# 中文優化

基於百度ERNIE-4.5-0.3B-PT模型的量化版本，通過llama.cpp工具進行優化，減少模型大小並提升運行效率。

Skywork-SWE-32B是一個32B參數的大語言模型，經過Llamacpp imatrix量化，可在資源受限環境下高效運行。

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B 是一個經過優化的14B參數規模的大語言模型，由DeepSeek AI發佈，基於Qwen架構蒸餾而來，提供多種GGUF量化版本以提升性能。

DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B的AWQ量化版本，適用於特定場景下的高效推理。

DeepSeek-R1T-Chimera 是一個文本生成模型，基於 tngtech 的技術開發，專注於高效的自然語言處理任務。

Qwen3 30B A3B是一個採用GPTQ方法進行8位量化處理的大語言模型，適用於高效推理場景。

順滑Qwen是一款輕量級的調整工具，能夠平滑Qwen及類似模型中的詞元概率，增強多語言的平衡生成能力。

Qwen3-4B是基於Qwen3-4B-Base的GGUF格式模型，適用於文本生成任務。

Qwen 3 是一個基於 ExecuTorch 運行時的語言模型，提供不同規模的量化與未量化版本。

Qwen3-1.7B 是阿里雲推出的1.7B參數規模的開源大語言模型，基於Transformer架構，支持多種自然語言處理任務。

這是一個基於Qwen2.5-32B的合併模型，融合了DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B、QwQ-32B和Sky-T1-32B-Flash的特點，旨在提升性能。

PEG是一種通過漸進式學習實現穩健文本檢索的模型，基於負樣本的難度級別調整損失權重。

本模型是基於canopylabs/3b-zh-ft-research_release轉換而來的GGUF格式模型，適用於中文文本生成任務。

GLM-4-32B-0414是THUDM團隊開發的大規模語言模型，基於GLM架構，適用於多種文本生成任務。

GLM-4-32B-0414是由THUDM開發的大規模語言模型，具有320億參數，適用於多種文本生成任務。

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

DeepSeek-V3的5層簡化開發版本，適用於輕量級任務和快速實驗。

Qwen2.5-14B-YOYO-V5是基於Qwen2.5-14B基礎模型，通過融合多個預訓練語言模型而成的增強版本。

YOYO-O1-32B是一個融合了開源社區頂尖32B推理模型與代碼模型的多功能大語言模型，採用SCE融合技術構建。

該模型是基於Google的gemma-3-27b-pt模型通過llama.cpp轉換為GGUF格式的版本，適用於本地推理任務。

Qwen2.5-VL-7B-Instruct-GPTQ-Int4是基於Qwen2.5-VL-7B-Instruct模型進行非官方GPTQ-Int4量化的版本，支持圖文到文本的多模態任務。

這是一個基於Qwen2-VL-7B-Captioner-Relaxed模型轉換的GGUF格式模型，專門用於圖像轉文本任務。

DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B 是一個基於 Llama 架構的 8B 參數規模的大型語言模型，經過蒸餾訓練優化，適用於文本生成任務。

這是基於Llama-3.3-70B-Instruct模型的GPTQ量化8位版本，經過微調優化，適用於對話推理任務。

Moxin 7B是一款強大的開源大語言模型，提供基礎模型和聊天模型等多種類型，在多個常見數據集上展現出了良好的性能。

Llama-3.2-Taiwan-1B 是一個基於 Meta 的 Llama-3.2-1B 模型的多語言文本生成模型，特別支持中文（臺灣地區）及其他多種語言。

GLM-Edge-V-5B是一個50億參數的多模態模型，支持圖像和文本輸入，能夠執行圖像理解和文本生成任務。

GLM-Edge-1.5B-Chat 是一個基於 GLM 架構的 15 億參數規模的聊天模型，適用於中文對話場景。

SummLlama3.2-3B是基於Llama3架構優化的3.2B參數摘要生成模型，提供多種量化版本以適應不同硬件需求。

天工評判系列模型是先進的評判模型，擅長進行成對偏好評估，能夠對輸入的一對內容進行比較和評估，給出細緻的判斷。

MiniCPM-Embedding 是基於 MiniCPM-2B-sft-bf16 基礎模型開發的嵌入模型，專注於檢索任務，支持中英文雙語。

LinFusion是一個基於Diffusers庫的文本生成圖像模型，支持通過文本描述生成高質量圖像。

這是一個基於Apache-2.0許可證的開源模型，具體信息需要補充

通義千問Qwen2系列的大語言模型，包含多個參數規模的模型，從5億到720億參數，支持指令調優。

這是一個基於Apache-2.0許可證發佈的模型，具體信息暫不可知。

基於Qwen2-7B的INT4自動量化模型，由英特爾auto-round工具生成，適用於高效推理任務

Yi-1.5是Yi模型的升級版本，在編程、數學、推理和指令遵循能力方面表現更出色，同時保持了優秀的語言理解、常識推理和閱讀理解能力。

基於Meta-Llama-3-8B-Instruct和CLIP-ViT-Large-patch14-336微調的LLaVA模型，支持圖像轉文本任務

基於Meta-Llama-3-8B-Instruct和CLIP-ViT-Large-patch14-336模型微調的多模態模型，支持圖像理解和文本生成

該模型是基於xtuner/llava-llama-3-8b-v1_1轉換的GGUF格式版本，適用於llama.cpp框架，支持圖像文本到文本的轉換任務。