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

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Transformers英语

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

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-3-7B-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。

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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。

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。

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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 7B RL-Zero Mix是Allen AI开发的7B参数规模的语言模型，属于Olmo 3系列。该模型在Dolma 3数据集上进行预训练，在Dolci数据集上进行后训练，并通过强化学习优化数学、编码和推理能力。

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Trouper-12B GGUF是由DarwinAnim8or基于原始模型开发的文本生成模型，专门针对角色扮演和创意写作场景进行了优化。该模型从Mistral-Nemo-Base-12B微调而来，使用了自定义的'Actors'数据集进行训练，生成的文本更加自然，避免了常见的'AI语言'特征。

自然语言处理Gguf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

Olmo 3是Allen Institute for AI (Ai2)开发的全新32B参数语言模型家族，包含Base、Instruct和Think等变体。该模型基于Dolma 3数据集训练，支持65,536的长上下文处理，旨在推动语言模型科学发展。模型完全开源，遵循Apache 2.0许可证。

自然语言处理Transformers英语

Kimi K2 Thinking 是月之暗面（Moonshot AI）开发的最新一代开源思维模型，具有强大的深度推理能力和工具调用功能。该模型采用混合专家架构，支持原生INT4量化，拥有256k上下文窗口，在多个基准测试中表现出色。

自然语言处理Transformers

这是NVIDIA基于Qwen3架构开发的32B参数奖励模型，专门用于强化学习中的奖励评分和原则对齐，帮助训练更安全、更符合人类价值观的AI系统。

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

PokeeResearch-7B是由Pokee AI开发的70亿参数深度研究代理模型，结合了AI反馈强化学习（RLAIF）和强大的推理框架，能够在工具增强的大语言模型中实现可靠、对齐和可扩展的研究级推理，适用于复杂的多步骤研究工作流程。

自然语言处理Transformers英语

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

PokeeResearch-7B是由Pokee AI开发的70亿参数深度研究智能体，结合基于AI反馈的强化学习(RLAIF)与推理框架，能够执行复杂的多步骤研究工作流程，包括自我修正、验证和综合分析。

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