MythoMax-L2-13b

创新张量合并技术打造的AI语言模型

语言模型 Github 开源项目 MythoMax 模型角色扮演模型合并 Huggingface 人工智能

MythoMax-L2-13b通过张量类型合并技术，将MythoLogic-L2模型与Huginn模型进行融合。该模型采用Alpaca格式构建，每层应用独特比例实现结构一致性，支持角色扮演与故事创作等任务。目前已发布GGUF、GPTQ、AWQ等多种量化版本。

Github

Huggingface

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NeuralLLaMa-3-8b-DT-v0.1 - 结合多模型优势的文本生成解决方案，增强任务表现

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NeuralLLaMa-3-8b-DT-v0.1 是一种通过融合ChimeraLlama-3-8B-v2、llama-3-stella-8B和llama-3-merged-linear等模型，借助LazyMergekit技术，提升了文本生成任务精确度的开源项目。适用于0-Shot和多次尝试测试，表现出出色的任务表现，严格准确率达43.71%。项目易于集成，支持多种量化配置，适合多种平台应用。

Llama-3SOME-8B-v1-GGUF - 经过小说写作训练优化的轻量级语言模型

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Llama-3SOME-8B-v1是基于Llama-3-Soliloquy-8B训练的语言模型，主要专注于小说创作。模型支持角色对话、场景叙述等多种写作形式，能保持长文本的连贯性和故事性。提供8bpw、6bpw、4bpw等多种量化版本，满足不同设备的运行需求。

NSFW_DPO_Noromaid-7b-Mistral-7B-Instruct-v0.1-GGUF - 结合多模型的量化文本生成引擎

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NSFW_DPO_Noromaid-7b-Mistral-7B-Instruct-v0.1-GGUF是利用llama.cpp开发的量化模型，整合了mistralai和athirdpath的两款7B模型。通过slerp合并法和bfloat16数据类型，该项目优化了文本生成任务的性能。用户可以通过Transformers和Accelerate库在Python中完成文本生成。该模型结合了多模型的优点，专为处理复杂文本生成任务而设计，提供了高效的运行性能。

Cydonia-22B-v1.2-GGUF - 提升模型生成能力以支持丰富的创意表达

Cydonia 22B v1.2GithubHuggingfaceMistral创造力对话平衡开源项目模型角色扮演

Cydonia 22B v1.2 GGUF版本强化了模型的创意表达与角色扮演能力，表现出更高的连贯性和生动性，适合生成吸引人的内容与实现有效角色扮演。此版本通过丰富的创意能力，支持提供详尽的角色背景，并确保剧情中对话与行动的平衡，塑造更具互动性的体验。同时，在信息处理的灵活性和表达的智能性上较以往版本表现更佳，为用户创意发挥提供了广阔的空间。

Behemoth-123B-v1-GGUF - 多种量化策略优化文本生成模型效率

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Behemoth-123B-v1-GGUF 项目运用 Llamacpp imatrix 技术进行模型量化，支持从 Q8_0 到 IQ1_M 的多种格式，适应不同硬件环境。项目涵盖多种文件种类，量化质量和大小各异，从高质到低质，满足多样使用需求。用户可根据 RAM 和 VRAM 选择合适文件，平衡速度与质量的追求。Q8_0 格式在嵌入和输出权重方面的质量表现突出，而适用于 ARM 芯片的 Q4_0_X_X 格式则显著提升运算速度，尤其适合低内存硬件。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-quantized.w8a8 - 量化优化的多语言文本生成模型

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该模型通过INT8量化优化，实现了GPU内存效率和计算吞吐量的提升，支持多语言文本生成，适用于商业和研究中的辅助聊天任务。在多个基准测试中，该模型实现了超越未量化模型的恢复率，尤其在OpenLLM和HumanEval测试中表现突出。使用GPTQ算法进行量化，有效降低了内存和磁盘的占用。可通过vLLM后端快速部署，并支持OpenAI兼容服务。

bigyi-15b - 合并模型技术的进步：探索创新设计

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Bigyi-15b融合了若干预训练语言模型，利用mergekit工具及passthrough合并方法，以01-ai/Yi-9B为核心，具备4k上下文处理能力。此模型增强了在多应用场景中的表现，比如复杂数值计算与自然语言生成，同时优化了信息匹配准确性。

WizardLM-2-7B-GGUF - 基于Mistral-7B的多语言对话模型支持复杂任务和推理

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Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF - Llama 3.2多语言模型的高效量化部署方案

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Llama 3.2系列多语言模型的GGUF量化版本，针对对话、检索和摘要任务进行优化。通过多种量化方案实现4.66GB至9.38GB的灵活内存占用，适合在资源受限环境部署。该模型在主流行业基准测试中展现了良好性能。

Llama-2-70b-hf - Meta开发的70亿参数开源大语言模型支持多样化自然语言处理任务

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Llama-2-70b-hf是Meta开发的70亿参数大语言模型,基于优化的Transformer架构,支持4k上下文长度。模型在2万亿token公开数据上预训练,通过监督微调和人类反馈强化学习实现对话能力。在多项基准测试中表现优异,适用于对话、问答、推理等自然语言处理任务。作为开源发布的基础模型,为学术研究和商业应用提供了有力支持。

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