32B参数规模的量化大语言模型，基于ArliAI/QwQ-32B-ArliAI-RpR-v4模型，使用llama.cpp进行多种精度量化，适用于文本生成任务。

Valkyrie-49B-v1是基于llama.cpp的49B参数大语言模型，提供多种量化版本，适用于不同硬件配置。

这是一个12B参数的大语言模型，经过llama.cpp的imatrix量化处理，提供多种量化版本以适应不同硬件需求。

INTELLECT 2是由PrimeIntellect推出的大语言模型，支持40960 tokens的上下文长度，采用QwQ架构和GRPO强化学习框架训练。

专为日语小说创作支持而微调的大规模语言模型

OpenThinker2-32B的量化版本，使用llama.cpp进行imatrix量化，支持多种量化类型，适用于文本生成任务。

LoyalMaid-12B 是一个通过 mergekit 工具融合多个预训练语言模型得到的12B参数规模的大语言模型。

基于Qwen2.5-32B-Instruct开发的日语推理模型，融合了QwQ-32B的ChatVector，优化了日语推理性能。

基于多个12B参数规模的大语言模型融合而成，具备文本生成和对话能力

基于Mistral架构的24B参数指令微调模型，适用于文本生成任务

这是一个基于mlabonne/gemma-3-27b-it-abliterated转换的GGUF格式模型，适用于llama.cpp框架。

Cydonia-24B-v2.1是一个24B参数的大语言模型，经过llama.cpp的imatrix量化处理，提供多种量化版本以适应不同硬件需求。

基于多个Qwen系列32B参数模型的融合模型，采用Model Stock方法融合，增强多语言处理能力

Lamarckvergence-14B 是一个通过 mergekit 合并的预训练语言模型，由 Lamarck-14B-v0.7 和 Qwenvergence-14B-v12-Prose-DS 合并而成。

Nera_Noctis-12B的Llamacpp imatrix量化版本，基于Nitral-AI/Nera_Noctis-12B模型，支持英文文本生成任务。

基于Qwen2.5-72B-Instruct的量化版本，采用llama.cpp进行多种量化处理，适用于本地推理

calme-3.2-instruct-78b是基于Qwen2.5-72B的高级迭代版本，通过自我合并和微调增强能力的通用领域大语言模型。

Meta-Llama-3.1-70B-Instruct的FP8量化版本，适用于多语言的商业和研究用途，特别适合类似助手的聊天场景。

Florence-2-SD3-Captioner 是一个基于 Florence-2 架构的图像描述生成模型，专门用于生成高质量的图像描述文本。

实验性角色扮演导向的混合专家模型，目标是打造在角色扮演/情感角色扮演任务中表现不逊于或优于Mixtral 8x7B及其微调版本的模型。

Meta Llama 3 70B是由Meta开发的大语言模型，具有700亿参数，支持8k上下文长度，适用于英语的商业和研究用途。

Bielik-7B-Instruct-v0.1是基于Bielik-7B-v0.1进行指令微调的波兰语大语言模型，由SpeakLeash团队与ACK Cyfronet AGH合作开发，专注于波兰语理解和处理任务。

Matter 7B是基于Mistral 7B微调的模型，专为文本生成任务设计，支持对话式交互和函数调用。

Mistral-Evolved-11b-v0.1的量化版本，使用llama.cpp进行量化，提供多种量化选项以适应不同需求。

基于Mistral架构的7B参数大语言模型，采用DPO(直接偏好优化)训练，在多项基准测试中表现优异

基于Smaug-34B的监督微调模型，专注于提升数学和推理能力，在34B规模模型中表现优异。

QuartetAnemoi-70B-t0.0001是一个70B参数的大语言模型，通过自定义NearSwap算法合并了多个优秀模型，擅长故事讲述且避免使用陈词滥调。

无畏女仆-20B-V1.1是基于DaringMaid-20B的升级版本，主要更新是将Noromaid-13b从v0.1.1替换为v0.3版本，并略微提高了Noromaid的权重，以确保更好的兼容性。

无畏女仆-20B是一个基于多个优秀模型融合的文本生成模型，目标是打造更聪明、更擅长遵循指令的Noromaid模型。