Skywork-OR1-7B 是一个 7B 参数规模的大语言模型，提供多种量化版本以适应不同硬件需求。

基于andrewzh的Absolute_Zero_Reasoner-Coder-14b模型，使用llama.cpp进行imatrix量化的版本，适用于推理和代码生成任务。

这是一个由ServiceNow语言模型（SLAM）实验室构建的15B参数大语言模型，经过llama.cpp工具量化处理，适用于本地推理部署。

Qwen3-32B的INT4量化版本，通过权重量化减少75%的磁盘和GPU内存需求，保持高性能

这是一个托管在Hugging Face Hub上的transformers模型，具体功能和用途尚未明确说明。

基于Qwen3-32B进行FP8动态量化的高效语言模型，显著降低内存需求并提升计算效率

基于Qwen3-4B的Mishima Imatrix量化版本，通过特定数据集增强散文风格生成能力

这是Qwen3-8B-abliterated模型的量化版本，使用llama.cpp进行量化，适用于文本生成任务。

Qwen3-8B的量化版本，使用llama.cpp的imatrix选项进行量化，适用于文本生成任务。

该模型是一个基于transformers库的模型，具体功能和用途需要进一步信息补充。

该模型是一个基于transformers库的模型，具体用途和功能需要进一步信息确认。

这是一个托管在Hugging Face Hub上的transformers模型，具体功能和用途尚未明确说明。

Google出品的Gemma 3 4B IT模型，支持多模态输入和长上下文处理，适用于文本生成和图像理解任务。

基于 dreamgen/lucid-v1-nemo 的量化模型，使用 llama.cpp 进行多种量化处理，适用于文本生成任务。

该模型是一个基于Transformers架构的模型，具体用途和功能需要进一步信息确认。

这是一个托管在Hugging Face Hub上的transformers模型，具体功能和用途需进一步补充信息。

phi-4是微软研究院开发的开源语言模型，专注于高质量数据和推理能力，适用于内存/计算受限环境。

ReasonFlux-F1-7B是基于思维模板扩展的分层大语言模型推理模型，通过模板增强推理轨迹微调而成，在多项推理任务中表现优异。

ReasonFlux-F1-32B是基于思维模板扩展的分层大语言模型，通过模板增强推理轨迹微调，在推理任务中表现优异。

这是一个托管在Hugging Face Hub上的transformers模型，具体功能和用途需进一步补充信息。

这是一个托管在Hugging Face Hub上的transformers模型，具体功能和用途需要进一步补充信息。

该模型是一个基于transformers库的模型，具体用途和功能未明确说明。

这是一个使用TIES方法合并的32B参数规模的大语言模型，基于Rombo-LLM-V3.1-QWQ-32b基础模型融合了多个FuseAI预览模型

字节跳动研究团队发布的72B参数规模的多模态基础模型，专注于图像文本转文本任务

基于Qwen 2.5 32B Instruct通过强化微调训练的模型，专门用于解决Temporal Clue数据集中具有挑战性的演绎推理问题。

基于m-a-p/YuE-s1-7B-anneal-en-cot模型使用Exllamav2量化的版本，适用于文本生成任务，特别在音乐相关领域表现良好。

Phi-4-Model-Stock-v2是基于多个Phi-4变体模型合并而成的大语言模型，采用model_stock合并方法，在多个基准测试中表现良好。

这是QVQ-72B-Preview-abliterated模型的GPTQ量化8位版本，支持图像文本到文本的转换任务。

这是一个托管在Hugging Face Hub上的transformers模型，具体功能和用途尚未明确说明。

这是一个托管在Hugging Face Hub上的transformers模型，具体功能和用途尚未明确描述。

这是一个托管在Hugging Face Hub上的transformers模型，具体功能和用途需要进一步补充信息。

该模型是一个基于transformers库的模型，具体功能和用途需要进一步信息确认。

Meta-Llama-3.1-70B的FP8量化版本，适用于多语言的商业和研究用途，权重和激活均量化为FP8格式，减少约50%的存储和内存需求。

该模型是一个基于Transformers库的模型，具体用途和功能需要进一步的信息来确定。

未提供模型的具体信息。

通义千问新一代72B参数大语言模型，支持131K长文本处理，在语言理解、文本生成、编程和数学推理等领域表现优异

这是一个托管在Hugging Face Hub上的transformers模型，具体功能和用途尚未明确说明。

基于Meta-Llama-3-70B进行后训练的模型，专为角色扮演任务优化，同时在通用领域指令跟随和推理任务中表现优异。

这是一个基于Apache-2.0许可证发布的AI模型，具体功能需要根据实际模型类型确定

YiSM-34B-0rn是一个基于Yi-1.5-34B和Yi-1.5-34B-Chat融合的大语言模型，旨在平衡指令遵循能力和基础模型特性。