# 边缘计算

Skywork-OR1-7B 是一个 7B 参数规模的大语言模型，提供多种量化版本以适应不同硬件需求。

这是一个非常小巧且快速的日语重排序模型，适用于提升RAG系统的精度。

Phi-4-mini-reasoning是一个基于合成数据的轻量级开放模型，专注于高质量、密集推理数据，并进一步微调以增强数学推理能力。

一个轻量级指令微调语言模型，专为移动端部署优化

MiniCPM-o-2_6 是一个多模态转换模型，支持多种语言，适用于多种任务。

GLM-Edge-V-5B是一个50亿参数的多模态模型，支持图像和文本输入，能够执行图像理解和文本生成任务。

GLM-Edge-1.5B-Chat 是一个基于 GLM 架构的 15 亿参数规模的聊天模型，适用于中文对话场景。

基于whisper-tiny的德语语音识别模型，参数量为3780万，适用于对模型体积敏感的边缘场景。

这是将openai/whisper-tiny的GGML格式转换为Ratchet自定义格式的版本

这是一个小型高效的零样本分类模型，基于microsoft/deberta-v3-xsmall微调而成，专为边缘设备或浏览器内用例设计。

这是一个超小体积、高效能的零样本分类模型，专为边缘设备和浏览器应用设计。

基于MobileBERT的轻量级模型，用于检测输入字符串中的SQL注入攻击，适用于边缘计算场景。