這是一個基於Qwen2.5-7B-Instruct進行微調的大語言模型，在C2_re_100k_tag5_cleaned_hermes_toolv6_dethink_replacedv1數據集上訓練，在評估集上取得了0.2549的損失值，具備優化的對話和工具使用能力。

自然語言處理Transformers

MachineLearningLM-7B-v1是基於Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct在數百萬合成表格機器學習任務上持續預訓練的大語言模型，專門針對表格分類任務優化，支持8到1024個示例的少樣本上下文學習。

自然語言處理Transformers

本模型是基於Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct在2and3_apps_30k_v6數據集上微調的大語言模型，在評估集上取得了0.1593的損失值，表現出良好的性能。

自然語言處理Transformers

這是一個基於Qwen2.5-7B-Instruct模型使用Unsloth技術進行微調的優化版本，實現了2倍的訓練加速，專注於文本生成任務。

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

MolmoAct是由艾倫人工智能研究所開發的全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，專門用於家庭和桌面環境中的機器人操作任務。

多模態Transformers英語

MolmoAct是由艾倫人工智能研究所開發的開源動作推理模型，專門用於機器人操作任務。該模型基於Qwen2.5-7B和SigLip2構建，在家庭和桌面環境中的93種操作任務上訓練，具有領先的視覺-語言-動作處理能力。

多模態Transformers英語

MolmoAct是由艾倫人工智能研究所開發的開源動作推理模型，專門用於機器人操作任務。該模型基於Qwen2.5-7B和SigLip2視覺骨幹網絡，在家庭和桌面環境中的93種獨特操作任務上訓練，具有領先的視覺-語言-動作推理性能。

多模態Transformers英語

OpenReasoning-Nemotron-7B是基於Qwen2.5-7B-Instruct的大語言模型，專為數學、代碼和科學解決方案推理而設計。該模型在多個推理基準測試中表現出色，支持GenSelect模式提升性能，提供多種規模選擇。

自然語言處理Transformers多語言

基於Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct微調的70億參數模型，專注於逐步指令執行和對話任務。

自然語言處理Peft英語

OpenReasoning-Nemotron-7B 是一個基於 Qwen2.5-7B-Instruct 衍生的大語言模型，專注於數學、代碼和科學解決方案的生成。

自然語言處理Transformers多語言

OpenCodeReasoning-Nemotron-1.1-7B是基於Qwen2.5-7B-Instruct開發的70億參數大型語言模型，專門針對代碼生成和推理任務進行後訓練優化。該模型支持64k標記的上下文長度，在競爭性編程任務中表現出色，在LiveCodeBench評估中達到55.5%的一次通過率。

自然語言處理Transformers多語言

基於Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct在科學數據集上微調的版本

自然語言處理Transformers

OpenThinker3-7B-GGUF 是 open-thoughts/OpenThinker3-7B 的量化版本，專為高效推理優化，基於 Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct 微調，在數學、代碼和科學問題上表現優異。

自然語言處理Transformers

這是一個基於Qwen2.5-7b的量化模型，專注於Verilog代碼生成和推理任務，採用了強化學習技術進行優化。

自然語言處理Transformers英語

Guru-7B是基於Qwen2.5-7B的強化學習推理模型，在論文《Revisiting Reinforcement Learning for LLM Reasoning from A Cross-Domain Perspective》中提出。該模型在數學、代碼、科學、邏輯推理等多個領域展現出卓越的推理能力，在多項基準測試中表現優異。

自然語言處理Transformers

OpenCodeReasoning-Nemotron-7B是基於Qwen2.5-7B-Instruct專門為代碼生成推理而訓練的大語言模型，支持32K token上下文長度，適用於商業和非商業用途。該模型在OpenCodeReasoning數據集上進行後續訓練，專注於編程問題的推理和代碼生成。

自然語言處理Transformers多語言

該模型是基於Qwen2.5-7B-Instruct在mlfoundations-dev/a1_science_stackexchange_physics_3k數據集上微調的版本，專注於物理學領域的問答任務。

自然語言處理Transformers

這是一個基於🤗 transformers庫的模型，具體功能和用途尚未明確說明。

自然語言處理Transformers

Qwen2.5-7B是基於Qwen2架構的7B參數規模的大語言模型，專注於高質量的文本生成任務。

自然語言處理Gguf英語