Gemma 3 27B IT 的无审查版本，采用消融技术优化了拒绝行为，提升了接受率同时保持输出连贯性。

基于Llama 3.1 8B微调的金融领域专用模型，擅长金融推理、问答和多轮对话

Kanana-1.5-8B-Instruct-2505 是由 Kakao Corp 开发的一个 8B 参数规模的指令微调语言模型，适用于文本生成任务。

QwQ-32B-ArliAI-RpR-v4是ArliAI推出的高性能角色扮演与创意写作模型，基于QwQ-32B微调，专注于减少重复和提升创意输出。

这是一个基于Google Gemma 3 27B IT模型转换的4位量化版本，专为MLX框架优化。

Orihime-12B 是一个使用 mergekit 工具合并的预训练语言模型，基于 shisa-v2-mistral-nemo-12b 和 Himeyuri-v0.1-12B 模型融合而成，支持英文和日文。

OLMo-2-0425-1B-Instruct是由AllenAI开发的一个10亿参数规模的指令微调语言模型，专注于文本生成任务。

Qwen3-4B是基于Qwen3-4B-Base的GGUF格式模型，适用于文本生成任务。

Salesforce开发的8B参数大型动作模型(LAM)，专注于将用户意图转化为可执行动作，在多轮对话和工具使用方面表现优异。

Deepthink-1.5B-Open-PRM是一个1.5B参数的开源语言模型，已转换为GGUF格式以便在llama.cpp中使用。

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 是由 deepseek-ai 发布的蒸馏版大语言模型，基于 Qwen-7B 架构，适用于文本生成任务。

基于Gemma-2架构的日语增强大语言模型，通过持续预训练显著提升日语能力，同时保留原版英语能力

GLM-4-32B-0414是THUDM团队开发的大规模语言模型，基于GLM架构，适用于多种文本生成任务。

Turkish-Gemma-9b-v0.1是基于Gemma-2-9b开发的土耳其语文本生成模型，通过持续预训练、监督微调（SFT）、直接偏好优化（DPO）和模型合并技术优化而成。

Bielik-4.5B-v3-Instruct是一款拥有46亿参数的波兰语生成式文本模型，基于Bielik-4.5B-v3进行指令微调，展现出卓越的波兰语理解和处理能力。

GLM-4-32B-0414是由THUDM开发的大规模语言模型，具有320亿参数，适用于多种文本生成任务。

骆驼模型是一个基于变换器架构的文本生成模型，支持阿塞拜疆语，采用强化学习进行训练。

Mag-Picaro的升级版本，由PygmalionAI资助，基于Qwen-2-Instruct微调并与Magnum-V2融合的72B参数模型

专为Gensyn RL Swarm设计的1.5B参数指令微调模型，支持通过点对点强化学习进行本地微调

基于Qwen2.5-14B模型通过TIES方法融合的增强版本，专注于指令跟随和对话优化

专为AI虚拟主播（AI VTuber）对话优化的日语语言模型，基于Google的gemma-3-4b-it开发

基于allura-org/Gemma-3-Glitter-4B转换的GGUF格式模型文件，使用imatrix量化优化性能

Doge 320M 指导版是一个基于动态掩码注意力的轻量级语言模型，采用监督微调(SFT)和直接偏好优化(DPO)训练，适用于问答和对话任务。

DeepSeek-V3-0324 是一个强大的基础模型，专注于文本生成任务，旨在提供高质量的文本生成能力。

Cantonese LLM Chat v1.0是hon9kon9ize团队开发的第一代粤语大语言模型，在香港相关专业知识和粤语对话方面表现卓越。

这是Qwen/QwQ-32B模型的4位量化版本，通过BitsAndBytes库进行优化，适用于资源受限环境下的文本生成任务。

该模型是基于canopylabs/orpheus-3b-0.1-ft转换的GGUF格式模型，适用于文本生成任务。

基于mlabonne/gemma-3-12b-it-abliterated模型的量化版本，使用llama.cpp进行imatrix量化，适用于文本生成任务。

基于Qwen2.5 Bakeneko 32B的指令调优变体，通过Chat Vector和ORPO优化增强指令跟随能力，在日语MT-Bench上表现出色。

该模型是基于Google的gemma-3-27b-pt模型通过llama.cpp转换为GGUF格式的版本，适用于本地推理任务。

这是Google Gemma 3B模型的GGUF量化版本，适用于本地部署和推理。

基于rinna/qwq-bakeneko-32b使用llama.cpp量化的日语对话模型，兼容多数基于llama.cpp的应用

Gemma-3-12b-it 是 Google 开发的一个大型语言模型，基于 transformer 架构，专注于文本生成任务。

基于Mistral架构的克罗地亚语文本生成模型，使用Unsloth加速训练

这是一个基于TheDrummer/Gemmasutra-9B-v1.1模型的量化版本，使用llama.cpp进行量化处理，适用于文本生成任务。

Dorna2-Llama3.1-8B-Instruct是由Part AI开发的基于Meta Llama 3.1 Instruct的8B参数大语言模型，专门针对波斯语进行了优化。

calme-3.1-instruct-78b是基于Qwen2.5-72B的高级迭代版本，通过自我合并和微调增强能力的通用领域大语言模型

腾讯混元大模型是由腾讯开发的大规模语言模型，支持多种自然语言处理任务。

英伟达定制的大型语言模型，旨在提升大语言模型生成回复对用户查询的有用性。

基于MaziyarPanahi/calme-2.4-rys-78b在mlabonne/orpo-dpo-mix-40k数据集上微调的大语言模型，在Open LLM Leaderboard上排名第一