基于Qwen/QwQ-32B的文本生成模型，专注于角色扮演和创意写作任务，支持超低比特量化和长对话处理。

Kanana 1.5 是 Kanana 模型系列的新版本，在编码、数学和函数调用能力方面有显著提升，能够处理长达32K个令牌的输入，使用YaRN时可处理多达128K个令牌。

Qwen3-14B是基于Qwen/Qwen3-14B-Base生成的GGUF格式模型，支持文本生成任务，采用IQ-DynamicGate超低比特量化技术优化内存效率。

Qwen2.5-7B-Instruct是基于Qwen2.5-7B的指令微调模型，支持文本生成任务，特别优化了聊天场景下的表现。

OlympicCoder-7B是基于Qwen2.5-Coder-7B-Instruct优化的代码生成模型，采用IQ-DynamicGate超低比特量化技术，专为内存受限环境设计。

phi-2 是一个采用 IQ-DynamicGate 超低比特量化（1-2 比特）的文本生成模型，适用于自然语言处理和代码生成任务。

GLM-Z1-32B-0414是一个32B参数规模的多语言文本生成模型，支持中文和英文，采用MIT许可证发布。

基于Meta Llama-3.1-70B-Instruct微调的模型，采用NVIDIA HelpSteer2数据集优化，支持文本生成任务。

基于Llama-3-8B架构优化的超低比特量化模型，采用IQ-DynamicGate技术实现1-2比特精度自适应量化，适用于内存受限环境。

基于OLMo-2-0325-32B-DPO的指令微调模型，采用IQ-DynamicGate超低比特量化技术，专为内存受限环境优化。

Qwen2.5-VL-7B-Instruct 是一个多模态视觉语言模型，支持图像理解和文本生成任务。

基于Llama-3架构的8B参数模型，采用IQ-DynamicGate超低比特量化技术优化内存使用

IBM Granite系列8B参数指令微调语言模型，采用IQ-DynamicGate超低比特量化技术，适用于高效推理场景

这是一个基于 Mistral-Small-3.1-24B-Base-2503 的指令微调模型，采用 GGUF 格式和 IQ-DynamicGate 超低比特量化技术。

Qwen2.5-14B-Instruct-1M 是一个基于 Qwen2.5-14B 的指令微调模型，支持文本生成任务，适用于聊天场景。

Mistral-7B-Instruct-v0.2是基于Mistral-7B架构的指令微调模型，支持文本生成任务，采用IQ-DynamicGate超低比特量化技术优化内存效率。

Mistral-7B-Instruct-v0.1是一个基于Mistral-7B-v0.1的微调模型，支持文本生成任务，采用IQ-DynamicGate超低比特量化技术，适用于内存受限的部署环境。