AIbase

知识蒸馏增强
Qwq DeepSeek R1 SkyT1 Flash Lightest 32B
这是一个基于Qwen2.5-32B的合并模型，融合了DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B、QwQ-32B和Sky-T1-32B-Flash的特点，旨在提升性能。
大型语言模型
Transformers
Q
sm54
14
4
Yixin Distill Qwen 72B 4.5bpw H6 Exl2
Apache-2.0
基于Qwen2.5-72B通过强化学习蒸馏的高性能数学推理与通用知识处理模型，在数学推理和通用知识任务中表现优异。
大型语言模型
支持多种语言
Y
LoneStriker
37
3
ABEJA Qwen2.5 7b Japanese V0.1
Apache-2.0
基于Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct进行日语训练的模型，通过蒸馏学习实现，提升了指令跟随性能。
大型语言模型
Transformers
日语
A
abeja
521
6
Unhinged Author 70B
基于TIES方法合并的70B参数大语言模型，以Steelskull/L3.3-MS-Nevoria-70b为基础模型融合了DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B模型
大型语言模型
Transformers
U
FiditeNemini
44
3
Llama 3.2 1B Instruct AWQ
Llama 3.2系列是多语言大语言模型，包含1B和3B参数规模，针对多语言对话用例优化，包括代理检索和摘要任务。
大型语言模型
Transformers
支持多种语言
L
AMead10
429
5
Llama 3.2 3B
Llama 3.2是Meta开发的多语言大语言模型系列，包含1B和3B规模的预训练及指令调优生成模型，针对多语言对话场景优化，支持文本输入/输出。
大型语言模型
Transformers
支持多种语言
L
meta-llama
602.29k
555
Llama 3.2 1B Instruct
Llama 3.2是Meta开发的多语言大语言模型系列，包含1B和3B规模的预训练及指令调优生成模型，针对多语言对话场景优化，支持智能检索和摘要任务。
大型语言模型
Transformers
支持多种语言
L
meta-llama
2.4M
901
Splade PP En V1
Apache-2.0
SPLADE++是基于稀疏神经信息检索的模型，通过知识蒸馏和效率优化，在检索质量和效率间取得平衡。
文本嵌入
Transformers
英语
S
prithivida
36.03k
24
Relullama 7B
基于Llama 2 7B微调的ReLU激活稀疏大语言模型，通过动态参数选择提升计算效率
大型语言模型
Transformers
英语
R
SparseLLM
5,323
11