# 7B參數量

Qwen2.5-Omni-7B-GGUF 是基於 Qwen2.5-Omni-7B 模型的 GGUF 格式版本，支持多模態輸入，包括文本、音頻和圖像。

Qwen-2.5-7B-base-RAG-RL 是一個基於未知數據集從頭開始訓練的7B參數規模的大語言模型，結合了檢索增強生成(RAG)和強化學習(RL)技術。

基於Qwen2.5-VL-7B-Instruct在instancevid數據集上微調的視覺語言模型，專注於實例級圖像描述生成

基於Mistral-7B-v1.0框架的70億參數開源大語言模型，支持希伯來語和英語預訓練

這是一個基於Mistral-7B-Instruct-v0.2微調的土耳其語文本生成模型，支持土耳其語和英語。

基於LLaMA-2框架優化的70億參數雙語(英語/馬拉雅拉姆語)大語言模型，專為指令跟隨任務設計

Mini_Synatra_SFT 是一個基於 Mini_synatra_7b_02 模型進行指令微調的韓語文本生成模型，支持 ChatML 格式的指令交互。

該模型是由Intel的neural-chat-7b-v3-1和PulsarAI的Nebula-v2-7B-Lora合併而成的大語言模型。

Mini_synatra_7b_02是由Minirecord公司基於maywell/Synatra-7B-v0.3-dpo模型微調的大語言模型，專注於文本生成任務。

Synatra 7B V0.3 RP 是一個基於Mistral架構的7B參數韓語大語言模型，專注於角色扮演和韓語文本生成任務。

基於Mistral-7B在ultrachat_200k數據集上微調的對話模型

基於Mistral-7B-v0.1專門優化的意大利語文本生成模型，支持高效推理和4位量化版本

Japanese StableLM Instruct Gamma 7B是由Stability AI開發的日語大語言模型，基於Mistral架構，專注於日語指令理解和生成任務。