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Llama Guard 3-1B is a fine-tuned Llama-3.2-1B pretrained model for content safety classification. Similar to previous versions, it can be used to classify content in both LLM inputs (prompt classification) and in LLM responses (response classification). It acts as an LLM – it generates text in its output that indicates whether a given prompt or response is safe or unsafe, and if unsafe, it also lists the content categories violated. Llama Guard 3-1B was aligned to safeguard against the MLCommons standardized hazards taxonomy and designed to lower the deployment cost of moderation system safeguard compared to its predecessors. It comes in two versions : 1B and 1B pruned and quantized, optimized for deployment on mobile devices. This repository contains two versions of Llama-Guard-3-1B, for use with transformers and with the original `llama` codebase. Once you have access to the model weights, follow the appropriate section.

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We introduce and opensource WizardLM-2, our next generation state-of-the-art large language models, which have improved performance on complex chat, multilingual, reasoning and agent. New family includes three cutting-edge models: WizardLM-2 8x22B, WizardLM-2 70B, and WizardLM-2 7B. We also adopt the automatic MT-Bench evaluation framework based on GPT-4 proposed by lmsys to assess the performance of models. The WizardLM-2 8x22B even demonstrates highly competitive performance compared to the most advanced proprietary models. Meanwhile, WizardLM-2 7B and WizardLM-2 70B are all the top-performing models among the other leading baselines at 7B to 70B model scales. We carefully collected a complex and challenging set consisting of real-world instructions, which includes main requirements of humanity, such as writing, coding, math, reasoning, agent, and multilingual. We report the win:loss rate without tie:

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Quen32

AlSamCur123

**Example usage**: - For text only LLMs: `llama-cli -hf AlSamCur123/Quen32 --jinja` - For multimodal models: `llama-mtmd-cli -hf AlSamCur123/Quen32 --jinja`

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2B dictation model (Qwen3.5 base, step 7314) quantized to affine Q6 group 64 for the FluidDecode runtime, with the v23 five-layer block-16 DFlash drafter attached, served at block 8 (taps [2, 7, 12, 17, 21], full 98k draft vocabulary, causal block attention). Output is byte-identical to plain greedy decoding. Requires FluidIntelligence with causal DFlash block attention (September 2026 or later).

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Core ML export of the final `nvidia/Nemotron-3-Diarization` checkpoint (revision `98fcee8e866bb534eee85d1eb3817170700ae717`), for on-device speaker diarization on macOS 14+ / iOS 17+. Weights are stored as fp16 and widened to fp32 at load time (`constexpr_cast`), so every op computes in fp32. The package stays at fp16 size (~199 MB). Frame-level agreement with NVIDIA's NeMo reference, same streaming loop and post-processing, on real meeting recordings:

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This is Yi Self Merged. I wanted model that will follow most instuctions yet preserve its base model nature. The following table outlines the primary characteristics and intended uses of my YiSM-34B-0rn models: Please remember that all YiSM-34B-0rn models operate under the apache-2.0 license, so familiarize yourself with its terms and conditions before employing their content.

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반드시 그렇지는 않습니다. 버전별 라이선스, 상업 이용 제한, 정책을 확인하세요. 자체 호스팅에는 연산 및 유지 비용도 듭니다.

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