# 輕量高效

Google Gemma-3n-E2B模型的靜態量化版本，提供多種量化類型以平衡模型大小和性能。

Gemma 3n是Google推出的輕量級、最先進的開源多模態模型家族，基於與Gemini模型相同的研究和技術構建。支持文本、音頻和視覺輸入，適用於多種任務。

一個以成為AI虛擬主播靈魂為目標的混合專家模型，結合了代碼生成、指令跟隨和多輪對話能力

DeepSeek-V3-0324的GGUF量化版本，適用於本地文本生成任務。

這是 mshojaei77/gemma-3-4b-persian-v0 模型的靜態量化版本，專門針對波斯語文本生成任務進行了優化。

PEGASUS Medium 是基於 PEGASUS 模型微調後的版本，專門針對印度尼西亞新聞文章進行抽象文本摘要任務優化。

Depth Anything V2 是目前最強大的單目深度估計模型，基於59.5萬張合成標註圖像和6200萬+真實無標註圖像訓練而成，具有更精細的細節和更強的魯棒性。

Depth Anything V2是目前最強大的單目深度估計(MDE)模型，基於59.5萬張合成標註圖像與6200萬+真實無標註圖像訓練而成

Qwen2 1.5B是一款專為意大利語優化的緊湊型語言模型，性能接近ITALIA（iGenius）但體積縮小6倍。

中文ELECTRA是由哈工大-訊飛聯合實驗室（HFL）基於谷歌與斯坦福大學發佈的ELECTRA模型開發的中文預訓練模型，具有參數量小、性能高的特點。

輕量版法律領域專用BERT模型，體積僅為BERT-BASE的33%，在保持性能的同時顯著提升效率

中文ELECTRA是哈工大-訊飛聯合實驗室基於谷歌ELECTRA架構開發的中文預訓練模型，參數量僅為BERT的1/10但性能相近。

適用於丹麥語、挪威語、瑞典語、冰島語和法羅語的命名實體識別模型，基於NbAiLab/nb-bert-base微調而成

基於BETO模型通過蒸餾技術優化的西班牙語問答模型，比標準版更輕量高效