Qwen2.5-VL-7B-Instruct 是一个基于 Qwen2.5 架构的多模态模型，支持图像和文本的联合处理，适用于视觉语言任务。

该模型是基于Qwen2.5-VL-7B-Instruct转换而来的多模态视觉语言模型，支持视觉问答任务。

VideoChat-R1_7B 是一个基于 Qwen2.5-VL-7B-Instruct 的多模态视频理解模型，能够处理视频和文本输入，生成文本输出。

VideoChat-R1-thinking_7B 是一个基于 Qwen2.5-VL-7B-Instruct 的多模态模型，专注于视频文本转文本任务。

基于lmms-lab/llava-onevision-qwen2-7b-ov模型微调的版本，支持视频文本到文本的转换任务。

Qwen2-VL-7B-Instruct 是一个基于 Qwen2 架构的视觉语言模型，支持图像和文本的多模态输入，适用于多种视觉语言任务。

olmOCR-7B-0225-preview 是由 AllenAI 开发的一个基于 OCR 技术的图像文本转文本模型，旨在从图像中提取和识别文本内容。

这是一个通过mergekit工具合并的7B参数规模的语言模型，融合了多个指令微调模型的特点

基于unsloth/Qwen2-7B-Instruct微调的指令跟随模型，使用Unsloth和TRL库训练，速度提升2倍

基于Qwen2.5-7B基础模型，融合了代码、数学和通用指令能力的多语言大语言模型

VideoChat2-HD-hf是一个基于Mistral-7B的多模态视频理解模型，专注于视频文本转换任务。

这是一个在LIBERO-Object数据集上使用LoRA微调的OpenVLA 7B视觉-语言-动作模型，专为机器人技术设计。

Mistral-7B-Instruct-v0.3 是一个基于 Mistral-7B 的指令调优版本，专注于遵循人类指令的文本生成任务。

基于chatntq-ja-7b-v1.0开发的70亿参数日语对话模型，原始架构基于Mistral-7B-v0.1

test-dare 是一个基于 Mistral-7B 的合并模型，通过 DARE 方法合并了多个 Mistral-7B 变体，旨在结合各模型的优势。

Meta变色龙是FAIR研发的混合模态早期融合基础模型，支持图像和文本的多模态处理。

Eris-Lelanacles-7b是通过SLERP方法合并Eris-Beach_Day-7b和Lelanta-lake-7b两个7B参数模型得到的大语言模型

Zephyr 7B Gemma是基于google/gemma-7b微调的语言模型，使用直接偏好优化(DPO)在公开合成数据集上训练，旨在作为有用的助手。

专为法律领域定制的大型指令语言模型，基于Mistral-7B进行持续预训练获得

专为法律领域定制的大型指令语言模型，基于Mistral-7B继续预训练获得

RankZephyr是基于Zephyr-7B-β模型训练的语言模型，专注于列表式重排序任务，在多个数据集上表现优异。

基于Mistral-7B-Instruct-v0.2通过监督微调优化的土耳其语指令交互模型

基于Mistral模型微调的土耳其语医学领域大语言模型，支持土耳其语和英语的医学信息问答

GEITje-7B-chat 是一个基于 Mistral 架构的荷兰语对话模型，专为聊天和对话任务优化。

这是一个7B参数规模的无害生成模型，用于研究RLHF（基于人类反馈的强化学习）中毒攻击的基准测试。

Mistral 7B v0.1是由Mistral AI开发的一个70亿参数的开源大语言模型，采用Apache 2.0许可证发布。

Mistral-7B-Instruct-v0.1是基于Mistral-7B-v0.1生成式文本模型，通过多种公开对话数据集进行指令微调的版本。

Salesforce AI Research发布的7B参数大语言模型，支持8K长序列输入，基于Apache-2.0协议开源