基于Gemma 3 27B的创意写作模型，由27B IT和27B PT各50%比例混合而成，擅长自然流畅的文本表达

基于soob3123/amoral-gemma3-12B的视觉增强版本，结合了Gemma3-12B大语言模型与视觉编码器，支持多模态任务

基于Qwen2-VL-7B-Instruct的指令调优版本，专注于生成更详细的图像描述，优化用于文本到图像数据集创建。

基于FLUX1-dev开发的LoRa微调模型，专为生成柔和粉彩风格的漫画封面而设计

InternVideo2-Chat-8B是一个结合大型语言模型(LLM)和视频BLIP的视频理解模型，通过渐进式学习方案构建，能够进行视频语义理解和人机交互。

该模型是基于BLIP架构的图像描述生成模型，专门针对场景高层描述进行了微调。

UniChart是一个用于图表理解和推理的预训练模型，能够处理图表中的文本、数据和视觉元素，并以自然语言生成输出。

LaMini-T5-738M是基于t5-large在LaMini-instruction数据集上微调而成的指令微调模型，参数量为738M，属于LaMini-LM系列模型之一。

LaMini-Flan-T5-783M是基于google/flan-t5-large在LaMini-instruction数据集上微调的指令跟随模型，参数量为783M，属于LaMini-LM系列之一。

LaMini-GPT-1.5B是基于GPT-2-xl架构微调的大型语言模型，属于LaMini-LM系列，专注于指令跟随任务

LaMini-T5-61M是基于T5-small架构，在LaMini-instruction数据集上微调的指令跟随模型，参数规模为61M。

LaMini-Flan-T5-248M是基于google/flan-t5-base在LaMini-instruction数据集上微调的248M参数模型，属于LaMini-LM系列，专为响应自然语言指令设计。

BLOOMZ-P3是基于BLOOM预训练模型的多语言指令微调模型，能够理解和执行数十种语言的人类指令。

MVP是一个基于Transformer架构的多任务监督预训练模型，专为自然语言生成任务设计。

这是一个基于T5-base架构的释义模型，在PAWS、MSRP和Opinosis数据集上进行了微调，主要用于文本释义和改写任务。

基于GPT2架构的无监督风格转换模型，通过复述生成实现文本风格转换

一个基于T5的模型，能够将输入的关键词转换为连贯的句子。

基于T5的模型，能够将输入的关键词转换为完整的句子。

基于T5-small架构的关键词生成文本模型，可将输入关键词转换为连贯句子

擅长处理自然语言转换任务的中文版T5-large模型