DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-abliterated-Q4-mlx
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AI 모델 탐색 22972
cudaLLM-8B
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자세히 보기 ↗NeuralMona_MoE-4x7B
CultriXNeuralMona_MoE-4x7B is a Mixture of Experts (MoE) made with the following models using LazyMergekit: * CultriX/MonaTrix-v4 * mlabonne/OmniTruthyBeagle-7B-v0 * CultriX/MoNeuTrix-7B-v1 * paulml/OmniBeagleSquaredMBX-v3-7B
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자세히 보기 ↗gemma-4-12b-heretic-abliterated-GGUF
culturerevoltThis repository hosts a complete, professional-grade suite of **iMatrix (Importance Matrix) GGUF quantizations** of `culturerevolt/gemma-4-12b-heretic-abliterated`. The base model is an abliterated, fully decensored variant of Google's `gemma-4-12b-it` architecture, stripped of categorical refusal strings via norm-preserving directional ablation. This comprehensive GGUF suite is calibrated to preserve maximum linguistic entropy, narrative depth for creative fiction, and strict syntax parsing for agentic tools across multiple hardware profiles. All models (except the standard Q8_0 baseline) utilize a custom calculated importance matrix to prevent the loss of reasoning performance that standard static quants suffer from. Use this table to match the model files to your available hardware footprint:
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자세히 보기 ↗gpt2-124m-fineweb-edu
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자세히 보기 ↗Llama-3-8B-Instruct-Finance-RAG
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자세히 보기 ↗dolphin-8b-merged
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자세히 보기 ↗Nanbeige4.3-33B-GGUF
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자세히 보기 ↗Agents-A1-AWQ-INT4
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자세히 보기 ↗gemma-4-26B-A4B-it-AWQ-4bit
cyankiwiHugging Face | GitHub | Launch Blog | Documentation | Technical Report Gemma is a family of open models built by Google DeepMind. Gemma 4 models are multimodal, handling text and image input (with audio supported on E2B, E4B, and 12B) and generating text output. This release includes open-weights models in both pre-trained and instruction-tuned variants. Gemma 4 features a context window of up to 256K tokens and maintains multilingual support in over 140 languages. Featuring both Dense and Mixture-of-Experts (MoE) architectures, Gemma 4 is well-suited for tasks like text generation, coding, and reasoning. The models are available in five distinct sizes: **E2B**, **E4B**, **12B**, **26B A4B**, and **31B**. Their diverse sizes make them deployable in environments ranging from high-end phones to laptops and servers, democratizing access to state-of-the-art AI.
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자세히 보기 ↗GLM-4.5-Air-AWQ-4bit
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자세히 보기 ↗GLM-4.7-Flash-AWQ-4bit
cyankiwiGLM-4.7-Flash is a 30B-A3B MoE model. As the strongest model in the 30B class, GLM-4.7-Flash offers a new option for lightweight deployment that balances performance and efficiency. For multi-turn agentic tasks (τ²-Bench and Terminal Bench 2), please turn on Preserved Thinking mode. For τ^2-Bench evaluation, we added an additional prompt to the Retail and Telecom user interaction to avoid failure modes caused by users ending the interaction incorrectly. For the Airline domain, we applied the domain fixes as proposed in the Claude Opus 4.5 release report.
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자세히 보기 ↗GLM-5.2-AWQ-INT4
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MODEL HANDBOOK
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