基于GLM-4架构的9B参数聊天模型，支持中英文对话，经过量化处理适用于不同硬件环境

一款具备指令跟随能力的韩语优化文本生成模型，轻量级设计适合边缘设备部署

基于Gemma 3架构的波斯语专用模型，采用QLoRA进行4位量化，专注于波斯语文本生成与理解

GLM-Edge-1.5B-Chat 是一个基于 GLM 架构的 15 亿参数规模的聊天模型，适用于中文对话场景。

LLaVA-NeXT-Video是一个开源多模态聊天机器人，通过视频和图像数据混合训练优化，具备优秀的视频理解能力。

LLaVA-NeXT-Video是一个开源多模态聊天机器人，通过视频和图像数据混合训练获得优秀的视频理解能力，在VideoMME基准上达到开源模型SOTA水平。

波斯语首个开创性的大语言模型，拥有130亿参数，基于波斯语维基百科语料库训练，专为多种自然语言处理任务设计。

基于LLaVA-v1.5框架训练的大型多模态模型，采用80亿参数的Meta-Llama-3-8B-Instruct作为语言主干，并配备基于CLIP的视觉编码器。

基于Meta-Llama-3-8B-Instruct和LLaVA-v1.5整合的多模态模型，提供先进的视觉-语言理解能力

LLaVA-Next-Video 是一个开源的多模态对话模型，通过对大语言模型进行多模态指令跟随数据的微调训练而成，支持视频和文本的多模态交互。

LLaVA-Next-Video 是一款开源的多模态对话机器人，通过大语言模型微调训练而成，支持视频和文本的多模态交互。

LLaVA-Gemma-7b是基于LLaVA-v1.5框架训练的大型多模态模型，采用google/gemma-7b-it作为语言主干，结合CLIP视觉编码器，适用于多模态理解和生成任务。

LLaVA-Gemma-2b是基于LLaVA-v1.5框架训练的大型多模态模型，采用20亿参数的Gemma-2b-it作为语言主干，结合CLIP视觉编码器。

MobiLlama-1B-Chat是基于MobiLlama-1B微调的指令跟随模型，专为资源受限设备设计，强调高效、低内存占用和快速响应。

LLaVA是基于Transformer架构的开源多模态聊天机器人，通过量化技术提供多种体积与质量平衡的模型版本。

LLaVA是一个开源的多模态聊天机器人，通过在多模态指令跟随数据上微调LLM训练而成。

LLaVA 是一个开源多模态聊天机器人，通过对 LLaMA/Vicuna 进行微调，基于 GPT 生成的多模态指令跟随数据训练而成。

LLaVA是一个开源的多模态聊天机器人，通过在多模态指令跟随数据上微调LLM训练而成。

LLaVA 是一个开源的多模态聊天机器人，通过对多模态指令跟随数据进行大型语言模型微调训练而成。

LLaVA 是一个开源的多模态聊天机器人，通过在多模态指令跟随数据上微调大语言模型训练而成。

紫罗兰系列语言模型专为遵循指令和维持俄语对话而训练，第四代通过RLHF优化，具有更强的响应能力和更丰富的信息量。

Boana-7B-Instruct是一个基于LLaMA2-7B的葡萄牙语指令微调模型，专为葡萄牙语用户设计，提供较低复杂度的LLM选项。

Openchat 3.5 0106 是一个基于Mistral架构的开源对话模型，由OpenChat团队开发。

LLaVA 是一个开源多模态聊天机器人，基于LLaMA/Vicuna架构，通过多模态指令跟随数据微调训练而成。

OpenChat 3.5 7B是基于Mistral架构的7B参数大语言模型，由OpenChat团队开发，采用Apache 2.0许可证发布。

LLaVA 是一个开源的多模态聊天机器人，通过对 LLaMA/Vicuna 进行微调，并基于 GPT 生成的多模态指令跟随数据训练而成。

LLaVA是一个开源多模态聊天机器人，基于LLaMA/Vicuna模型在GPT生成的多模态指令数据上微调训练而成。

一个70亿参数的Self-RAG模型，能够针对多样化用户查询生成输出结果，并自适应地调用检索系统、自我批判输出内容和检索段落，同时生成反思标记。

LLaVA是一个开源的多模态聊天机器人，通过微调LLaMA/Vicuna在GPT生成的多模态指令跟随数据上进行训练。

LongLoRA是一种高效微调长上下文大语言模型的技术，通过移位短注意力机制实现长上下文处理，支持8k到100k的上下文长度。

LLaVA 是一个开源多模态聊天机器人，基于 LLaMA/Vicuna 微调并整合视觉能力，支持图像和文本的交互。

首个具备指令跟随能力的可解释心理健康分析开源大语言模型

首个具备指令跟随能力的可解释心理健康分析开源大语言模型，基于LLaMA2-chat-7B微调

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。

基于Llama2 70B模型在韩语数据集上微调的版本，专注于韩语和英语的文本生成任务

StableVicuna-13B是基于Vicuna-13B v0模型，通过RLHF进行微调的对话模型，采用4位GPTQ量化格式

StableVicuna-13B是基于Vicuna-13B v0模型，通过人类反馈强化学习（RLHF）和近端策略优化（PPO）在多种对话和指令数据集上进行微调的产物。

基于LLaMA-7B微调的指令跟随模型，专门针对代码指令场景优化