# 多语言指令跟随

Granite-3.3-8B-Instruct 是一款具有80亿参数、支持128K上下文长度的语言模型，专为提升推理和指令跟随能力而微调。

Qwen3-235B-A22B模型的FP8量化版本，有效降低GPU内存需求，提高计算吞吐量，适用于多种自然语言处理场景。

Qwen3-14B-FP8-dynamic 是一个经过优化的大语言模型，通过将激活值和权重量化为 FP8 数据类型，有效降低了 GPU 内存需求，提高了计算吞吐量。

Qwen3是通义千问系列最新一代大语言模型，提供完整的稠密模型与混合专家(MoE)模型套件。基于大规模训练，Qwen3在推理、指令跟随、智能体能力和多语言支持方面实现突破性进展。

Qwen3-0.6B-FP8是通义千问系列大语言模型的最新版本，提供0.6B参数的FP8量化版本，支持思维模式自由切换和多种语言任务。

Mistralai推出的24B参数指令微调模型，支持128k上下文长度和多语言处理，采用Neo Imatrix技术和MAX量化方案提升性能

Granite-3.2-8B-Instruct是一个80亿参数的长上下文AI模型，专为思维推理能力微调，支持多种语言和任务。

Granite-3.2-2B-Instruct是一个20亿参数的长上下文AI模型，专为思维推理能力微调，支持12种语言和多任务处理。

Falcon3-10B-Instruct是Falcon3系列的开源基础模型，拥有100亿参数，专注于高质量指令跟随任务，支持多语言处理，上下文长度可达32K tokens。

这是一个基于Meta Llama-3.2-1B-Instruct模型转换的GGUF格式量化版本，适用于本地推理场景。

这是microsoft/Phi-3-medium-4k-instruct的正交化版本，通过特定技术抑制了模型的拒绝倾向，尽可能保留了原始模型的知识和能力。

Phi-3-Medium-4K-Instruct是一个140亿参数的轻量级开源模型，专注于高质量推理能力，支持4K上下文长度，适用于英语环境下的商业和研究用途。

基于mistralai/Mixtral-8x22B-Instruct-v0.1模型的GGUF量化版本，支持多语言文本生成任务

Mixtral-8x7B是一个预训练的生成式稀疏混合专家大语言模型，在多数基准测试中表现优于Llama 2 70B。

基于Llama 2系列优化的日语增强型大语言模型，通过监督式微调提升指令跟随能力

这是一个基于LLaMA-2增强的70亿参数泰米尔语大语言模型，支持泰米尔语和英语的文本生成任务。

42dot开发的13亿参数指令跟随型大语言模型，基于LLaMA 2架构的监督微调版本

基于LLaMA 7B的多语言指令跟随语言模型，支持英文、中文和日语，适用于聊天机器人和指令跟随任务。