Метка: liquid - Каталог нейросетей

Метка: liquid

Генерация текста

hauser458b/lfm2.5-230m-code-math-GGUF

Квантованные версии GGUF hauser458b/lfm2.5-230m-code-math, тонкая настройка LiquidAI/LFM2.5-230M (instruct), ориентированная на код/математику. Полную информацию об обучении, примечаниях к оценке...

Генерация текста

LiquidAI/LFM2.5-230M-MLX-4bit

LFM2.5-230M — это компактная многоязычная модель, построенная на гибридной архитектуре LiquidAI, сочетающая в себе сверточный уровень и уровень...

Генерация текста

LiquidAI/LFM2.5-230M-MLX-5bit

LFM2.5-230M — это компактная многоязычная модель, построенная на гибридной архитектуре LiquidAI, сочетающая в себе сверточный уровень и уровень...

Генерация текста

LiquidAI/LFM2.5-230M-MLX-6bit

LFM2.5-230M — это компактная многоязычная модель, построенная на гибридной архитектуре LiquidAI, сочетающая в себе сверточный уровень и уровень...

Генерация текста

zaakirio/LFM2.5-1.2B-Instruct-Uncensored-GGUF

GGUF-квантование zaakirio/LFM2.5-1.2B-Instruct-Uncensored, децензурированной (удалённой еретиками) версии LiquidAI/LFM2.5-1.2B-Instruct. Эти файлы запускаются с помощью llama.cpp и любого созданного на его...

Генерация текста

onnx-community/LFM2.5-350M-ONNX

LFM2.5 — это новое семейство гибридных моделей, предназначенных для развертывания на устройстве. Он основан на архитектуре LFM2 с...

Генерация текста

LiquidAI/LFM2-24B-A2B-MLX-4bit

Модель генерации текста Модальности:Генерация текста Области применения:Диалог / чат Задача: Генерация текста Автор: LiquidAI Теги: mlx, lfm2_moe, liquid,...

Генерация текста

LiquidAI/LFM2-8B-A1B-ONNX

LFM2-MoE — это модель «Смесь экспертов» с общим количеством параметров 8 млрд и активными параметрами ~ 1 млрд...

Генерация текста

LiquidAI/LFM2.5-1.2B-JP-MLX-4bit

LFM2.5-JP — это модель японского языка, основанная на гибридной архитектуре LFM2.5, оптимизированная для задач создания и завершения японского...

Генерация текста

onnx-community/LFM2-2.6B-Exp-ONNX

LFM2-2.6B-Exp — это экспериментальная контрольная точка, созданная на основе LFM2-2.6B с использованием чистого обучения с подкреплением. Специально обученный...