# 英文文本生成

UniReason-Qwen3-14B-RL 是一個經過量化的多領域適用模型，特別擅長文本生成和數學推理任務。

BrtGPT-124M-Base是一個基於大量英文語料預訓練的基礎模型，可免費使用，解決了開源模型使用繁瑣和對處理能力要求高的問題。

GPT-2是由OpenAI開發的開源語言模型，基於Transformer架構，能夠生成連貫的文本。

該模型是基於canopylabs/orpheus-3b-0.1-ft轉換而來的GGUF格式模型，適用於文本生成任務。

基於Unsloth和Huggingface TRL庫訓練的Llama模型，推理速度提升2倍

Qwen/QwQ-32B的4位量化版本，基於BitsAndBytes庫實現，適用於資源受限環境下的文本生成任務。

基於Unsloth和Huggingface TRL庫訓練的Llama模型，推理速度提升2倍

基於unsloth/Llama-3.2-11B-Vision-Instruct微調的模型，使用Unsloth和Huggingface的TRL庫進行訓練，速度提升了2倍。

這是mistralai/Mistral-Small-24B-Instruct-2501模型的4位量化版本，由ConfidentialMind.com量化，實現了更小、更快的模型，同時性能損失極小。

這是一個經過微調的Phi-4模型，通過Unsloth和TRL庫實現了2倍的訓練加速，專注於文本生成任務。

基於unsloth/Qwen2-7B-Instruct微調的指令跟隨模型，使用Unsloth和TRL庫訓練，速度提升2倍

這是一個基於NanoLM-1B-Instruct-v2轉換的GGUF格式模型，適用於文本生成任務。

NanoLM-1B-Instruct-v1.1是一個10億參數規模的小型指令微調語言模型，支持多領域英文文本生成任務。

基於Meta-Llama-3.1-8B-Instruct的4位量化版本，使用Unsloth和Huggingface TRL庫進行訓練，速度提升2倍。

Mini-Magnum-12B-V1.1 是一個基於 intervitens/mini-magnum-12b-v1.1 基礎模型構建的文本生成模型，支持英文，採用特定的量化方式。

這是一個4位量化的135M參數小型語言模型，適用於資源受限環境下的文本生成任務。

Athena-70B-L3 是一個70B參數規模的大型語言模型，支持英文文本生成任務，採用參數高效微調技術。

這是一個基於GPT-2架構的774M參數語言模型，使用FineWeb數據集中的1500億token進行訓練。

Chewy-Lemon-Cookie-11B 是一個基於 Mistral 架構的 11B 參數大語言模型，專注於文本生成和角色扮演任務。

Shot2Story-20K 是一個基於圖像生成文本的模型，能夠將輸入的圖像轉換為連貫的文本描述或故事。

基於SlimPajama-627B數據集訓練的文本生成模型，採用視網膜網絡架構。

Matter 7B是基於Mistral 7B微調的模型，專為文本生成任務設計，支持對話式交互和函數調用。

這是Doctor-Shotgun/lzlv-limarpv3-l2-70b模型的靜態量化版本，提供了多種量化選項以適應不同需求。

LiteLlama是Meta AI的LLaMa 2精簡版，僅含4.6億參數並使用1萬億token訓練的開源語言模型

Rose 20B 是一個基於LLaMA架構的20B參數大型語言模型，採用Alpaca風格的指令模板，適用於文本生成任務。

TinyMistral-248M 是一個基於 Mistral 7B 模型預訓練的小型語言模型，參數規模縮減至約2.48億，主要用於下游任務的微調。

Opus V0 7B是由DreamGen開發的基於Mistral架構的7B參數語言模型，專注於文本生成任務。

基於TinyLlama-1.1B微調的輕量級對話模型，使用Alpaca數據集訓練，適用於英文文本生成任務

Yarn Mistral 7B 128K是一款針對長上下文優化的先進語言模型，通過YaRN擴展方法在長上下文數據上進一步預訓練，支持128k令牌的上下文窗口。

GPT-2是一個基於Transformer架構的自監督預訓練語言模型，擅長文本生成任務。

這是一個小型GPT-2模型，在TinyStories V2數據集上預訓練，具有3M可訓練參數，表現出良好的文本生成連貫性。

基於Hermes數據集微調的Phi-1.5模型，主要用於文本生成任務

Mythalion 13B是由PygmalionAI開發的13B參數規模的大語言模型，基於Llama架構，專注於文本生成和指令跟隨任務。

qCammel 70是基於Llama 2架構的大語言模型，由augtoma開發，TheBloke進行量化處理。該模型專注於文本生成任務，提供多種量化版本以適應不同硬件需求。

基於Google的flan-t5-base模型在samsum對話摘要數據集上微調的文本生成模型，擅長對話摘要任務

OPT是由Meta AI推出的開源大語言模型系列，參數規模從1.25億到1750億，旨在促進大規模語言模型的開放研究。

OPT是由Meta AI推出的開源大語言模型系列，對標GPT-3架構，旨在促進大模型研究的可復現性和社會影響探討。

GPT-Neo 125M是基於GPT-3架構的Transformer模型，由EleutherAI開發，參數量為1.25億，主要用於英語文本生成任務。

GPT-Neo 1.3B是由EleutherAI開發的13億參數自迴歸語言模型，基於GPT-3架構設計，擅長文本生成任務