LaMini-Flan-T5-783M 是一个基于T5架构的轻量级文本生成模型，支持英语、俄语和乌克兰语，适用于多种自然语言处理任务。

OpenRS3-GRPO-ja是基于SakanaAI/TinySwallow-1.5B-Instruct模型在日语数学指令数据集上微调的版本，采用GRPO方法训练，专注于数学推理任务。

FlowerVLA是一个针对机器人操作任务预训练的视觉-语言-动作模型，基于CALVIN ABC数据集训练，采用高效的流匹配架构，仅约10亿参数。

Qwen2-1.5B-Instruct 是阿里云推出的一个15亿参数规模的指令微调大语言模型，适用于问答和对话任务。

基于LLaMA-3B构建的微调推理模型，增强推理能力，支持多语言处理

Kanana是由Kakao开发的双语大语言模型系列，在韩语任务上表现卓越，同时在英语任务上保持竞争力。

布谷鸟是一个小型（3亿参数）信息抽取模型，通过模仿大语言模型的下一词预测范式进行高效信息抽取

LLaVE是基于LLaVA-OneVision-0.5B模型的多模态嵌入模型，参数规模为0.5B，能够对文本、图像、多图像和视频进行嵌入。

基于微软Phi-1.5架构的视觉语言模型，结合CLIP实现图像处理能力

Prem-1B-SQL是Prem AI开发的10亿参数文本转SQL模型，专为本地化部署设计，支持低配GPU和CPU设备运行。

基于Microsoft/Phi-3.5-mini-instruct微调的版本，优化了意大利语性能的小型但强大的语言模型

基于Phi-3-mini-4k-instruct和CLIP-ViT-Large-patch14-336微调的LLaVA模型，支持图像转文本任务

基于microsoft/phi-2在ultrachat_200k数据集上微调的大语言模型，适用于对话生成任务。

基于EEVE-Korean-2.8B-v1.0微调的韩语指令模型，采用DPO优化训练

这是一个基于Open Llama 3B V2架构的模型，使用WizardLM_evol_instruct_V2_196k数据集训练而成，适用于指令跟随任务。

Cappy是一款预训练的小型评分器，旨在提升多任务大语言模型（LLM）的性能与效率。

这是一个基于TinyStories数据集训练的1.1亿参数Llama 2架构模型，适用于轻量级文本生成任务。

Phi-1是一个13亿参数的Transformer模型，专为Python基础编程设计，在HumanEval基准测试中准确率超过50%

Open Cabrita 3B 是一个针对葡萄牙语优化的开源大语言模型，基于LLaMA架构，旨在缩小外语与英语模型之间的性能差距。

这是一个拥有1.64亿参数的Python代码生成模型，基于StarCoder架构，专门针对Python代码生成任务进行了优化。

LaMini-T5-61M是基于T5-small架构，在LaMini-instruction数据集上微调的指令跟随模型，参数规模为61M。

NorBERT 3 xs 是一个针对挪威语优化的BERT模型，属于新一代NorBERT语言模型系列中的最小版本，参数量为15M。

这是一个基于KLUE-RoBERTa-small的韩语句子转换器模型，专门用于句子相似度计算和自然语言推理任务。

基于GPT-Neo-125M微调的Python代码自动补全模型，专注于方法补全任务

这是一个基于mT5-small模型的多任务系统，专门针对土耳其语设计，能够执行答案提取、问题生成和问答三项任务。

基于因果语言建模目标预训练的印尼语生成模型，使用Flax框架在TPUv3-8上训练

基于因果语言建模目标预训练的印尼语生成模型，使用Flax框架训练