GPT4All
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M1 Mac 上的实时推理延迟
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6.模型推荐：Mistral OpenOrca 【点击下载】或者软件内下载，在GPU的加速下，速度非常快！
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模型下载：
大小：3.83 GB内存：8GB
密斯特拉尔-7b-openorca.Q4_0.gguf
最佳整体快速聊天模型
- 快速响应
- 基于聊天的模型
- 由 Mistral AI 训练
- 在通过Nomic Atlas管理的 OpenOrca 数据集上进行了微调
- 已获得商业用途许可
大小：3.83 GB内存：8GB
米斯特拉尔-7b-指令-v0.1.Q4_0.gguf
最佳整体快速指令跟随模型
- 快速响应
- 由 Mistral AI 训练
- 未经审查
- 已获得商业用途许可
大小：3.92 GB内存：8GB
gpt4all-falcon-q4_0.gguf
模型速度非常快，质量很好
- 最快的响应
- 基于指令
- 由TII培训
- 由 Nomic AI 微调
- 已获得商业用途许可
大小：3.56 GB内存：8GB
orca-2-7b.Q4_0.gguf
- 基于指令
- 由微软培训
- 不能用于商业用途
大小：6.86 GB内存：16GB
orca-2-13b.Q4_0.gguf
- 基于指令
- 由微软培训
- 不能用于商业用途
大小：6.86 GB内存：16GB
Wizardlm-13b-v1.2.Q4_0.gguf
最佳整体较大型号
- 基于指令
- 给出很长的回复
- 仅用 1k 高质量数据进行微调
- 微软和北京大学培训
- 不能用于商业用途
大小：6.86 GB内存：16GB
努斯-爱马仕-llama2-13b.Q4_0.gguf
非常好的模型
- 基于指令
- 给出很长的回应
- 包含 300,000 条未经审查的说明
- 由 Nous Research 培训
- 不能用于商业用途
大小：6.86 GB内存：16GB
gpt4all-13b-snoozy-q4_0.gguf
整体模型非常好
- 基于指令
- 基于与 Groovy 相同的数据集
- 比 Groovy 慢，但响应质量更高
- 由 Nomic AI 培训
- 不能用于商业用途
大小：3.54 GB内存：8GB
mpt-7b-聊天-合并-q4_0.gguf
模型不错，架构新颖
- 快速响应
- 基于聊天
- 由 Mosaic ML 训练
- 不能用于商业用途
大小：1.84 GB内存：4GB
虎鲸-mini-3b-gguf2-q4_0.gguf
具有新颖数据集的新模型的小版本
- 基于指令
- 解释调整后的数据集
- Orca 研究论文数据集构建方法
- 不能用于商业用途
大小：1.74 GB内存：4GB
重复代码-v1_5-3b-q4_0.gguf
在堆栈的子集上进行训练
- 基于代码完成
- 已获得商业用途许可
- 警告：不适用于聊天 GUI
大小：8.37 GB内存：4GB
starcoder-q4_0.gguf
在堆栈的子集上进行训练
- 基于代码完成
- 警告：不适用于聊天 GUI
大小：3.56 GB内存：8GB
裂痕编码器-v0-7b-q4_0.gguf
接受过 Python 和 TypeScript 集合培训
- 基于代码完成
- 警告：不适用于聊天 GUI
大小：0.04 GB内存：1 GB
全MiniLM-L6-v2-f16.gguf
LocalDocs 文本嵌入模型
- LocalDocs 功能所必需的
- 用于检索增强生成（RAG）
大小：3.83 GB内存：8GB
em_german_mistral_v01.Q4_0.gguf
基于 Mistral 的德语应用模型
- 快速响应
- 基于聊天的模型
- 由埃拉米德培训
- 对德语指令和聊天数据进行了微调
- 已获得商业用途许可
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