Qwen3是通义千问系列最新一代大语言模型，提供稠密模型和混合专家（MoE）模型的完整套件。

Qwen3是通义千问系列最新一代大语言模型，提供完整的稠密模型与混合专家（MoE）模型组合。

Qwen3是Qwen系列最新一代的大语言模型，提供了一系列密集和混合专家（MoE）模型。

Qwen3 是 Qwen 系列最新一代的大语言模型，提供了一系列密集和混合专家（MoE）模型。

Qwen3是Qwen系列最新一代的大语言模型，提供了一系列密集和混合专家（MoE）模型。

Qwen3-30B-A3B-Base是通义千问系列最新一代30.5B参数规模的混合专家（MoE）大语言模型，支持119种语言和32k上下文长度。

一个以成为AI虚拟主播灵魂为目标的混合专家模型，结合了代码生成、指令跟随和多轮对话能力

基于多个12B参数模型的混合模型，专注于俄语和英语的角色扮演与文本生成

实验性角色扮演导向的混合专家模型，目标是打造在角色扮演/情感角色扮演任务中表现不逊于或优于Mixtral 8x7B及其微调版本的模型。

雪花北极是由雪花AI研究团队开发的密集混合专家（MoE）架构大语言模型，具有4800亿参数，专为高效文本和代码生成设计。

J.O.S.I.E.3-Beta12-7B-slerp 是一个通过合并 Weyaxi/Einstein-v6-7B 和 argilla/CapybaraHermes-2.5-Mistral-7B 模型而成的7B参数大语言模型，支持多语言交互

Arctic是由雪花AI研究团队开发的密集混合专家（MoE）架构大语言模型，具有4800亿参数，以Apache-2.0许可证开源。

基于abacusai/Llama-3-Smaug-8B的GGUF格式量化模型，支持2-8比特量化级别，适用于文本生成任务

Copus-2x8B 是一个基于 Llama-3-8B 架构的混合专家模型，结合了 dreamgen/opus-v1.2-llama-3-8b 和 NousResearch/Meta-Llama-3-8B-Instruct 两个微调版本。

基于Mixtral-8x22B-v0.1微调的1410亿参数混合专家模型(MoE)，激活参数350亿，主要用于英语文本生成任务

Mixtral-8x22B-v0.1的量化版本，使用llama.cpp进行量化，支持多种语言和量化类型。

LiteLlama-460M-1T 是一个轻量级的混合专家模型，包含512位专家，适用于高效推理和文本生成任务。

基于Dolphin-2.6-Mistral-7B-DPO-Laser的中等规模混合专家(MoE)实现，在评估性能上平均提升约1分

phixtral-2x2_8 是首个基于两个 microsoft/phi-2 模型构建的混合专家模型（MoE），其表现优于每个单独的专家模型。