这是一个使用mergekit工具通过SCE方法合并多个7B参数规模模型的语言模型

基于代码羊驼数据集微调的7B参数LLaMa模型，专注于代码生成任务

LLaVA-Video-7B-Qwen2-TPO是基于LLaVA-Video-7B-Qwen2进行时间偏好优化的视频理解模型，在多个基准测试中表现优异。

该模型是通过懒人合并工具包合并Dolphin-2.8和Hermes-2-Pro两个7B参数模型而成的混合模型，基于Mistral-7B架构。

WizardLM-2-7B的GGUF量化版本，由微软AI WizardLM团队开发，支持多语言文本生成任务

Starling-dolphin-E26-7B 是一个实验性语言模型，通过融合多个高性能模型构建而成，旨在广泛处理各类任务，包括指令跟随和创意写作。

Calme-7B是一个基于Mistral-7B微调的70亿参数语言模型，擅长生成清晰、平和且连贯的文本。

Percival_01-7b-slerp 是一个在 OPENLLM 排行榜上排名第二的 7B 参数规模的大语言模型，通过 LazyMergekit 工具合并 liminerity/M7-7b 和 Gille/StrangeMerges_32

基于Mistral-7B训练的奖励模型，用于强化学习人类反馈(RLHF)场景中的响应质量评估

这是一个基于Mistral-7B-Instruct-v0.2的多语言对话模型，支持101种语言，采用GGUF格式量化。

本模型是通过球面线性插值(slerp)将Mistral-7B指令微调版与Synatra-7B角色扮演版融合而成，兼具指令理解和角色扮演能力

Germeo-7B-Laser是一个由Hermeo-7B合并而来的德英理解但仅说德语的模型，通过激光数据增强语言理解能力。

这是一个基于多个优秀开源模型（包括OpenHermes-2.5、neural-chat-7b、MetaMath-Mistral-7B和openchat-3.5）的分层SLERP合并模型，旨在成为适用于多种下游任务的强大基础模型。

DPOpenHermes 7B v2是基于OpenHermes-2.5-Mistral-7B的第二次RL微调模型，通过直接偏好优化（DPO）进行强化学习，使用了Intel/orca_dpo_pairs和allenai/ultrafeedba

SynapseLLM是WebraftAI开发的基于Mistral微调的7B参数大型语言模型，专注于代码和常规问答场景。

AmberChat是基于LLM360/Amber微调的指令跟随模型，属于LLM360的Pebble模型系列。

基于金融数据集微调的LLama 2 7b语言模型，专为金融领域打造，擅长提取、理解并生成金融相关文本。