這是allenai的Olmo-3-32B-Think模型的GGUF量化版本，通過llama.cpp工具進行多種量化處理，旨在提升模型在特定環境下的性能和效率。提供了從Q2到Q8的多種量化選項，滿足不同硬件配置和性能需求。

自然語言處理Gguf英語

本模型是基於allenai/Olmo-3-7B-Instruct轉換的8位量化版本，專門為Apple MLX框架優化。它是一個70億參數的大型語言模型，支持指令跟隨和對話任務。

自然語言處理Mlx英語

Olmo 3是由Allen Institute for AI開發的新一代語言模型家族，包含7B和32B的指令和思維變體。該模型在長鏈式思維方面表現出色，能顯著提升數學和編碼等推理任務的性能。所有代碼、檢查點和訓練細節都將公開，推動語言模型科學發展。

自然語言處理Transformers英語

Olmo 3是由Allen Institute for AI開發的新一代語言模型系列，包含7B和32B兩種規模，有指令和思考兩種變體。該模型基於Dolma 3數據集進行預訓練，在Dolci數據集上進行後訓練，具備長鏈式思維能力，在數學和編碼等推理任務上表現優異。

自然語言處理Transformers英語

Olmo 3是由Allen Institute for AI開發的一系列語言模型，包含7B和32B兩種規模，具有指令式和思考式兩種變體。該模型在長鏈式思維方面表現出色，能有效提升數學和編碼等推理任務的性能。採用多階段訓練方式，包括有監督微調、直接偏好優化和可驗證獎勵的強化學習。

自然語言處理Transformers英語

Olmo-3-7B-Think-DPO是Allen Institute for AI開發的7B參數語言模型，具有長鏈式思考能力，在數學和編碼等推理任務中表現出色。該模型經過監督微調、直接偏好優化和基於可驗證獎勵的強化學習等多階段訓練，專為研究和教育用途設計。

自然語言處理Transformers英語

Olmo 3是由Allen Institute for AI (Ai2)開發的一系列語言模型，包含7B和32B兩種規格，有Instruct和Think兩種變體。該模型基於Transformer架構，具有長鏈思維能力，可有效提升數學和編碼等推理任務的表現。

自然語言處理Transformers英語

Olmo 3是由Allen Institute for AI開發的開源語言模型系列，包含7B和32B兩種規格，分為指令（Instruct）和思考（Think）兩種變體。該模型具有出色的長鏈思維能力，能夠顯著提升數學和編碼等推理任務的表現。

自然語言處理Transformers英語

Olmo 3是由Allen Institute for AI開發的全新語言模型家族，包含7B和32B兩種規模，有指令（Instruct）和思維（Think）兩種變體。該模型採用長鏈式思維提升數學和編碼等推理任務表現，旨在推動語言模型科學發展。

自然語言處理Transformers英語

Olmo 3 7B RL-Zero Math是Allen AI開發的專為數學推理任務優化的70億參數語言模型，採用RL-Zero強化學習方法在數學數據集上進行訓練，能有效提升數學推理能力。

自然語言處理Transformers英語

Olmo 3 7B RL-Zero Mix是Allen AI開發的7B參數規模的語言模型，屬於Olmo 3系列。該模型在Dolma 3數據集上進行預訓練，在Dolci數據集上進行後訓練，並通過強化學習優化數學、編碼和推理能力。

自然語言處理Transformers英語

Olmo-3-32B-Think-DPO是Allen AI開發的32B參數語言模型，採用直接偏好優化(DPO)訓練，具備長鏈式思維推理能力，在數學、編碼等複雜推理任務上表現優異。

自然語言處理Transformers英語

Olmo 3 32B Think SFT是基於Transformer架構的自迴歸語言模型，在長鏈思維推理方面表現出色，特別擅長處理數學和編碼等複雜推理任務。該模型在Dolma 3數據集上進行預訓練，並在Dolci數據集上進行監督微調。

自然語言處理Transformers英語

Olmo 3是Allen Institute for AI (Ai2)開發的全新32B參數語言模型家族，包含Base、Instruct和Think等變體。該模型基於Dolma 3數據集訓練，支持65,536的長上下文處理，旨在推動語言模型科學發展。模型完全開源，遵循Apache 2.0許可證。

自然語言處理Transformers英語

olmOCR-2-7B-1025是由AllenAI開發的高質量OCR視覺語言模型，專門用於處理文檔、圖像中的文字識別任務。本倉庫提供其GGUF量化版本，採用Q8_0量化方式，在減小模型大小的同時保持了出色的準確性。

多模態Gguf

這是對allenai的olmOCR-2-7B-1025模型進行的量化處理版本，使用llama.cpp工具生成了多種量化級別的模型文件，方便不同硬件條件和需求的用戶使用。該模型支持在LM Studio或基於llama.cpp的項目中運行。

自然語言處理Gguf

Olmo-3-7B-Think-SFT是Allen Institute for AI開發的7B參數語言模型，具有長鏈式思考能力，在數學和編碼等推理任務中表現優異。該模型基於Dolma 3數據集預訓練，並在Dolci數據集上進行了後續訓練。

自然語言處理Transformers英語

olmOCR-2-7B-1025的FP8量化版本，基於Qwen2.5-VL-7B-Instruct微調而來，專門用於處理數學方程、表格等複雜OCR場景的視覺語言模型。

多模態Transformers英語

Olmo 3是由Allen Institute for AI開發的全新7B參數語言模型系列，基於Transformer架構，在Dolma 3數據集上訓練，旨在推動語言模型科學發展。模型提供Base、Instruct和Think等多種變體，支持最長65,536的上下文長度。

自然語言處理Transformers英語

MolmoAct是由艾倫人工智能研究所開發的開源機器人操作動作推理模型，基於Qwen2.5-7B和SigLip2視覺骨幹網絡構建，專門針對家庭和桌面環境中的單臂Franka機器人操作任務進行優化。

多模態Transformers英語