Meta-Llama-3.1-8B的GGUF量化版本，基于llama.cpp工具生成，支持多语言文本生成任务。

基于Qwen2.5-Math-7B改进的模型，扩展了上下文窗口并优化了推理能力

OLMo 2 1B是艾伦人工智能研究所推出的开放语言模型系列中最小的模型，基于OLMo-mix-1124预训练，并在中期训练阶段使用Dolmino-mix-1124数据集。

GaMS-9B-Instruct是基于谷歌Gemma 2系列改进的斯洛文尼亚生成模型，支持斯洛文尼亚语、英语及部分克罗地亚语、塞尔维亚语和波斯尼亚语，专注于文本生成任务。

Teuken-7B-instruct-research-v0.4是一个经过指令微调的70亿参数多语言大语言模型，支持24种欧盟官方语言，专注于欧洲价值观和多语言任务场景。

BritLLM是一个未经加工的预训练模型，支持多种英国本土语言，适用于多种自然语言处理任务，但需要进一步微调以适应大多数使用场景。

DiscoLM 70B是基于LeoLM 70B的德语优化大语言模型，支持英语和德语，适用于文本生成任务。

基于Yi-34B模型微调的开源对话模型，在1500万条高质量语料上训练，提供卓越的交互体验。

基于数学数据集微调的LLM-Embedder模型，专注于句子相似度任务。

Camel-Platypus2-70B 是由 Platypus2-70B 和 qCammel-70-x 合并而成的大型语言模型，基于 LLaMA 2 架构，专注于 STEM 和逻辑推理任务。

Platypus2-70B-instruct 是基于 LLaMA 2 架构的大型语言模型，由 garage-bAInd 和 upstageAI 的模型合并而成，专注于指令遵循和逻辑推理任务。

基于斯坦福Alpaca数据集微调的7B参数LLaMa模型，专注于开放资源指令调优

由中研院词库小组开发的微型中文BERT模型，适用于繁体中文自然语言处理任务

由中央研究院词库小组开发的繁体中文Transformer模型，包含ALBERT、BERT、GPT2等架构及自然语言处理工具

基于WITS数据集微调的意大利语维基百科摘要模型，支持从意大利语文本生成简洁摘要。

RobBERT是最先进的荷兰语BERT模型，经过大规模预训练，可通过微调适应各类文本任务。

由中研院词库小组开发的繁体中文自然语言处理模型，基于ALBERT架构，支持分词、词性标注等任务。

这是一个预训练的日语ALBERT模型，主要用于填充掩码任务，支持日语文本处理。

提供繁体中文的transformers模型及自然语言处理工具