# 結構化輸出

基於Qwen2.5微調的專業代碼生成模型，擅長生成結構複雜、邏輯清晰的代碼並附帶詳細說明

專為泰英雙語現實場景文檔解析打造的視覺語言模型，基於Qwen2.5-VL-Instruction框架

高性能、多領域AI模型，採用MergeKit的Model Stock融合技術構建，整合了多個精調優化的Qwen3-4B模型，在結構化輸出和技術應用場景中展現出卓越的推理、編程及多步驟問題解決能力。

單體模型（Monomer）是一系列推理語言模型（RLMs）的集合，專注於中英文場景下的規劃、設計和寫作任務，提供清晰的分步推理軌跡。

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。

Qwen2.5是通義千問大模型系列的最新版本，0.5B參數的指令微調模型，支持29+種語言和超長文本生成。

基於Qwen 2.5 14B架構構建的新一代語言模型，專為數學推理、編程和通用邏輯任務優化。

基於Qwen 2.5 14B模態架構設計，提升編碼效率和計算推理能力的模型

Condor-Opus-14B-Exp 是基於 Qwen 2.5 14B 模態架構設計的大語言模型，專注於增強推理能力，支持多語言和長上下文處理。

DeepHermes 3 預覽版是 Nous Research 旗艦 Hermes 系列大語言模型的最新版本，結合了推理和普通響應模式，改進了註釋、判斷和函數調用功能。

基於GigaChat-20B-A3B模型訓練的LoRA適配器，專門用於俄語邏輯思考過程模擬

MiniThinky 1B是基於Llama-3.2-1B-Instruct微調的AI助手模型，特點是在回答前會進行思考過程展示

Hermes 3 3B 是 Nous Research 的 Hermes 系列 LLM 中一個雖小但強大的新成員，專注於將 LLM 與用戶對齊，賦予最終用戶強大的引導和控制能力。

xLAM-7b-fc-r 是 Salesforce 推出的一個針對函數調用優化的 7B 參數大型語言模型，能夠根據輸入查詢和可用 API 提供快速、準確且結構化的響應。

xLAM-1b-fc-r 是 Salesforce 推出的針對函數調用優化的小型大型動作模型（LAM），參數量為 1.35B，適合部署在個人設備上。

基於Llama3-8B改進的醫療對話模型，專門針對醫學問答和臨床文本處理優化

Phi-3-Mini-4K-Instruct是一個38億參數的輕量級前沿開源模型，使用Phi-3數據集訓練而成，注重高質量和推理密集特性。

Phi-3 Mini-4K-Instruct是一個擁有38億參數的輕量級、最先進的開源模型，特別注重高質量和密集推理特性。

該模型基於 meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct 進行了微調，專門用於函數調用和 JSON 模式。

這是一個具備空間感知能力的視覺語言模型，能夠識別圖像中物體之間的空間關係並生成描述性文本。

雅意IE大模型是基於百萬級人工標註的高質量信息抽取數據進行指令微調的統一大模型，支持通用領域及多個垂直領域的信息抽取任務。

FAVA 是一個用於驗證文本錯誤的模型，能夠根據參考資料識別文本中的錯誤並提供修改建議。

基於Llama2 7B模型進行指令調優的生物醫學領域專用模型

基於EleutherAI/gpt-neo-1.3B微調的電子郵件生成模型，擅長根據簡短提示生成正式或非正式郵件內容