西湖心辰宣布开源其研发的Westlake-Omni模型。作为全球首个开源的中文情感端到端语音交互大模型，Westlake-Omni采用了离散表示法来统一文本和语音模态，特别注重实时性，能够快速响应并提供几乎零延迟的体验。
WestlakeNLP
DeepReviewer是一款基于Qwen2.5-7B-Instruct构建的学术论文评审大语言模型，提供结构化深度评审意见生成功能
CycleResearcher是基于强化学习与迭代反馈的自动化研究系统，专为机器学习研究训练，涵盖计算机视觉、自然语言处理等领域。
weezywitasneezy
BenchmarkEngineering-F2-7B-slerp是通过融合BenchmarkEngineering-7B-slerp和WestLake-7B-v2模型而创建的7B参数大语言模型，旨在提升原始模型的性能表现。
Nitral-Archive
Pasta-Lake-7b 是一个通过合并 Test157t/Pasta-PrimaMaid-7b 和 macadeliccc/WestLake-7B-v2-laser-truthy-dpo 两个模型而创建的7B参数规模的语言模型。
macadeliccc
基于WestLake-7B-v2-laser模型在truthy-dpo-v0.1数据集上进行微调的大语言模型，专注于文本生成任务，在多项基准测试中表现优异。
QuixiAI
这是senseable/WestLake-7B-v2的激光优化版本，通过应用laserRMT方法对特定层进行激光干预，旨在减少噪声影响并提升模型性能。由VAGO Solutions和HyperSpace.Ai赞助开发。
senseable
WestLake-7B-v2是一款专注于角色扮演和文本生成的70亿参数大语言模型，在开放大语言模型排行榜上平均得分74.68。
westlake-repl
SaProt是一个基于蛋白质序列和结构信息的预训练模型，特别针对低pLDDT区域进行了优化。
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