Jedi-3B-1080p是由xlangai开发的3B参数模型，经过llama.cpp量化处理，适用于图像文本生成文本任务。

猎鹰-H1是由TII开发的混合Transformers+Mamba架构的因果解码器专用语言模型，支持英语，性能卓越。

SmolVLM2-2.2B-Instruct 是一个2.2B参数规模的视觉语言模型，专注于视频文本到文本任务，支持英语。

这是NVIDIA Llama-3_1-Nemotron-Ultra-253B-v1模型的量化版本，使用llama.cpp进行量化，支持多种量化类型，适用于不同硬件环境。

基于facebook/wav2vec2-xls-r-300m微调的语音邮件检测模型，专用于区分语音邮件问候语和真人应答。

基于ModernBERT预训练编码器的文本嵌入模型，支持8192 tokens长文本处理，在MTEB、LoCO和COIR等评估任务中表现优异。

FLUX.1-Redux-dev 是一个文本生成图像的模型，专注于将文本描述转换为高质量的图像。

这是Menlo/Ichigo-llama3.1-s-instruct-v0.4模型的GGUF量化版本，适用于资源受限环境下的语音语言处理任务。

GTE-v1.5系列中的英语文本编码器，基于BERT架构改进，支持长达8192的上下文长度，适用于英语文本表示任务。

CogVideoX是源自清影的开源视频生成模型，2B版本是入门级模型，平衡兼容性，运行和二次开发成本低。

Gemma是Google推出的轻量级开放模型系列，基于创建Gemini模型的技术构建，适用于多种文本生成任务。

Gemma是Google推出的轻量级前沿开放模型系列，基于与Gemini相同技术构建，适用于多种文本生成任务。

Gemma是Google推出的轻量级开源大语言模型系列，基于创建Gemini模型的相同技术构建，适用于多种文本生成任务。

GLiNER是一种基于双向Transformer的命名实体识别模型，能够识别任何实体类型，比传统NER模型更灵活，比大语言模型更高效。

Gemma是Google推出的轻量级开放模型系列，基于与Gemini相同技术构建，适用于文本生成任务。

M2-BERT-128是论文《Benchmarking and Building Long-Context Retrieval Models with LoCo and M2-BERT》中提出的8000万参数检索模型检查点

Gemma是Google推出的轻量级开源大语言模型，基于与Gemini相同技术构建，适用于多种文本生成任务。

SynapseLLM是WebraftAI开发的基于Mistral微调的7B参数大型语言模型，专注于代码和常规问答场景。

TinyLLama-v0 是一个轻量级语言模型，基于 GGUF 格式提供，适用于文本生成任务。

基于Chessgpt-Base-v1进行监督微调(SFT)的28亿参数对话模型，专注于国际象棋领域

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。

基于OpenCLIP框架在LAION-2B英语子集上训练的视觉语言模型，支持零样本图像分类和图文检索

该模型是基于facebook/wav2vec2-base在Common Voice 3.0英语数据集上微调的语音识别模型，在测试集上取得了0.247的词错误率。