来自 Hugging Face 的 AI 项目

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约 300M 参数的预训练基础语言模型，支持中文和英文，与 MNN 推理引擎一起设计，面向设备端使用，可作为继续训练或微调的起点。

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通过 MNN 运行时在手机和边缘设备上运行 0.3B 的中英文对话模型，是约 173 MB 的 4 比特版本。适合给移动应用加入设备端助手的开发者。

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读取一段文字状态和你的问题，在一次计算里为每个问题从你给的选项中选出答案，并给出各候选项的概率。这是面向开发者的决策模型，不是聊天模型。

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用 192 到 726 MB 的 GGUF 文件运行一个紧凑的 0.3B 中英文语言模型，专为手机、笔记本等设备端使用而做，可配合 llama.cpp、LM Studio 或 ollama。

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一个约 300M 参数、支持英文和中文的小型指令微调语言模型，与 MNN 推理栈一起设计，面向手机和平板运行。适合构建端侧助手的开发者。

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