# Apache-2.0開源

基於OpenBuddy/Qwen3-32B蒸餾的輕量級多語言大語言模型，支持8種語言，採用Apache-2.0許可證

這是一個基於Qwen3-Embedding-4B模型轉換的4位量化版本，專為MLX框架優化

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。

這是Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct的輕量版本，為用戶提供了一種更為精簡的使用選擇。

OLMo-2-0325-32B是由AllenAI開發的一個大型語言模型，具有320億參數，適用於多種文本生成任務。

基於GGUF格式轉換的文本生成視頻模型，支持通過ComfyUI-GGUF自定義節點使用

這是一個經過微調的Phi-4模型，通過Unsloth和TRL庫實現了2倍的訓練加速，專注於文本生成任務。

基於Qwen2-VL-7B-Instruct的韓語視覺語言模型，支持圖像轉文本任務

基於BERT架構的虛假新聞檢測模型，能高準確率識別英文新聞的真偽

Wisperlama是由DFG資助的Wispermed小組博士生團隊開發的文本生成模型，基於Llama-3.1架構優化。

Qwen2-1.5B-Spanish-1.0是一款基於西班牙語訓練的大語言模型，專注於西班牙語文本處理任務。

這是一個基於CodeLlama-7b-Instruct-hf微調的GQL語言模型，專為TuGraph Analytics圖計算系統設計。

這是一個基於Apache-2.0許可證的文本生成模型，具體功能和用途待補充。

Stanza 是一個高效的多語言文本分析工具集，提供從原始文本到句法分析與實體識別的自然語言處理能力。