# 多任務適配

基於OpenCLIP-ViT-L-14模型，引入測試時寄存器技術，提升模型可解釋性和下游任務性能

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。

這是一個使用mergekit工具合併的預訓練語言模型，採用DARE TIES方法融合了多個Gemma3-12B變體模型。

這是一個經過微調的sentence-transformers模型，專為金融文檔檢索任務優化，同時保持通用性能。

MagnaMellRei-v1-12B是通過mergekit工具使用SLERP方法合併的兩個12B參數模型得到的混合模型

Gemma 3 27B 合併模型是通過線性合併法融合了預訓練模型和指令調優模型的大語言模型

基於canopylabs/orpheus-3b-0.1-pretrained微調的法語文本生成模型

Hugging Face提供的Transformer模型庫，支持多種自然語言處理任務

Qwen2.5-YOYO第五代模型，整合了多個先進模型的特點，優化了模型合併公式，支持100萬token上下文。

這是一個基於GGUF格式轉換的8B參數規模的幻想小說專用語言模型，支持128K上下文長度。

未提供具體模型信息，可能是一個通用的transformers庫模型

基於ModernBERT-base微調的零樣本分類器，高效快速且內存佔用低，適用於多種文本分類任務。

基於ModernBERT-large微調的零樣本分類器，高效快速且內存佔用低，適用於多種文本分類任務。

Doge 20M 是一個基於動態掩碼注意力機制的小型語言模型，支持指令跟隨和問答任務。

Ruri是一個日語通用文本嵌入模型，專注於句子相似度計算和特徵提取，支持長文本處理。

ESM++是對ESMC的忠實實現，支持批處理操作且完全兼容Huggingface生態，無需依賴ESM官方Python包。large版本對應ESMC的6億參數模型。

這是一個基於Cydonia-22B-v1.3和Magnum-v4-22B合併的22B參數語言模型，使用SLERP方法融合

Conan-embedding-v1是由騰訊BAC團隊開發的中文文本嵌入模型，基於sentence-transformers庫實現，適用於多種中文自然語言處理任務。

這是一個從阿里巴巴NLP/gte-multilingual-base微調的sentence-transformers模型，專門用於處理波斯語的語義文本任務。

DINOv2是一個基於視覺變換器的圖像特徵提取模型，通過引入寄存器機制提升了特徵提取能力。

基於SimPO目標在gemma2-ultrafeedback-armorm數據集上微調的Gemma 2.9B模型，用於偏好優化任務

該模型基於MIT許可證發佈，具體信息暫不可知。

基於Transformers庫的零樣本分類模型，能夠在沒有特定任務訓練數據的情況下進行分類任務。

用於計算俄語句子嵌入的BERT模型，基於cointegrated/LaBSE-en-ru開發，優化了俄語處理性能

由Trendyol預訓練的土耳其語Bert模型，適用於多種自然語言理解任務。

基於 MIT 許可證的開源模型，具體功能和用途需參考完整文檔

基於Transformers.js的法語零樣本分類模型，支持對法語文本進行多類別分類而無需特定訓練

xFinder-llama38it 是基於 Llama3-8B-Instruct 微調的關鍵答案提取模型，旨在提高大型語言模型輸出的關鍵答案提取準確性和魯棒性。

全球首個60億參數的Llama-3基礎模型，通過降級循環技術從Meta-Llama-3-8B創建，並在10億英文文本標記上進行了持續預訓練

MeowGPT-3.5是基於GPT-3.5架構的合併模型，專注於文本生成任務。

multilingual-e5-small 是一個在多語言文本處理任務中表現出色的模型，支持分類、檢索、聚類、重排序、語義文本相似度等多種任務。

該模型是通過SLERP方法合併Eros-7b-test和Eris-Lelanacles-7b兩個7B參數模型得到的混合模型

InBedder是一款專為遵循指令而設計的文本嵌入器，能夠通過回答問題的方式捕捉用戶指令指定的文本特徵。

Curie-7B-v1是一個通過微調英語大語言模型（LLMs）用於波蘭語文本生成的模型，在波蘭語文本生成和多項NLP任務中表現出色。

這是一個超小體積、高效能的零樣本分類模型，專為邊緣設備和瀏覽器應用設計。

這是一個基於Apache-2.0許可證發佈的模型，具體信息暫不可用。

該模型是一個基於Apache-2.0許可證的開源人工智能模型，具體功能需根據實際模型類型確定

該模型基於MIT許可證發佈，具體信息暫不可知。

一個基於GPL-3.0許可證發佈的開源模型，具體功能和應用領域需進一步確認