DeepSeek-R1 是一个专注于数学基础与模型推理能力的大语言模型。

基于Qwen2.5微调的专业代码生成模型，擅长生成结构复杂、逻辑清晰的代码并附带详细说明

基于深度学习的数学问题自动求解系统，支持代数、几何、微积分等多种数学题型

Nu2-Lupi-Qwen-14B是基于Qwen 2.5 14B架构设计的数学推理优化模型，擅长复杂问题求解和逻辑推导。

14B参数规模的数学推理大语言模型，支持思维链推理

MathFusionQA 是基于 deepseek-math-7b-base 的数学问题解决模型，通过指令融合增强大语言模型的数学问题解决能力。

适用于语法和拼写修正的GGUF格式T5模型，支持高精度量化版本以确保修正质量。

一个专为识别数字(0-10)和基础运算符(+,-,×,÷,=)优化的目标检测模型

一个基于YOLO11x架构的目标检测模型，专门用于识别图像中的数字(0-10)和基础算术运算符(加减乘除等)。

基于Qwen2.5-Math-7B-Instruct微调的教育导向大语言模型，支持苏格拉底式引导和数学问题求解

基于Llama3微调的波斯语问答专用版本，能够根据上下文准确回答波斯语问题

一个基于PyTorch和HuggingPics的自动生成图像分类器，专门用于识别手语字母。

神经4数学-7b是一个通过懒人合并工具包合并多个7B参数模型而成的数学专用模型，专注于数学相关任务。

DeepSeekMath是一个专注于数学问题解决的大语言模型，具备强大的数学推理和计算能力。

ARIA 70B V2 是一个基于 Llama 2 架构的大规模语言模型，支持法语和英语，专注于文本生成任务。

基于jfleg数据集构建的语法纠错模型，采用t5-base架构，专注于英文语法修正。

这是一个针对俄语语法错误修正任务微调后的Multilingual Bart模型版本，专门用于检测和修正俄语文本中的语法错误。

ru_turbo_alpaca 是一个俄语文本生成模型，基于 Alpaca 模型进行微调，适用于俄语文本生成任务。

基于T5-base微调的英文问答对生成模型，用于从文本段落生成问题与答案对。

该模型能够将手写数学表达式的图像转换为对应的LaTeX序列，适用于数学公式识别和数字化处理。

基于MT5-small微调的日语问题生成与答案抽取模型，支持从给定文本中生成问题或抽取答案。

基于书籍内容生成摘要的模型，适用于长文本摘要任务

基于T5-base微调的端到端问题生成模型，可根据给定上下文自动生成相关问题。

为斯坦福CS224n课程学生提供的ALBERT-base-v2模型，用于SQuAD2.0问答任务基准测试

该模型是基于SQuAD数据集微调的BART变体，专门用于根据文本段落和答案生成对应问题。

基于T5-small微调的英文问题生成与答案抽取模型，适用于从文本中生成问题或抽取答案。

该模型是基于T5-base架构，在SQuAD v1.1数据集上微调，专门用于问题生成任务。

基于T5-small架构的语法错误修正模型，用于自动检测和修正英语文本中的语法错误。

这是一个基于google/mt5-small微调的日语问题生成模型，专门用于从给定文本中生成相关问题。

基于T5架构的语法校正模型，能够自动修正输入文本中的语法错误。

印尼语问答模型，在翻译版SQuAD 2.0数据集上微调，适用于印尼语问答任务