# 代码生成增强

Motif 2.6B是一个拥有26亿参数的语言模型，在AMD Instinct™ MI250 GPU上从头开始训练，旨在构建符合人类价值观、有用且可靠的AI。

MiMo是一系列专为推理任务从头训练的7B参数模型，通过优化预训练和后训练策略，在数学和代码推理任务上表现出色。

Phi-4-reasoning是一款由微软开发的先进推理模型，基于Phi-4进行微调，专注于提升数学、科学和编码等领域的推理能力。

Falcon-H1是由TII开发的混合Transformers + Mamba架构的因果解码器专用语言模型，支持多语言处理，性能优异。

Falcon-H1是由TII开发的混合Transformers + Mamba架构的仅解码因果模型，专注于英语NLP任务，性能优异。

这是一个使用mergekit工具通过SCE方法合并多个7B参数规模模型的语言模型

这是一个实验性的重新量化模型，基于Google的Gemma-3-27b-it QAT Q4_0量化模型创建，旨在测试重新量化后的性能表现。

该模型是基于google/gemma-3-27b-it在open-r1/codeforces-cots数据集上微调的版本，主要用于代码生成和编程相关任务。

基于SCE融合方法构建的32B参数规模大语言模型，融合了多个高性能预训练模型

DeepSeek-V2-Lite 是一款经济高效的专家混合（MoE）语言模型，总参数量16B，激活参数量2.4B，支持32k上下文长度。

Yi-1.5是Yi模型的升级版本，在编程、数学、推理和指令跟随能力方面表现更出色，同时保持卓越的语言理解、常识推理和阅读理解能力。