all-MiniLM-L6-v2是一个小型高效的句子嵌入模型，基于MiniLM架构，适用于句子相似度计算和特征提取任务。

一个基于llama.cpp量化的12B参数多语言大语言模型，支持角色扮演、故事创作及多领域专业任务

该模型是一个基于Transformers库的模型，具体用途和功能需要进一步信息确认。

DMind-1 是一个文本生成基础模型，致力于让知识自由传播。

一个多语言、多用途的大型语言模型，支持多种专业领域和通用任务，适用于角色扮演、故事创作、编程等多种场景。

一个基于Gemma架构的土耳其语大语言模型，专注于文本生成任务。

该模型是基于PocketDoc/Dans-PersonalityEngine-V1.3.0-12b转换的GGUF格式模型，支持多种语言和任务，适用于通用目的、角色扮演、故事创作等场景。

这是一个基于PocketDoc/Dans-PersonalityEngine-V1.3.0-24b转换的GGUF格式模型，适用于多种文本生成任务。

Devstral是由Mistral AI与All Hands AI合作开发的面向软件工程任务的智能体大语言模型，擅长利用工具探索代码库、编辑多文件及驱动软件工程智能体。

MedGemma-27B-Text-IT 是 Google 开发的一个大型语言模型，专注于医疗领域的文本生成任务。

marin-8b-instruct 是一个 8B 参数规模的指令微调语言模型，适用于文本生成任务。

InternVL3-14B-Instruct 是一个先进的多模态大语言模型（MLLM），展示了卓越的多模态感知和推理能力，支持工具使用、GUI代理、工业图像分析、3D视觉感知等多种任务。

InternVL3-8B-Instruct 是一个先进的多模态大语言模型（MLLM），展示了卓越的整体性能，具备强大的多模态感知和推理能力。

这是一个基于Hugging Face Transformers库的模型，使用Unsloth进行优化。

该模型是一个基于transformers库的模型，具体用途和功能需要进一步信息确认。

该模型是一个基于transformers库的模型，具体用途和功能需要进一步的信息来确定。

BGE-Code-v1是一个基于LLM的代码嵌入模型，支持代码检索、文本检索和多语言检索，在代码检索和文本检索任务中表现出色。

该模型是一个基于transformers库的模型，具体用途和功能需要进一步的信息来确定。

这是一个从intfloat/multilingual-e5-small微调而来的sentence-transformers模型，专门针对韩语检索任务优化，将文本映射到384维向量空间。

该模型是一个基于transformers库的模型，具体用途和功能需要进一步信息来确定。

Xiaolong-Qwen3-14B 是一个基于 Qwen3 架构的大型语言模型，参数规模为 140 亿，专注于文本生成任务。

基于Qwen3-14B架构构建的指令微调模型，专精数学推理、代码生成和事实准确性

该模型是一个基于transformers库的模型，具体功能和用途需要进一步的信息来确定。

该模型是一个基于transformers库的模型，具体用途和功能需要进一步信息确认。

Qwen2.5-VL-7B-Instruct的量化版本，使用llama.cpp进行量化，支持多模态任务，适用于图文转文本等应用场景。

该模型是一个基于Transformers架构的模型，具体功能和用途需要进一步信息确定。

这是一个基于🤗 transformers库的模型，使用了unsloth技术进行优化。

由NVIDIA开发的开源代码推理大语言模型，参数规模为140亿，专注于代码生成和推理任务。

这是nomic-ai/nomic-embed-code模型的量化版本，使用llama.cpp进行imatrix量化，适用于代码嵌入和特征提取任务。

该模型是一个基于transformers库的模型，具体用途和功能需要进一步的信息来确定。

Qwen3-8B-AWQ是通义千问系列最新一代8.2B参数的大语言模型，采用AWQ 4-bit量化技术优化推理效率。

猎鹰H1是由阿联酋技术创新研究院开发的混合架构语言模型，结合Transformer与Mamba架构，支持多语言处理

Qwen2.5-Omni是一款端到端多模态模型，能够感知文本、图像、音频和视频等多种模态信息，并以流式方式同步生成文本和自然语音响应。

一个经过量化的文本生成模型，输出和嵌入张量采用f16格式，其余张量采用q5_k或q6_k量化，体积更小且性能与纯f16版本持平。

本仓库包含Qwen/Qwen3-0.6B的GGUF格式模型文件，由TensorBlock提供的机器进行量化处理，兼容llama.cpp。

一个专注于文本摘要生成任务的模型，能够从长文本中提取关键信息生成简洁摘要

TEN话轮检测系统是一款专为人机自然动态交互设计的智能话轮检测模型，精准识别自然话轮转换信号，实现上下文感知的合理插话。

Qwen3-1.7B是通义千问系列最新一代17亿参数基础语言模型，采用三阶段预训练体系，支持32k上下文长度。

Qwen3-4B-Base是通义千问系列最新一代40亿参数大语言模型，基于36万亿token的多语言数据预训练，支持32k上下文长度。

该模型是一个基于transformers库的模型，具体功能和用途需要进一步信息补充。