MMaDA是一类新型的多模态扩散基础模型，在文本推理、多模态理解和文本到图像生成等多个领域表现卓越。

DeepSeek-R1-Llama-8B-F32-GGUF 是 DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B 的量化版本，采用强化学习直接训练，具备自我验证、反思和生成扩展思维链等能力。

这是Sarvam-m模型的量化版本，支持多种印度语言和英语的文本生成任务。

QwenStoryteller是一个基于视觉语言模型的讲故事模型，专注于视觉叙事和跨帧一致性。

基于Qwen的视觉叙事模型量化版本，专注于跨帧一致的故事生成和图像转文本任务

Qwen3-235B-A22B是Qwen系列最新一代的大语言模型，采用混合专家(MoE)架构，具有2350亿参数和220亿激活参数，在推理、指令遵循、代理能力和多语言支持方面表现卓越。

MAI-DS-R1 是 DeepSeek-R1 推理模型，经过微软 AI 团队的后续训练，以提升其在受限话题上的响应能力并优化其风险表现，同时保持其推理能力和竞争性能。

VideoChat-R1_7B_caption 是一个基于 Qwen2-VL-7B-Instruct 的多模态视频文本生成模型，专注于视频内容理解和描述生成。

基于谷歌Gemma-3 27B微调的大型语言模型，专注思维链推理和代码生成任务，优化了GPU显存和系统内存管理。

UIGEN-T1.5是基于Qwen2.5-Coder-32B-Instruct微调的先进Transformer UI生成模型，专门用于生成现代且独特的前端用户界面。

基于Qwen2.5-Coder-7B-Instruct微调的高级UI生成模型，擅长生成现代且视觉吸引人的HTML/CSS代码。

基于Qwen2.5-Coder-14B-Instruct微调的高级Transformer界面生成模型，擅长生成现代且独特的前端用户界面

14B参数规模的数学推理大语言模型，支持思维链推理

DeepHermes 3预览版Abliterated是Nous Research旗舰级Hermes系列大语言模型的最新版本，整合了推理与常规LLM响应模式。

Gemma-3-4b推理是基于Transformer架构的语言模型，采用GRPO方法微调，专注于推理任务优化。

TraceBack 12b 是基于 Mistral-Nemo-Instruct 架构的 4bit 量化版本，专注于指令遵循和思维链推理任务。

Tifa-DeepsexV2-7b-MGRPO-safetensors 是一个基于 transformers 库的多语言（中文和英语）大语言模型，经过增量预训练、监督微调和强化学习优化，适用于角色扮演和思维链任务。

基于YandexGPT-5-Lite-8B-pretrain的指令模型，通过俄语数据集GrandMaster-PRO-MAX和Grounded-RAG-RU-v2进行SFT训练，擅长俄语和英语任务。

基于internlm2-7b-chat微调的安全防护工具，提供人类可读的判定解释和细粒度危害评分

基于Flan-T5-XL微调的目标情感分析模型，采用三跳推理思维链(THoR)框架训练，专为英文文本设计

基于llama 3 8b的微调模型，专注于系统提示的忠实度、帮助性和角色沉浸感

基于Mixtral架构的多功能大语言模型，融合深度心智与自我优化能力，支持多语言文本生成与复杂推理任务

基于Mistral-7b模型，采用Quiet-STaR方法进行持续预训练，在生成每个输出词元前会先生成8个思维词元，提升推理能力。

基于flan-t5-xxl微调的NLI模型，用于验证前提是否支持假设，特别优化多句前提场景

Synthia-70B-v1.5是一个700亿参数的大型语言模型，基于Llama2架构构建，专注于通过思维树方法进行复杂推理和连贯回答。

Llemma 34B是一个专注于数学领域的语言模型，基于Code Llama 34B的权重进行初始化，并在Proof-Pile-2数据集上训练了500亿个token。

SynthIA（合成智能代理）是基于Orca风格数据集训练的LLama-2-70B模型，擅长遵循指令及进行长对话。

Minotaur 13B是基于LlaMA-13B进行指令微调的模型，使用完全开源数据集进行微调，确保可复现性。