# 高精度文本生成

32B參數規模的量化大語言模型，基於ArliAI/QwQ-32B-ArliAI-RpR-v4模型，使用llama.cpp進行多種精度量化，適用於文本生成任務。

Valkyrie-49B-v1是基於llama.cpp的49B參數大語言模型，提供多種量化版本，適用於不同硬件配置。

Autoregressive-32B是基於自迴歸建模構建的Multiverse-32B基線模型，為文本生成任務提供了強大的支持。

這是一個12B參數的大語言模型，經過llama.cpp的imatrix量化處理，提供多種量化版本以適應不同硬件需求。

INTELLECT 2是由PrimeIntellect推出的大語言模型，支持40960 tokens的上下文長度，採用QwQ架構和GRPO強化學習框架訓練。

這是一個通過mergekit工具合併多個12B參數規模預訓練語言模型的項目，旨在融合不同模型的優勢，提升語言處理能力。

專為日語小說創作支持而微調的大規模語言模型

OpenThinker2-32B的量化版本，使用llama.cpp進行imatrix量化，支持多種量化類型，適用於文本生成任務。

LoyalMaid-12B 是一個通過 mergekit 工具融合多個預訓練語言模型得到的12B參數規模的大語言模型。

基於Qwen2.5-32B-Instruct開發的日語推理模型，融合了QwQ-32B的ChatVector，優化了日語推理性能。

基於多個12B參數規模的大語言模型融合而成，具備文本生成和對話能力

基於Mistral架構的24B參數指令微調模型，適用於文本生成任務

這是一個基於mlabonne/gemma-3-27b-it-abliterated轉換的GGUF格式模型，適用於llama.cpp框架。

Cydonia-24B-v2.1是一個24B參數的大語言模型，經過llama.cpp的imatrix量化處理，提供多種量化版本以適應不同硬件需求。

基於多個Qwen系列32B參數模型的融合模型，採用Model Stock方法融合，增強多語言處理能力

Lamarckvergence-14B 是一個通過 mergekit 合併的預訓練語言模型，由 Lamarck-14B-v0.7 和 Qwenvergence-14B-v12-Prose-DS 合併而成。在 Open LLM 排行榜上，它在 15B 參數以下的模型中排名第一。

Nera_Noctis-12B的Llamacpp imatrix量化版本，基於Nitral-AI/Nera_Noctis-12B模型，支持英文文本生成任務。

基於Qwen2.5-72B-Instruct的量化版本，採用llama.cpp進行多種量化處理，適用於本地推理

calme-3.2-instruct-78b是基於Qwen2.5-72B的高級迭代版本，通過自我合併和微調增強能力的通用領域大語言模型。

Meta-Llama-3.1-70B-Instruct的FP8量化版本，適用於多語言的商業和研究用途，特別適合類似助手的聊天場景。

Florence-2-SD3-Captioner 是一個基於 Florence-2 架構的圖像描述生成模型，專門用於生成高質量的圖像描述文本。

實驗性角色扮演導向的混合專家模型，目標是打造在角色扮演/情感角色扮演任務中表現不遜於或優於Mixtral 8x7B及其微調版本的模型。

Meta Llama 3 70B是由Meta開發的大語言模型，具有700億參數，支持8k上下文長度，適用於英語的商業和研究用途。

Bielik-7B-Instruct-v0.1是基於Bielik-7B-v0.1進行指令微調的波蘭語大語言模型，由SpeakLeash團隊與ACK Cyfronet AGH合作開發，專注于波蘭語理解和處理任務。

Matter 7B是基於Mistral 7B微調的模型，專為文本生成任務設計，支持對話式交互和函數調用。

Mistral-Evolved-11b-v0.1的量化版本，使用llama.cpp進行量化，提供多種量化選項以適應不同需求。

基於Mistral架構的7B參數大語言模型，採用DPO(直接偏好優化)訓練，在多項基準測試中表現優異

基於Smaug-34B的監督微調模型，專注於提升數學和推理能力，在34B規模模型中表現優異。

QuartetAnemoi-70B-t0.0001是一個70B參數的大語言模型，通過自定義NearSwap算法合併了多個優秀模型，擅長故事講述且避免使用陳詞濫調。

無畏女僕-20B-V1.1是基於DaringMaid-20B的升級版本，主要更新是將Noromaid-13b從v0.1.1替換為v0.3版本，並略微提高了Noromaid的權重，以確保更好的兼容性。

無畏女僕-20B是一個基於多個優秀模型融合的文本生成模型，目標是打造更聰明、更擅長遵循指令的Noromaid模型。