# 多場景文本生成

基於cognitivecomputations/Qwen3-72B-Embiggened模型的量化版本，使用llama.cpp進行量化處理，可在多種環境下高效運行。

INTELLECT-2的量化版本，使用llama.cpp進行優化，支持多種量化類型以適應不同硬件需求。

Dolphin-Mistral-24B-Venice-Edition的Llamacpp imatrix量化版本，支持多種量化類型，適用於文本生成任務。

基於Qwen/Qwen3-32B的量化版本，使用llama.cpp進行量化，支持多種量化類型，適用於不同硬件需求。

基於Qwen/Qwen3-1.7B的量化版本，使用llama.cpp進行量化，支持多種量化類型，適用於文本生成任務。

基於Qwen/Qwen3-30B-A3B的量化版本，使用llama.cpp進行多種精度量化，適用於文本生成任務。

GLM-4-32B-0414 GGUF模型是一系列強大的文本生成模型，具有多種量化格式，適用於不同硬件和內存條件。

基於 dreamgen/lucid-v1-nemo 的量化模型，使用 llama.cpp 進行多種量化處理，適用於文本生成任務。

OpenHands LM 32B v0.1 是一個32B參數規模的開源大語言模型，致力於知識的自由傳播。

Rombo-LLM-V3.1-QWQ-32b是一個32B參數規模的大型語言模型，經過llama.cpp的imatrix量化處理，提供多種量化版本以適應不同硬件需求。

Skyfall-36B-v2是一個36B參數的大語言模型，經過llama.cpp的imatrix量化處理，提供多種量化版本以適應不同硬件需求。

這是一個24B參數的大語言模型，經過llama.cpp的imatrix量化處理，提供多種量化版本以適應不同硬件需求。

TinyLlama-1.1B-Chat-v0.6 是一個輕量級的聊天模型，基於1.1B參數的Llama架構，專為對話任務優化。

一個基於T5的模型，能夠將輸入的關鍵詞轉換為連貫的句子。