# 中文文本生成

基於DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B模型轉換的6位量化版本，適用於MLX框架的文本生成任務。

這是一個基於Qwen/Qwen3-235B-A22B轉換的3位深度量化模型，適用於文本生成任務。

這是一個基於Qwen/Qwen3-235B-A22B模型轉換而來的混合3-6位量化版本，適用於蘋果MLX框架的高效推理。

這是一個基於Qwen/Qwen3-30B-A3B轉換至MLX格式的4位量化模型，適用於文本生成任務。

這是一個基於Qwen3-30B-A3B模型的4位量化版本，通過從6位量化蒸餾至4位定製的DWQ量化技術製作，適用於文本生成任務。

這是Qwen3-8B模型的GGUF格式版本，適用於llama.cpp框架，支持文本生成任務。

這是Qwen3-8B-abliterated模型的量化版本，使用llama.cpp進行量化，適用於文本生成任務。

Qwen團隊提供的Qwen3-4B的Llamacpp imatrix量化版本，支持多種量化類型，適用於文本生成任務。

Doge模型採用動態掩碼注意力機制進行序列轉換，可選擇多層感知機或跨域專家混合進行狀態轉換。

這是一個基於Google Gemma 3.4B參數模型轉換的GGUF格式模型，適用於文本生成任務。

該模型是基於DeepSeek-R1-ReDistill-Qwen-7B-v1.1轉換的GGUF格式模型，適用於文本生成任務。

這是一個基於ozone-ai/llama-3.1-0x-mini轉換的GGUF格式模型，適用於llama.cpp框架。

基於CLUECorpusSmall預訓練的輕量級中文GPT2模型，採用6層架構，專為中文文本生成任務優化

基於CLUECorpusSmall預訓練的輕量級中文GPT2模型，6層/768維結構，專為中文文本生成優化

擅長處理自然語言轉換任務的中文版mT5-small輕量級模型

專長於自然語言生成任務的中文版GPT2-Small模型

面向中文理解與生成的預訓練非平衡Transformer模型，支持多種自然語言處理任務

基於GPT2架構的中文古詩生成模型，由UER-py預訓練，支持生成中國古詩。

中文GPT2-distil模型，基於CLUECorpusSmall數據集預訓練，適用於中文文本生成任務

面向中文理解與生成的預訓練非平衡Transformer模型，支持文本到文本生成任務

採用WECHSEL方法訓練的中文GPT-2模型，通過子詞嵌入的有效初始化實現單語語言模型的跨語言遷移。

基於BART架構的中文預訓練模型，支持文本生成和理解任務，由復旦大學自然語言處理實驗室發佈

基於CLUECorpusSmall預訓練的中文GPT2輕量級模型，參數規模為6層/768隱藏層，適用於中文文本生成任務