基于katanemo/Arch-Function-Chat-3B模型的量化版本，使用llama.cpp进行量化，支持多种量化类型，适用于文本生成任务。

适用于浏览器内推理的Phi-3 Mini-4K-Instruct ONNX模型，通过ONNX Runtime Web加速浏览器中的推理。

MiniLLM是一个轻量级语言模型项目，完整实现预训练→指令微调→奖励建模→强化学习全流程，以经济高效的方式构建具备基础对话能力的聊天模型

Minueza-32M-UltraChat是一个3200万参数的对话模型，基于Minueza-32M-Base训练，专注于文本生成任务。

基于EleutherAI/pythia-31m微调的3100万参数对话模型，支持多轮对话和多种任务场景

小羊驼是一个11亿参数的轻量级Llama模型，通过3万亿标记数据预训练，并经过对话微调和对齐优化，适合资源受限场景。

MobileLLaMA-1.4B-Chat 是基于 MobileLLaMA-1.4B-Base 微调而来的聊天模型，使用了 ShareGPT 数据集进行监督式指令微调。

基于LLaMA 3B v2开发的对话模型，支持文本生成任务，在开放大模型排行榜中表现中等。

这是一个160M参数的Llama聊天模型，基于JackFram/llama-160m微调而来，专注于文本生成任务。

TinyLlama-1.1B-Chat-v0.6 是一个轻量级的聊天模型，基于1.1B参数的Llama架构，专为对话任务优化。

TinyMistral-248M-Chat 是一个基于 TinyMistral-248M 的聊天模型，经过多数据集训练和优化，适用于多种对话任务。

TinyMistral-248M-Chat是一个基于TinyMistral-248M微调的聊天模型，支持多轮对话，适用于各种对话场景。

TinyLlama-1.1B是一个紧凑型大语言模型，参数规模为11亿，基于Llama 2架构，专为计算和内存受限场景优化。

TinyLlama-1.1B是一个基于Llama 2架构的轻量级语言模型，参数规模为1.1B，专为计算和内存受限的应用场景设计。

基于TinyLlama-1.1B微调的轻量级对话模型，使用Alpaca数据集训练，适用于英文文本生成任务

TinyLlama是一个1.1B参数的紧凑型语言模型，基于3万亿token预训练，适用于计算资源有限的应用场景。

基于RUT5的小型闲聊模型，针对俄语对话优化，减少了有害内容生成。

基于游戏《美妙世界》(The World Ends With You)角色约书亚的对话式AI模型，表现平平的聊天机器人。