# 多格式支持

Gemmasutra-Small-4B-v1是一個4B參數的文本生成模型，基於llama.cpp進行量化，適用於多種量化版本選擇。

QwQ-Math-IO-500M是一個專注於數學推理和輸入輸出處理的500M參數語言模型，提供GGUF格式的量化版本。

瑞典國家圖書館發佈的Whisper模型，專為瑞典語優化，在50,000+小時瑞典語音數據上訓練，性能超越OpenAI原版

瑞典國家圖書館發佈的基於超過5萬小時瑞典語音訓練的Whisper模型，在瑞典語音識別任務上表現優異

瑞典國家圖書館發佈的基於Whisper架構的瑞典語語音識別模型，訓練數據超過5萬小時，顯著降低詞錯誤率。

一個用於識別車輛牌照的視覺模型示例，能夠從圖片中提取車牌號碼。

Gugugo-koen-7B-V1.1 是一個基於 Llama-2-ko-7b 的韓英互譯模型，專門用於韓語和英語之間的高質量翻譯任務。

該模型已轉換為GPTQ-v2和GGML格式，支持CPU運行，適用於量化推理任務。

基於SD1.5開發的全能型文本生成圖像模型，擅長響應藝術家風格提示詞

XDoc 是一個統一預訓練模型，能夠通過單一模型處理不同格式的文檔。僅需36.7%的參數量，XDoc在下游任務中即可實現相當或更優的性能表現，在實際部署中具有顯著成本效益。