# 对话生成

ERNIE-4.5-21B-A3B-PT-8bit 是百度 ERNIE-4.5-21B-A3B-PT 模型的 8 位量化版本，转换为 MLX 格式，适用于苹果芯片设备。

ERNIE-4.5-0.3B-PT-bf16 是由百度开发的 ERNIE 系列模型的一个版本，参数规模为 0.3B，使用 bf16 精度进行训练。

基于Llama 3.3 70B指令微调模型的4位DWQ量化版本，适用于MLX框架的高效推理

这是一个基于Google Gemma 3 27B IT模型转换的4位量化版本，专为MLX框架优化。

Gemma 3 12B模型的4位量化版本，适用于MLX框架，支持高效文本生成任务。

基于Google Gemma 3B QAT权重的多种量化版本，适用于本地推理部署

Phi-4是微软开发的高效小型语言模型，专注于在有限资源下实现高性能推理

基于多个12B参数模型的混合模型，专注于俄语和英语的角色扮演与文本生成

这是一个基于Mistral-Nemo-Instruct-2407的日语持续预训练模型，专注于日语文本生成任务。

这是专为繁体中文优化的Tinyllama持续预训练版本，基于TinyLlama-1.1B模型，持续预训练数据集包含约20亿个词元。

Saltlux AI实验室基于Meta Llama-3-8B优化的韩语大语言模型，扩展了韩语分词器并精选100GB韩语数据预训练

Smart-Lemon-Cookie-7B 是一个基于 mergekit 合并的预训练语言模型，结合了多个模型的优势，适用于文本生成和角色扮演任务。

TinyMixtral-4x248M-MoE 是一个采用混合专家（MoE）架构的小型语言模型，通过融合多个TinyMistral变体而成，适用于文本生成任务。

基于Qwen-7B微调的角色扮演对话模型，支持多种角色设定和场景对话

基于GPT-2架构优化的对话生成模型，专为用户与AI助手交互场景设计

DialoGPT 是一个基于 GPT 架构的对话生成模型，专注于生成自然流畅的对话内容。

DialoGPT 是微软推出的一个基于 GPT 架构的对话生成模型，专门用于生成类似人类的对话响应。

DialoGPT 是微软推出的一个基于 GPT 架构的对话生成模型，专注于生成自然流畅的对话响应。

DialoGPT是一个基于GPT架构的对话生成模型，专门用于生成自然流畅的对话响应。

DialoGPT 是微软发布的对话生成预训练模型，基于GPT架构，专为多轮对话任务设计。

DialoGPT 是微软推出的一个基于 GPT 架构的对话生成模型，专门用于生成自然流畅的对话响应。

基于DialoGPT架构的对话生成模型，以《瑞克和莫蒂》中的瑞克·桑切斯为角色设定，能够生成符合角色风格的对话内容。

DialoGPT 是微软发布的一个基于 GPT-2 的对话生成模型，专门用于生成自然流畅的对话响应。

DialoGPT 是微软发布的对话生成模型，基于GPT架构优化用于多轮对话场景。