# 商业研究通用

这是Meta-Llama-3.1-8B-Instruct模型的INT8量化版本，通过权重量化和激活量化优化，适用于多语言商业和研究用途。

Phi-4-mini-instruct是一个轻量级开源模型，基于合成数据和过滤后的公开网站数据构建，专注于高质量、富含推理能力的数据。支持128K令牌的上下文长度和多语言处理。

基于Meta-Llama-3.1架构的量化优化模型，支持多语言，适用于商业和研究场景，在减少资源需求的同时保持高性能。

Meta推出的70B参数多语言大语言模型，支持多种语言对话和工具调用，在行业基准测试中表现优异。

Llama 3.2 是 Meta 推出的多语言大语言模型系列，包含 1B 和 3B 参数的预训练和指令微调版本，支持 8 种官方语言，优化了多语言对话场景。

Llama-3.2-1B-Instruct的FP8量化版本，适用于多语言场景的商业和研究用途，性能接近原始模型。

这是一个基于Llama-3.2-11B-Vision-Instruct的量化模型，适用于多语言的商业和研究用途，可用于类似助手的聊天场景。

Meta Llama 3.1 8B Instruct 是一个多语言大语言模型，针对多语言对话用例进行了优化，在常见的行业基准测试中表现优异。

Meta-Llama-3.1-70B的FP8量化版本，适用于多语言的商业和研究用途，权重和激活均量化为FP8格式，减少约50%的存储和内存需求。

Meta-Llama-3.1-8B的FP8量化版本，适用于多种语言的商业和研究用途。

这是Meta公司的Meta-Llama-3-8B-Instruct模型的8位量化版本，使用bitsandbytes进行量化，适用于高效的文本生成任务。

Meta Llama 3 70B是由Meta开发的大语言模型，具有700亿参数，支持8k上下文长度，适用于英语的商业和研究用途。

基于Meta官方Llama 3 70B指令微调模型的GGUF量化版本，支持2-16bit多种量化级别，适用于本地部署的对话场景

DeciLM 6B-指令模型是一款专为短格式指令跟随设计的英语语言模型，基于DeciLM 6B通过LoRA微调技术训练而成