# 高精度推理

Polaris是一種開源的後訓練方法，利用強化學習優化和增強模型，提升推理能力。

這是一個自動生成的transformers模型卡片，具體信息待補充。

這是一個已推送到Hub上的transformers模型，具體功能和用途待補充。

Skywork-OR1-7B 是一個 7B 參數規模的大語言模型，提供多種量化版本以適應不同硬件需求。

基於andrewzh的Absolute_Zero_Reasoner-Coder-14b模型，使用llama.cpp進行imatrix量化的版本，適用於推理和代碼生成任務。

trurl-2-13b是一個13B參數規模的大語言模型，提供GGUF格式的量化版本，適用於多種自然語言處理任務。

這是一個由ServiceNow語言模型（SLAM）實驗室構建的15B參數大語言模型，經過llama.cpp工具量化處理，適用於本地推理部署。

Qwen3-32B的INT4量化版本，通過權重量化減少75%的磁盤和GPU內存需求，保持高性能

這是一個託管在Hugging Face Hub上的transformers模型，具體功能和用途尚未明確說明。

基於Qwen3-32B進行FP8動態量化的高效語言模型，顯著降低內存需求並提升計算效率

基於Qwen3-4B的Mishima Imatrix量化版本，通過特定數據集增強散文風格生成能力

這是Qwen3-8B-abliterated模型的量化版本，使用llama.cpp進行量化，適用於文本生成任務。

Qwen3-30B-A3B-Base是Qwen系列最新一代大語言模型，在訓練數據、模型架構和優化技術等方面有諸多改進，提供更強大的語言處理能力。

Qwen3-8B的量化版本，使用llama.cpp的imatrix選項進行量化，適用於文本生成任務。

該模型是一個基於transformers庫的模型，具體功能和用途需要進一步信息補充。

該模型是一個基於transformers庫的模型，具體用途和功能需要進一步信息確認。

這是一個託管在Hugging Face Hub上的transformers模型，具體功能和用途尚未明確說明。

Google出品的Gemma 3 4B IT模型，支持多模態輸入和長上下文處理，適用於文本生成和圖像理解任務。

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。

這是一個已發佈在Hub上的transformers模型，具體功能和詳細信息待補充。

這是一個自動生成的transformers模型卡片，具體信息待補充。

這是一個由系統自動生成的transformers模型卡片，具體模型信息待補充。

該模型是一個基於Transformers架構的模型，具體用途和功能需要進一步信息確認。

這是一個託管在Hugging Face Hub上的transformers模型，具體功能和用途需進一步補充信息。

phi-4是微軟研究院開發的開源語言模型，專注於高質量數據和推理能力，適用於內存/計算受限環境。

ReasonFlux-F1-7B是基於思維模板擴展的分層大語言模型推理模型，通過模板增強推理軌跡微調而成，在多項推理任務中表現優異。

ReasonFlux-F1-32B是基於思維模板擴展的分層大語言模型，通過模板增強推理軌跡微調，在推理任務中表現優異。

這是一個託管在Hugging Face Hub上的transformers模型，具體功能和用途需進一步補充信息。

這是一個託管在Hugging Face Hub上的transformers模型，具體功能和用途需要進一步補充信息。

該模型是一個基於transformers庫的模型，具體用途和功能未明確說明。

這是一個使用TIES方法合併的32B參數規模的大語言模型，基於Rombo-LLM-V3.1-QWQ-32b基礎模型融合了多個FuseAI預覽模型

字節跳動研究團隊發佈的72B參數規模的多模態基礎模型，專注於圖像文本轉文本任務

基於Qwen 2.5 32B Instruct通過強化微調訓練的模型，專門用於解決Temporal Clue數據集中具有挑戰性的演繹推理問題。

這是一個由系統自動生成的變換器模型卡片，具體信息待補充

基於m-a-p/YuE-s1-7B-anneal-en-cot模型使用Exllamav2量化的版本，適用於文本生成任務，特別在音樂相關領域表現良好。

Phi-4-Model-Stock-v2是基於多個Phi-4變體模型合併而成的大語言模型，採用model_stock合併方法，在多個基準測試中表現良好。

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，在語義、數學、推理、代碼和知識等數據集評估中表現出色，具備多語言支持等先進特性。

這是QVQ-72B-Preview-abliterated模型的GPTQ量化8位版本，支持圖像文本到文本的轉換任務。

這是一個託管在Hugging Face Hub上的transformers模型，具體功能和用途尚未明確說明。

這是一個託管在Hugging Face Hub上的transformers模型，具體功能和用途尚未明確描述。