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Gguf支持多种语言

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Mlx支持多种语言

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Gguf支持多种语言

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

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Transformers英语

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Transformers英语

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。

自然语言处理Transformers英语

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。

自然语言处理Transformers英语

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。

自然语言处理Transformers英语

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Transformers英语

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Transformers英语

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Transformers英语

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。

自然语言处理Transformers英语

Rnj-1 是由 Essential AI 从头训练的一系列 80 亿参数、开放权重的密集模型。该模型针对代码和 STEM 领域进行了优化，在编程、数学推理、智能体任务和工具调用方面表现出色，能力与最先进的开放权重模型相当。

自然语言处理Transformers

这是一个基于Moonshot AI技术的量化版本模型，专注于视觉语言理解与生成任务，致力于降低知识获取门槛，让知识为每个人所用。

自然语言处理Gguf

EXAONE-4.0-1.2B 是一个由 LG AI Research 开发的文本生成模型。它基于 EXAONE-4.0-1.2B 基础模型，使用 tatsu-lab/alpaca 数据集进行了微调，支持英文和韩语两种语言的文本生成任务。模型已转换为 GGUF 格式，便于在本地部署和运行。

自然语言处理Gguf支持多种语言

LFM2-VL-3B是Liquid AI开发的多模态视觉语言模型，基于LFM2骨干架构构建，具备强大的视觉理解和推理能力，特别在细粒度感知任务上表现出色。该模型能够高效处理文本和图像输入，支持高达512×512分辨率的原生图像处理。

多模态Transformers支持多种语言

Olmo-3-7B-Think-SFT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优异。该模型基于Dolma 3数据集预训练，并在Dolci数据集上进行了后续训练。

自然语言处理Transformers英语

这是一个基于Wan2.1-T2V-14B模型训练的LoRA适配器，专门用于文本到视频转换任务。该模型使用AI Toolkit训练，为视频生成应用提供支持。

多模态Diffusers