这是一个基于LLaMa-70B架构的多模型融合实验项目，采用DARE TIES融合方法，结合了6个不同版本的MO-MODEL模型。

Llama 3.3 70B Instruct AWQ INT4 是 Meta Llama 3.3 70B Instruct 模型的 4 位量化版本，适用于多语言对话用例，优化了文本生成任务。

Llama 3.1 70B Instruct的INT4量化版本，基于AutoAWQ技术优化，适用于多语言对话场景。

AkaLlama是基于Meta-Llama-3-70b-Instruct微调的韩语大模型，专注于多任务实际应用

DiscoLM 70b是基于Laion的LeoLM 70b开发的70B参数多语言模型，通过额外德语文本预训练和指令微调强化了英语和德语能力

Meditron-70B是基于Llama-2-70B通过医疗领域持续预训练的开源大语言模型，专注于医疗知识编码和推理任务。

qCammel 70是基于Llama 2架构的大语言模型，由augtoma开发，TheBloke进行量化处理。该模型专注于文本生成任务，提供多种量化版本以适应不同硬件需求。