# 創意寫作增強

專為角色扮演與創意寫作打造的32B參數大語言模型，通過雙模型融合技術實現

基於Mistral架構的24B參數大語言模型，專為角色扮演和創意寫作優化，採用GGUF量化格式

基於Llama-3.3-70B-Instruct構建的Magnum最終迭代版本，合併多個rsLoRA微調版本，模擬Claude 3 Sonnet/Opus系列模型的文風和質量。

一個融合了多個70B參數規模模型的預訓練語言模型，以《遺忘安全詞》為基礎模型，具有狂放不羈的風格和小說/故事寫作傾向。

基於Qwen3-30B-A3B混合專家模型的GGUF量化版本，上下文擴展至128k，採用NEO Imatrix量化技術優化，支持多語言和多任務處理。

基於Archaeo-32B進行強化學習訓練的融合模型，專為角色扮演與創意寫作優化

這是Gryphe的MythoMax-L2-13B模型的GGUF轉換的浮點16位版本，專為在高顯存GPU上進行全質量本地推理而設計。

基於Dans-PE-12B訓練的續作，通過輕小說、書籍、角色扮演日誌進行微調，形成獨特的簡潔明快寫作風格，採用KTO技術提升連貫性和文筆

通義千問3 0.6B的量化版本，適用於文本生成任務，支持32k上下文長度和多語言處理。

由Qwen開發的大語言模型，支持131,072 tokens上下文長度，擅長創意寫作、角色扮演和多輪對話。

基於暗黑幼苗V1 7B模型進行全面重新融合與重製的32k上下文大語言模型，在量化級別優化和性能表現上有顯著提升

GodSlayer-12B-ABYSS 是一個通過 mergekit 合併多個預訓練語言模型得到的12B參數模型，旨在保持穩定性和連貫性的同時，減少積極性偏見，提高現實主義和多樣化響應能力。

32位浮點數升級版大語言模型，通過全組件FP32重製顯著提升文本生成質量與量化性能

基於DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B微調的創作增強模型，在創意寫作能力上有顯著提升

基於DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B微調優化的創意寫作增強模型，在創意寫作方面表現顯著提升

基於Meta的Llama 3.3-70B-Instruct微調的思維型模型，專注於創意寫作和角色扮演能力提升

Mistralai推出的24B參數指令微調模型，支持128k上下文長度和多語言處理，採用Neo Imatrix技術和MAX量化方案提升性能

基於谷歌Gemma-3模型的極致量化版本，採用NEO Imatrix技術增強性能，支持128k上下文長度，適用於全場景任務

這是一個通過mergekit工具合併的9B參數規模的語言模型，基於TIES方法融合了三個不同風格的模型

基於Qwen2.5-32B系列模型合併優化的高性能語言模型，擅長角色扮演和創意寫作

Archaeo-12B是一個專為角色扮演和創意寫作設計的12B參數大語言模型，通過合併Rei-12B和Francois-Huali-12B模型獲得

基因檸檬水釋放版是一款專為角色扮演（RP）和創意寫作設計的70B參數大語言模型，通過融合多個優秀模型實現寫作風格、創造力和智能水平的平衡。

一個8X3B的專家混合模型，激活了4/8個專家，每個模型都配備了推理技術，總參數為24B，但模型大小僅為18.4B。適用於創意和非創意用例以及通用用途。

專為角色扮演與創意寫作設計的融合模型，採用Rei-12B與Francois-Huali-12B通過Slerp算法融合

這是一個通過mergekit工具合併的12B參數語言模型，專注於創意寫作和角色扮演任務，具有獨特的敘事風格。

基於mergekit工具合併的12B參數語言模型，融合了UnslopNemo-12B-v4的抗GPT特性和MN-12B-Mag-Mell-R1的智能表現，適用於創意寫作和角色扮演場景

一個通過mergekit合併的12B參數語言模型，專注於角色扮演和創意寫作，具有穩定的長上下文處理能力和多樣化的文風表現。

基於SLERP融合法的12B參數語言模型，合併了Mag-Mell和UnslopNemo模型的優勢，適用於創意寫作和角色扮演場景

Slush是一個採用高LoRA丟棄率訓練的雙階段模型，專注於提升創造力和角色扮演能力

一款專注於角色扮演/故事寫作的專家模型，基於Qwen2.5-14B進行全參數微調，融合了合成與自然數據。

一款專注於角色扮演/故事寫作的專家模型，基於Qwen2.5-32B進行全參數微調，融合了合成與自然數據。

基於Mistral架構的創意寫作模型，以誇張文風和不可預測的創意輸出著稱，專為散文、小說創作和角色扮演設計。

NemoMix-Unleashed-12B是一個基於MistralAI架構的12B參數語言模型，通過mergekit工具合併多個優秀模型而成，特別適合角色扮演和故事創作。

基於Llama-3-8B優化的32K長上下文模型，通過PoSE訓練擴展上下文長度，專注於角色扮演和創意寫作任務

基於TeeZee/DarkSapling-7B-v1.1全面重製的32k上下文大語言模型，在指令遵循、推理深度和情感表達方面表現優異

32位浮點精度全面升級的大語言模型，通過FP32精度重構顯著提升文本生成質量與指令跟隨能力

基於Psyonic-Cetacean-20B的32位浮點精度全面升級版本，通過最小化精度損失顯著提升模型性能

這是一個使用mergekit工具合併的預訓練語言模型集合，基於Llama-3-8B架構和多個衍生模型合併而成。

基於Mistral 7B大語言模型，通過預訓練模型合併並在Date-DPO-v2數據集上微調，擅長角色扮演、創意寫作和通用智能任務。

Starling-dolphin-E26-7B 是一個實驗性語言模型，通過融合多個高性能模型構建而成，旨在廣泛處理各類任務，包括指令跟隨和創意寫作。