基于Llama-3.2-3B-Instruct架构的强化推理模型，擅长数学分析、逻辑推理和结构化数据理解。

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。

一个基于Apache-2.0许可证的表格分类模型，支持英文语言，主要用于表格数据的分类任务。

一个用于生物学领域的表格分类模型，能够对生物学相关的表格数据进行准确分类。

Llama 3 Groq工具使用模型的700亿参数版本，专为高级工具使用和函数调用任务设计。

TabuLa-8B是针对表格数据进行预测（分类和分箱回归）的基础模型，基于Meta Llama 3构建。

ProTrix是一个面向表格与句子上下文规划推理的模型，专注于处理表格数据和文本数据的联合推理任务。

ReasTAP是基于表格推理的预训练模型，通过合成推理示例注入表格推理技能，并在WikiTableQuestions数据集上微调

TAPEX是一种通过神经SQL执行器学习的表格预训练模型，基于BART架构，专为表格推理任务设计。

TAPEX是一种通过神经SQL执行器学习进行表格预训练的模型，专注于表格推理能力。

该模型基于tapas-base架构，针对表格输入进行了预训练优化，增强了推理能力，适用于问答类任务。