这是一个使用mergekit工具合并的预训练语言模型，采用DARE TIES方法融合了多个Gemma3-12B变体模型。

MagTie-v1-12B是一个基于DARE TIES算法合并的12B参数语言模型，融合了多个预训练模型的优势

ElvenMaid-12B-v2 是一个基于 ChatML 格式的 12B 参数语言模型，通过 mergekit 的 TIES 方法合并多个预训练模型而成，支持英文和日文交互。

这是一个基于Gemma-2-9B系列模型通过DARE TIES方法融合的9B参数规模语言模型，融合了多个优化版本的Gemma模型。

这是一个基于Gemma-2-9B系列模型的融合模型，采用DARE TIES方法融合了多个Gemma变体，旨在提升文本生成能力。

这是一个基于Gemma-2-9B系列模型通过DARE TIES方法合并的多模型融合版本，整合了多个Gemma变体的优势。

这是一个通过mergekit工具合并的9B参数规模的语言模型，基于TIES方法融合了三个不同风格的模型

基于SCE融合方法构建的32B参数规模大语言模型，融合了多个高性能预训练模型

Tantum合并过程中的中间步骤模型，由多个24B参数的Mistral和Llama3变体合并而成，适用于角色扮演和文本生成任务。

这是一个通过mergekit工具合并的12B参数语言模型，专注于创意写作和角色扮演任务，具有独特的叙事风格。

Neural-4-QA-7b 是一个基于多个7B参数规模模型合并的大语言模型，专注于问答任务，采用DARE-TIES合并方法优化性能。