DeepSeek R1 0528的AWQ量化模型，支持使用vLLM在8块80GB GPU上以全上下文长度运行。

QwenLong-L1是基于强化学习训练的长上下文大推理模型，在七个长上下文文档问答基准测试中表现优异。

由英伟达发布的4B参数规模大语言模型，支持128k tokens上下文长度，专为推理、对话及RAG等任务优化

AM Thinking v1是由A-M团队开发的基于Qwen 2.5-32B-Base的大语言模型，增强推理能力，支持132k tokens的上下文长度。

基于Qwen3-14B大语言模型的高性能GGUF转换版本，专为创造性推理、深层梦境逻辑、智能体交互和多语言指令优化

基于50+专业数据集微调的多功能模型，擅长创意任务和技术挑战，支持10种语言

一个基于50多个专业数据集微调的多功能模型系列，在创意任务和技术挑战方面均表现出色

Phi-4推理增强版是微软研究院开发的140亿参数开源推理模型，通过监督微调和强化学习优化，专注于数学、科学和编程领域的高级推理能力。

这是基于Qwen3-4B模型的NEO Imatrix量化版本，采用BF16格式的MAX输出张量以提升推理和输出生成能力，支持32k上下文长度。

Qwen3-30B-A3B-Base是通义千问系列最新一代30.5B参数规模的混合专家（MoE）大语言模型，支持119种语言和32k上下文长度。

Qwen3-0.6B是通义千问系列最新一代0.6B参数规模的大语言模型，支持思维与非思维模式切换，具备强大的推理、指令遵循和智能体能力。

基于千问2.5 14B模态架构设计的增强推理模型，优化通用推理与问答场景，支持128K上下文和8K输出

基于Llama 3 70B架构的合并模型，专为故事生成和角色扮演优化，支持长上下文窗口

Gemma3-R1984-4B是基于谷歌Gemma-3-4B模型构建的强大智能体AI平台，支持多模态文件处理和深度研究能力。

IBM-Granite的20亿参数指导模型，支持多语言和长上下文任务，具备结构化推理能力。

Llama 4系列是Meta开发的多模态AI模型，支持文本与图像交互，采用混合专家架构(MoE)，在文本和图像理解方面具有行业领先性能。

Raptor-X5-UIGEN是基于Qwen 2.5 14B模态架构设计的大语言模型，专注于UI设计、极简编码和内容密集型开发，具有增强的推理能力和结构化响应生成。

Granite-3.2-2B-Instruct是一个20亿参数的长上下文AI模型，专为思维推理能力微调。

Theta-Lyrae-Qwen-14B是基于Qwen 2.5 14B模态架构设计的140亿参数模型，优化了通用推理和问答能力，在上下文理解、逻辑推理和多步骤问题解决方面表现优异。

Galactic-Qwen-14B-Exp2 是基于 Qwen 2.5 14B 架构设计的大语言模型，专注于增强推理能力，擅长上下文理解、逻辑推理和多步骤问题解决。

RombUltima-32B 是一个融合模型，结合了 Rombos-LLM-V2.5-Qwen-32b 和 Ultima-32B 的优势，优化了推理能力、多语言理解能力以及多轮对话表现。

ModernBERT 是一个在多任务源的自然语言推理（NLI）任务上微调的模型，擅长零样本分类和长上下文推理。

C4AI Command R+是1040亿参数的多语言大语言模型，支持检索增强生成(RAG)和工具调用，优化了推理、摘要和问答等任务。

Command R+是Cohere Labs推出的1040亿参数开放权重研究版本模型，具备检索增强生成（RAG）和工具使用能力，支持多语言和多步任务自动化。

Code Llama是Meta推出的70亿至700亿参数规模的代码生成与理解模型系列，本模型为700亿参数基础版

Einstein-v4-7B是基于Mistral-7B-v0.1在多样化科学数据集上完整微调的大语言模型，专注于STEM领域任务

基于TinyLlama-1.1B的32k上下文微调版本，通过增大rope theta实现长上下文处理能力

Mixtral-8x7B是一个预训练的生成式稀疏混合专家模型，在多数基准测试中表现优于Llama 2 70B。

基于T5架构的编码器-解码器模型，通过Flan提示调优优化，支持多语言任务处理