Medra4b是基于医疗数据集微调的多语言（英语和罗马尼亚语）文本生成模型，专注于医疗领域应用。

Medra4b是一个基于医疗领域的量化语言模型，支持英文和罗马尼亚文，专注于文本生成和摘要任务。

MedGemma-4B-it-Q8_0-GGUF 是基于 google/medgemma-4b-it 转换而来的 GGUF 格式模型，专为医疗领域的图像文本到文本任务设计。

基于T5架构的静态量化模型，专注于学术论文摘要生成任务

Clinician-Note-2.0a是一个专注于医学领域的文本生成模型，特别适用于AI辅助临床记录和摘要生成。

Medra是基于医疗领域数据集微调的量化语言模型，专注于医疗问答和摘要生成任务。

DeepThinkerv2是一个具备深度数学推理能力的大语言模型，通过递归思考模式和多重验证机制提升解题准确性。

该模型是基于IBM Granite-3.3-8B指令微调模型转换而来的GGUF格式模型，适用于文本生成任务。

这是一个基于canopylabs/3b-fr-ft-research_release模型转换的GGUF格式法语语言模型，适用于文本生成任务。

Gemma 3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，支持多模态输入（文本/图像）和文本输出。

Gemma 3是Google基于Gemini技术构建的轻量级开放模型系列，支持多模态输入和文本输出。

这是由google/gemma-3-12b-it转换而来的GGUF格式模型，适用于llama.cpp框架。

这是一个基于Qwen2.5-14B-Instruct模型进行量化处理的版本，专门用于引文意图分类任务。

OpenCerebrum-1.0-7b-SFT是一个基于Locutusque/OpenCerebrum-1.0-7b-SFT的静态量化模型，支持多种量化版本，适用于代码生成、数学、化学、生物学等领域的文本生成和问答任务。

这是一个基于Qwen2架构的多模态模型，支持文本生成、图像转文本和视觉问答任务，提供多种量化版本以适应不同需求。

Qwen2-VL-7B-Instruct 是一个7B参数规模的多模态模型，支持图像与文本的交互任务。

Qwen2-VL-7B-Instruct 是一个多模态视觉语言模型，支持图像和文本的联合理解与生成任务。

该模型是基于Open-Orca/Mistral-7B-OpenOrca转换而来的GGUF格式模型，适用于文本生成任务。

Finance LLM 是一个专注于金融领域的语言模型，基于 Llama 架构，经过 OpenOrca、Lima 和 WizardLM 等数据集的微调。

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。