EXAONE-4.0-1.2B 是一个多语言大语言模型，整合了非推理模式和推理模式，支持英语、韩语和西班牙语。

Tri-21B是一款旗舰级大语言模型，仅使用2T训练令牌便达到最先进性能，重新定义了训练效率边界。

Voxtral Mini是基于Ministral 3B的增强版本，具备先进的音频输入能力，在语音转录、翻译和音频理解等方面表现出色。

Lucy是一款专注于智能网页搜索和轻量级浏览的17亿参数模型，基于Qwen3-1.7B构建，优化后可在移动设备上高效运行。

T-pro-it-2.0 是基于 Qwen 3 模型家族构建的模型，结合了持续预训练和对齐技术，能在多种任务中提供高质量的推理和响应。

基于多个Qwen 3微调模型合并而成的语言模型，融合代码和数学能力，提供强大的语言处理功能。

EXAONE 4.0 是一个集成了非推理模式和推理模式的多语言大语言模型，支持英语、韩语和西班牙语，具备智能体工具调用能力。

EXAONE 4.0 模型集成了非推理模式和推理模式，兼具 EXAONE 3.5 的出色可用性与 EXAONE Deep 的高级推理能力。支持英、韩、西三种语言，为智能应用提供更强大的支持。

EXAONE 4.0 是一个多功能大语言模型，集成了非推理和推理模式，支持英语、韩语和西班牙语，具备智能体工具使用能力。

LFM2 是由 Liquid AI 开发的新一代混合模型，专为边缘 AI 和设备端部署设计，在质量、速度和内存效率方面树立了新标准。

A.X 3.1 Light 是一款专为韩语理解和企业部署优化的轻量级大语言模型（LLM），由SKT完全自主研发。

音频火烈鸟3是一款完全开源的先进大型音频语言模型，能够提升对语音、声音和音乐的推理与理解能力。

SmolLM3是一款参数为30亿的语言模型，旨在突破小模型的性能边界。它支持6种语言，具备高级推理能力和长上下文处理能力，是一个完全开源的模型。

A.X 4.0 Light 是由 SKT AI Model Lab 开发的轻量级大语言模型，基于 Qwen2.5 构建，针对韩语理解和企业部署优化。

LongWriter-Zero-32B 量化模型基于 THU-KEG/LongWriter-Zero-32B 基础模型，支持中英双语，适用于强化学习、写作等长上下文场景。

LongWriter-Zero-32B量化模型是基于原始模型进行静态量化处理的多语言模型，适用于强化学习、写作等长上下文场景。

SmolLM3是一款拥有30亿参数的开源语言模型，支持6种语言，具备强大的推理能力和长上下文处理能力。

Jan Nano是基于Qwen3架构微调的小型语言模型，专为本地和嵌入式环境设计，兼具高效性和长上下文处理能力。

DeepSeek-R1-0528模型的GPTQ量化版本，采用Int4 + 选择性Int8的量化方案，在保证生成质量的同时减小文件大小。

Zlatorog-12B-Instruct-Beta 是基于 Mistral Nemo 12B 微调的大语言模型，专为斯洛文尼亚语相关研究设计，支持指令跟随、推理和工具增强生成任务。

基于Qwen3-14B架构构建的指令微调模型，专精数学推理、代码生成和事实准确性

Phi-4-reasoning是一款由微软开发的先进推理模型，基于Phi-4进行微调，专注于提升数学、科学和编码等领域的推理能力。

Phi-4-reasoning-plus 是由微软研究院开发的开源推理模型，专注于数学、科学和编程领域的高级推理能力。

Qwen3是由Qwen团队开发的一系列先进语言模型，在高级推理、对话、指令遵循和智能体应用等方面表现卓越。

GreenMind-Medium-14B-R1 是一款中等规模的越南语语言模型，能够有效解决需要中级推理的问题，例如常识、数学、自然科学和社会科学主题。

Bamba-9B-v2 是基于 Mamba-2 架构构建的仅解码器语言模型，专注于文本生成任务，性能优于 Llama 3.1 8B。

Kyro-n1.1是Kyro-n1的增强版本，基于Qwen2.5-7B-Instruct构建，优化了推理能力、理解能力和响应精准度。

Phi-4-reasoning-plus 是微软研究院开发的先进开放权重推理模型，基于 Phi-4 通过监督微调和强化学习优化，专注于数学、科学和编码领域的高级推理能力。

InternVL3-78B是OpenGVLab推出的先进多模态大语言模型，展现卓越的综合性能。相比前代InternVL 2.5，具备更强大的多模态感知与推理能力，并将能力拓展至工具使用、GUI代理、工业图像分析、3D视觉感知等新领域。

InternVL3-2B-Instruct是基于InternVL3-2B的监督微调版本，经过原生多模态预训练和SFT处理，具备强大的多模态感知和推理能力。

Kanana 1.5是Kanana模型家族的新版本，在编码、数学和函数调用能力方面有显著提升，支持32K tokens长度并可扩展至128K tokens。

基于DeepSeek-R1-Distilled-Qwen-1.5B微调的代码推理大语言模型，采用分布式强化学习技术扩展长上下文处理能力

Shisa V2是由Shisa.AI研发的日英双语通用对话模型，专注于提升日语任务表现，同时保持强大的英语能力。

基于Qwen 2.5 14B架构构建的新一代语言模型，专为数学推理、编程和通用逻辑任务优化。

基于1万亿高质量法语文本预训练的法语语言模型，是ModernBERT的法语版本

Phi-4推理是基于Phi-4通过监督微调思维链轨迹数据集和强化学习训练的前沿开放权重推理模型，专注于数学、科学和编程技能。

基于Llama架构的紧凑型语言模型，支持英语和葡萄牙语，参数规模9600万，支持4096个token的上下文长度。

当前V3-0324模型在该尺寸类别中表现最佳的量化版本，在保持性能接近Q8_0的同时显著减小了体积

EXAONE Deep是由LG AI Research开发的高效推理语言模型，参数规模2.4B，在数学和编程等推理任务中表现优异。

110亿参数大语言模型，采用创新的SuperBPE分词器训练，支持超词单元识别和子词分词能力。