基于 DistilBERT 的多语言情感分析模型，适用于多种语言的文本情感分类任务。

MixTex base_ZhEn 是一个支持中文和英语的图像转文本模型，基于MIT许可证发布。

基于facebook/drama-large在XNLI和ANLI数据集上微调的零样本分类模型，支持15种语言的自然语言推理任务。

OpenBuddy/openbuddy-deepseek-10b-v17.1-4k的GGUF格式模型文件，支持多种语言，适用于文本生成任务。

基于multilingual-e5-base优化的亚美尼亚语文本嵌入模型，支持语义搜索和跨语言理解

一个支持超过150种语言的多语言处理模型，适用于多种自然语言处理任务。

支持超过100种语言的通用Transformer模型，适用于多种自然语言处理任务

基于 Llama-3-8B-Instruct 的日语视觉语言模型，通过额外预训练和指令调优增强日语能力

Suzume 8B是基于Llama 3的多语言微调版本，在近90,000个多语言对话上进行训练，增强了多语言交流能力，同时保持了Llama 3的智能水平。

一个支持超过100种语言的多语言处理模型，适用于多种自然语言处理任务。

一个支持超过200种语言的多语言处理模型，适用于多种自然语言处理任务。

一个支持超过150种语言的多语言处理模型，适用于各种自然语言处理任务。

一个支持超过200种语言的通用语言模型，适用于多种自然语言处理任务。

这是一个支持超过150种语言的通用模型，适用于多种自然语言处理任务。

SERENGETI是一个覆盖517种非洲语言及方言的大规模多语言预训练模型，专注于填补非洲语言技术资源匮乏的空白。

基于xlm-roberta-base微调的填充掩码模型，用于预测被遮蔽的文本片段

基于xlm-roberta-base在xtreme_en数据集上微调的标记分类模型，支持多语言文本处理。

BLOOM 是一个多语言大语言模型，支持46种语言，专注于文本生成任务。

基于CrossSum数据集微调的mT5多对一模型，能够用中文(简体)总结多种语言编写的文本

基于多语言BERT的泰语抽取式问答模型，能区分大小写，适用于泰语问答任务。

基于多语言T5模型微调，专为零样本文本分类任务设计，支持15种语言

MiniLMv2是微软研究院推出的轻量级多语言预训练模型，基于Transformer架构，适用于多种自然语言处理任务。

XLM-RoBERTa是一个大规模跨语言句子编码器，基于100种语言的2.5TB数据训练，在多项跨语言基准测试中表现优异。

XLM-RoBERTa是一种跨语言句子编码器的扩展版本，基于100种语言的2.5T数据训练，在多项跨语言基准测试中表现优异。

mMiniLM-L12xH384 XLM-R 是一个轻量化的多语言预训练模型，基于 MiniLMv2 架构，通过关系蒸馏技术压缩了传统 XLM-RoBERTa 模型。

基于xlm-roberta-base在亚马逊多语言评论数据集上微调的文本分类模型

基于xlm-roberta-base在亚马逊多语言评论数据集上微调的文本分类模型

CINO是针对中国少数民族语言的多语言预训练模型，支持中文及7种少数民族语言，基于XLM-R框架构建。

MuRIL是谷歌开源的基于17种印度语言及其转写版本预训练的BERT模型，支持多语言表示。

CANINE-c是一个在多语言文本上预训练的字符级编码模型，无需显式标记化处理，直接操作Unicode字符。

基于xlm-roberta-base在亚马逊多语言评论数据集上微调的文本分类模型

基于bert-base-multilingual-uncased微调的模型，具体用途未明确说明

基于bert-base-multilingual-uncased的多语言问答模型，在XQuAD数据集上微调

这是distilbert-base-multilingual-cased的小型版本，支持25种语言，保持了原始模型的准确性。

基于bert-base-multilingual-cased定制的精简版本，支持英语和俄语，保持原始模型的表征输出和准确度。

XLM模型是基于17种语言文本训练的跨语言预训练模型，采用掩码语言建模(MLM)目标

这是bert-base-multilingual-uncased的精简版本，仅保留词汇表中的乌克兰语、英语和俄语标记。

这是bert-base-multilingual-cased的精简版本，专门支持英语、法语、荷兰语、俄语和阿拉伯语，保持原始模型的准确率。

支持英语、法语、西班牙语、德语、中文的BERT基础版，是bert-base-multilingual-cased的轻量版本