格式，适用于llama.cpp推理框架。模型在philschmid/guanaco-sharegpt-style数据集上进行了微调，优化了指令遵循和对话能力，适用于资源受限环境下的高效文本生成任务。

自然语言处理Gguf

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

Granite-4.0-H-Small是IBM开发的具有320亿参数的长上下文指令模型，基于Granite-4.0-H-Small-Base微调而成。该模型结合了开源指令数据集和内部合成数据集，采用监督微调、强化学习对齐和模型合并等技术，在指令遵循和工具调用能力方面有显著提升，特别适合企业级应用。

自然语言处理Transformers

Granite-4.0-H-Micro是IBM开发的30亿参数长上下文指令模型，基于Granite-4.0-H-Micro-Base微调而来。该模型结合了开源指令数据集和内部合成数据集，采用监督微调、强化学习对齐和模型合并等技术开发，具备结构化的聊天格式，在指令遵循和工具调用能力方面表现优异。

自然语言处理Transformers

Granite-4.0-Micro是IBM开发的30亿参数长上下文指令模型，基于Granite-4.0-Micro-Base微调而来。该模型结合了开源指令数据集和内部合成数据集，采用监督微调、强化学习对齐和模型合并等技术开发，具备增强的指令遵循和工具调用能力，特别适用于企业级应用。

自然语言处理Transformers

Granite-4.0-H-Micro是IBM开发的30亿参数长上下文指令模型，基于Granite-4.0-H-Micro-Base微调而来。该模型结合了开源指令数据集和内部合成数据集进行训练，具备增强的指令遵循和工具调用能力，特别适合企业级应用。

自然语言处理Transformers

Granite-4.0-H-Small是IBM开发的具有320亿参数的长上下文指令模型，基于Granite-4.0-H-Small-Base微调而成。该模型结合了开源指令数据集和内部合成数据集，采用监督微调、强化学习对齐和模型合并等技术开发，在指令遵循和工具调用能力方面有显著提升。

自然语言处理Transformers

Granite-4.0-Micro是IBM开发的具有30亿参数的长上下文指令模型，基于Granite-4.0-Micro-Base微调而来。该模型使用了开源指令数据集和内部合成数据集，具备增强的指令遵循和工具调用能力，支持多语言任务，可作为各领域AI助手的基础模型。

自然语言处理Transformers

Luth-LFM2-700M 是基于 Liquid AI 的 LFM2-700M 模型进行法语微调的版本。该模型在 Luth-SFT 数据集上训练，显著提升了法语指令遵循、数学和常识推理能力，同时保持了原有的英语能力。

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Luth-LFM2-350M 是与 Liquid AI 合作开发的法语优化语言模型，基于 LFM2-350M 在 Luth-SFT 数据集上进行法语微调。该模型在保持英语能力的同时，显著提升了法语指令遵循、数学推理和常识问答能力。

自然语言处理TransformersMultiple Languages

Phi-4-mini-instruct是一个轻量级的开放模型，基于合成数据和经过筛选的公开网站数据构建，专注于高质量、富含推理的数据。该模型支持128K令牌上下文长度，经过监督微调和直接偏好优化，具备精确的指令遵循能力和强大的安全措施。

自然语言处理TransformersMultiple Languages

Qwen3是通义千问系列大语言模型的最新版本，提供稠密模型与混合专家（MoE）模型的完整套件。基于海量训练数据，Qwen3在推理能力、指令遵循、智能体功能及多语言支持方面实现突破性进展。

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Phi-4-mini-instruct是微软推出的轻量级开源语言模型，拥有38亿参数。该模型基于合成数据和经过筛选的公开网站数据构建，特别注重高质量、富含推理的数据。支持128K令牌的上下文长度，经过监督微调和直接偏好优化，具备精确的指令遵循能力和强大的安全措施。

自然语言处理TransformersMultiple Languages

Phi-4-mini-instruct是基于合成数据和精选公开网站构建的轻量级开源模型，专注于高质量、强推理能力的数据。支持128K令牌上下文长度，通过监督微调和直接偏好优化进行增强，以确保精准的指令遵循和安全性。

自然语言处理TransformersMultiple Languages

EVA Qwen2.5-72B v0.1是基于Qwen2.5-72B进行全参数微调的专业角色扮演和故事写作模型。该模型在合成数据和自然数据的混合数据集上训练，专注于提升角色扮演和创意写作能力，在指令遵循、长上下文理解和整体连贯性方面表现出色。

自然语言处理Transformers

Llama-3-8B-Synthia-v3.5是一款基于Llama-3-8B架构的通用大语言模型，经过Synthia-v3.5数据集和其他公开数据集的微调，能够遵循指令并进行长篇对话。该模型由KindoAI赞助计算资源训练而成。

自然语言处理Transformers

Granite-8B-Code-Instruct-4K是一个80亿参数的代码指令模型，基于Granite-8B-Code-Base-4K在多种允许许可的指令数据上进行微调，增强了其遵循指令的能力，包括逻辑推理和问题解决技能。

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Novus-7b-tr_v1是基于mlabonne/NeuralDaredevil-7B基础模型微调而来的大语言模型，专注于指令遵循任务，通过合成数据蒸馏等技术优化了模型性能

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LLaVA 1.6 34B是一个开源的多模态聊天机器人模型，通过在多模态指令遵循数据上微调大语言模型开发而成。支持图像文本生成文本任务。

多模态Gguf