# MoE架构
Qwen3 30B A3B Llamafile
Apache-2.0
Qwen3是Qwen系列最新一代的大语言模型,提供了一系列密集和混合专家(MoE)模型。基于广泛的训练,Qwen3在推理、指令遵循、代理能力和多语言支持方面取得了突破性进展。
大型语言模型
Q
Mozilla
143
1
Qwen3 235B A22B INT4MIX
Apache-2.0
Qwen3-235B-A22B是通义大模型系列的最新一代产品,提供了一系列密集和混合专家(MoE)模型,在推理、指令遵循、智能体能力和多语言支持方面取得了突破性进展。
大型语言模型
Transformers

Q
fastllm
144
2
Qwen3 14B Base Unsloth Bnb 4bit
Apache-2.0
Qwen3-14B-Base是通义千问系列最新一代大语言模型,提供148亿参数的稠密模型,支持32k上下文长度,覆盖119种语言。
大型语言模型
Transformers

Q
unsloth
2,120
1
Qwen3 4B Base
Apache-2.0
Qwen3-4B-Base是通义千问系列最新一代40亿参数量的预训练语言模型,支持32k上下文长度和多语言处理。
大型语言模型
Transformers

Q
unsloth
15.15k
1
Qwen3 14B Base
Apache-2.0
通义千问系列最新一代大语言模型,提供148亿参数的预训练基础模型,支持32k超长上下文理解
大型语言模型
Transformers

Q
Qwen
9,718
21
Qwen3 1.7B Base
Apache-2.0
Qwen3-1.7B是通义千问系列最新一代17亿参数基础语言模型,采用三阶段预训练体系,支持32k上下文长度。
大型语言模型
Transformers

Q
Qwen
19.24k
19
Qwen3 4B Base
Apache-2.0
Qwen3-4B-Base是通义千问系列最新一代40亿参数大语言模型,基于36万亿token的多语言数据预训练,支持32k上下文长度。
大型语言模型
Transformers

Q
Qwen
50.84k
29
Cnmbert MoE
CNMBert是一个专门用于翻译拼音缩写的模型,基于Chinese-BERT-wwm训练,通过修改预训练任务适配拼音缩写翻译任务。
大型语言模型
Transformers Chinese

C
Midsummra
26
3
Deepseek R1 Zero
MIT
DeepSeek-R1 是 DeepSeek 推出的第一代推理模型,通过强化学习训练而成,在数学、代码和推理任务上表现优异。
大型语言模型
Transformers

D
deepseek-ai
4,034
905
Cnmbert
一个用于翻译拼音缩写的模型,基于Chinese-BERT-wwm训练,适配拼音缩写翻译任务。
大型语言模型
Transformers Chinese

C
Midsummra
31
2
Granite 3.1 1b A400m Base
Apache-2.0
Granite-3.1-1B-A400M-Base 是 IBM 开发的一款语言模型,通过渐进式训练策略将上下文长度从4K扩展到128K,支持多语言和多种文本处理任务。
大型语言模型
Transformers

G
ibm-granite
3,299
9
Jetmoe 8b
Apache-2.0
JetMoE-8B是一款高效开源大语言模型,以不足10万美元的训练成本达到LLaMA2-7B性能水平,专为低资源环境设计。
大型语言模型
Transformers

J
jetmoe
1,337
246
Featured Recommended AI Models
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型,性能媲美GPT-3.5-turbo,优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers Supports Multiple Languages

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型,专为边缘设备推理设计,体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统
Transformers English

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型,适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统 Chinese
R
uer
2,694
98