# 7B參數規模

基於DeepSeek-Prover-V2-7B轉換的MLX格式模型，適用於文本生成任務

Qwen2.5-VL-7B-Instruct 是一個基於 Qwen2.5 架構的多模態模型，支持圖像和文本的聯合處理，適用於視覺語言任務。

該模型是基於Qwen2.5-VL-7B-Instruct轉換而來的多模態視覺語言模型，支持視覺問答任務。

VideoChat-R1_7B 是一個基於 Qwen2.5-VL-7B-Instruct 的多模態視頻理解模型，能夠處理視頻和文本輸入，生成文本輸出。

VideoChat-R1-thinking_7B 是一個基於 Qwen2.5-VL-7B-Instruct 的多模態模型，專注於視頻文本轉文本任務。

基於lmms-lab/llava-onevision-qwen2-7b-ov模型微調的版本，支持視頻文本到文本的轉換任務。

R1-VL-7B是一個基於Qwen2-VL-7B-Instruct的推理模型，採用逐步分組相對策略優化（StepGRPO）方法進行訓練，專注於圖文轉文本任務。

Qwen2-VL-7B-Instruct 是一個基於 Qwen2 架構的視覺語言模型，支持圖像和文本的多模態輸入，適用於多種視覺語言任務。

olmOCR-7B-0225-preview 是由 AllenAI 開發的一個基於 OCR 技術的圖像文本轉文本模型，旨在從圖像中提取和識別文本內容。

這是一個通過mergekit工具合併的7B參數規模的語言模型，融合了多個指令微調模型的特點

基於unsloth/Qwen2-7B-Instruct微調的指令跟隨模型，使用Unsloth和TRL庫訓練，速度提升2倍

基於Qwen2.5-7B基礎模型，融合了代碼、數學和通用指令能力的多語言大語言模型

VideoChat2-HD-hf是一個基於Mistral-7B的多模態視頻理解模型，專注於視頻文本轉換任務。

這是一個在LIBERO-Object數據集上使用LoRA微調的OpenVLA 7B視覺-語言-動作模型，專為機器人技術設計。

Mistral-7B-Instruct-v0.3 是一個基於 Mistral-7B 的指令調優版本，專注於遵循人類指令的文本生成任務。

基於chatntq-ja-7b-v1.0開發的70億參數日語對話模型，原始架構基於Mistral-7B-v0.1

test-dare 是一個基於 Mistral-7B 的合併模型，通過 DARE 方法合併了多個 Mistral-7B 變體，旨在結合各模型的優勢。

Meta變色龍是FAIR研發的混合模態早期融合基礎模型，支持圖像和文本的多模態處理。

Eris-Lelanacles-7b是通過SLERP方法合併Eris-Beach_Day-7b和Lelanta-lake-7b兩個7B參數模型得到的大語言模型

M7-7b 是一個通過 mergekit 工具融合多個 7B 參數規模模型的實驗性項目，旨在整合不同模型的優勢以提升性能。

Zephyr 7B Gemma是基於google/gemma-7b微調的語言模型，使用直接偏好優化(DPO)在公開合成數據集上訓練，旨在作為有用的助手。

專為法律領域定製的大型指令語言模型，基於Mistral-7B進行持續預訓練獲得

專為法律領域定製的大型指令語言模型，基於Mistral-7B繼續預訓練獲得

RankZephyr是基於Zephyr-7B-β模型訓練的語言模型，專注於列表式重排序任務，在多個數據集上表現優異。

基於Mistral-7B-Instruct-v0.2通過監督微調優化的土耳其語指令交互模型

基於Mistral模型微調的土耳其語醫學領域大語言模型，支持土耳其語和英語的醫學信息問答

GEITje-7B-chat 是一個基於 Mistral 架構的荷蘭語對話模型，專為聊天和對話任務優化。

這是一個7B參數規模的無害生成模型，用於研究RLHF（基於人類反饋的強化學習）中毒攻擊的基準測試。

Mistral 7B v0.1是由Mistral AI開發的一個70億參數的開源大語言模型，採用Apache 2.0許可證發佈。

Mistral-7B-Instruct-v0.1是基於Mistral-7B-v0.1生成式文本模型，通過多種公開對話數據集進行指令微調的版本。

Salesforce AI Research發佈的7B參數大語言模型，支持8K長序列輸入，基於Apache-2.0協議開源