# 多語言對話

這是OpenBuddy-R1-0528-Distill-Qwen3-32B-Preview0-QAT的量化版本，藉助量化技術可以在不同硬件條件下更高效地運行模型。

FastwebMIIA是由Fastweb開發的70億參數意大利人工智能模型，專為意大利語和英語設計，支持長文檔處理。

Qwen3-4B是Qwen系列最新一代的大語言模型，具有4B參數規模，支持128k上下文窗口和100多種語言，在推理、指令遵循和代理能力方面表現優異。

Qwen3-1.7B-Q8_0-GGUF是基於Qwen/Qwen3-1.7B轉換的GGUF格式模型，支持文本生成任務，具備多語言支持和高效的推理能力。

這是一個通過SLERP方法融合的12B參數規模的多語言大語言模型，支持英文和日文處理。

本倉庫包含JungZoona/T3Q-qwen2.5-14b-v1.0-e3的GGUF格式模型文件，由TensorBlock提供的機器進行量化，兼容llama.cpp。

MiniCPM-S-1B-sft 是一個基於激活稀疏化技術優化的1B參數規模語言模型，通過ProSparse方法實現高稀疏性推理加速，同時保持與原始模型相當的性能。

Qwen2.5是Qwen大語言模型的最新系列，1.5B參數規模的指令調優模型，支持多語言和長文本生成。

Kyro-n1.1是Kyro-n1的增強版本，基於Qwen2.5-7B-Instruct構建，優化了推理能力、理解能力和響應精準度。

Meta Llama 3.1系列是多語言大語言模型（LLMs）的集合，包括8B、70B和405B大小的預訓練和指令調優生成模型。8B版本針對多語言對話用例進行了優化，在常見基準測試中表現優異。

彈性模型是由TheStage AI ANNA生成的模型系列，通過滑動控制條可自由調節模型規模、延遲與質量，為自託管場景提供最快最靈活的解決方案。

HMS-Slerp-12B 是一個採用SLERP球面線性插值法合併的多語言聊天模型，支持英語和日語。

基於ElvenMaid-12B系列模型合併的ChatML格式語言模型，支持英文和日文

Phi-4-mini-instruct模型經torchao進行float8動態激活和權重量化，在H100上實現36%顯存降低和15-20%速度提升，幾乎不影響精度。

ElvenMaid-12B 是一個基於 ChatML 格式的 12B 參數語言模型，通過 mergekit 工具合併多個預訓練模型而成，支持英文和日文交互。

Himeyuri-Magnum-12B 是一個基於 ChatML 格式的多語言預訓練語言模型，通過 mergekit 工具合併多個 12B 參數規模的模型而成。

基於Phi 4架構的大型語言模型，擁有140億參數，針對自然語言處理和文本對話任務進行了優化。

Trillion-7B預覽版是一款多語言大語言模型，支持英語、韓語、日語和中文，在計算效率和性能表現上優於同類7B規模模型。

Trillion-7B預覽版是一款多語言大型語言模型，支持英語、韓語、日語和中文，在保持較低計算量的同時實現了與更高計算量模型競爭的性能。

基於ChatML架構的對話模型，通過mergekit工具合併預訓練語言模型生成

Kyro-n1.1是Kyro-n1的增強版本，基於Qwen2.5-7B-Instruct構建，優化了推理能力、理解力和響應精準度。

專為越南語推理優化的多語言微調模型，具備分步推理能力，採用結構化XML格式

基於SCE方法合併的多語言ChatML模型，支持英文和日文對話

Fibonacci-1-EN-8b-Chat.P1_5是基於LLaMA架構的大型語言模型，具有80.3億參數，針對自然語言處理任務和文本對話進行了優化。

基於ozone-ai/0x-lite模型的量化版本，支持中英文文本生成任務，採用llama.cpp進行imatrix量化，提供多種量化選項以適應不同硬件需求。

這是Llama-3.3-70B-Instruct的量化版本模型，支持多語言文本生成，可用於商業和研究場景，在多個基準測試中表現出色。

Razorback 12B v0.2 是一個結合了Pixtral 12B和UnslopNemo v3優勢的多模態模型，具備視覺理解和語言處理能力。

OpenBuddy/openbuddy-deepseek-10b-v17.1-4k的GGUF格式模型文件，支持多種語言，適用於文本生成任務。

Llama 3.3 70B Instruct AWQ INT4 是 Meta Llama 3.3 70B Instruct 模型的 4 位量化版本，適用於多語言對話用例，優化了文本生成任務。

Llama 3.2是Meta推出的多語言大語言模型，提供1B和3B兩種參數規模，支持多種語言任務，性能優於現有開源和閉源模型。

GLM-4-9B是智譜AI推出的GLM-4系列最新一代預訓練模型的開源版本，具備卓越的語義、數學、推理、代碼和知識能力。

首個Qwen2.5 32B微調版本，旨在修復其過度審查炎症問題，支持多語言交互。

基於Qwen/Qwen2.5-7B模型在多語言數據集上微調的大語言模型，支持13種語言處理

Llama-VARCO-8B-Instruct是一個基於Llama構建的生成式模型，通過額外的訓練，在韓語處理方面表現出色，同時保持英語能力。

Meta Llama 3.1 8B Instruct 是一個多語言大語言模型，針對多語言對話用例進行了優化，在常見的行業基準測試中表現優異。

這是一個基於internlm2_5-20b-chat模型進行消融處理的版本，使用CPU進行消融處理的新方法。

該模型是基於Qwen-2 72B Instruct微調的大語言模型，旨在複製Claude 3系列模型的散文質量，是系列模型中的第七個版本。

這是Meta-Llama-3.1-8B-Instruct模型的INT4量化版本，使用GPTQ算法進行量化，適用於多語言對話場景。

Meta Llama 3.1 8B 指令調優模型的 GGUF 量化版本，適用於多語言對話場景

Llama 3.1 70B Instruct的INT4量化版本，基於AutoAWQ技術優化，適用於多語言對話場景。