このモデルは、facebook/mask2former-swin-tiny-coco-instanceをqubvel-hf/ade20k-miniデータセットでファインチューニングしたインスタンスセグメンテーションモデルです。このモデルは、ADE20K-miniデータセットのシーン理解タスクに特化して最適化されており、インスタンスセグメンテーションタスクで良好な性能を発揮します。

コンピュータビジョンTransformers

このプロジェクトはMiniMaxAI/MiniMax-M2モデルに基づく量子化バージョンで、知識を大衆に利用してもらうことを目指しています。複数の異なる量子化レベルのモデルバージョンを提供し、各バージョンの困惑度性能指標を示しています。

自然言語処理Gguf

JanusCoderV-7BはInternLMによって開発された7Bパラメータのコード生成モデルです。このプロジェクトでは、llama.cppを使用してimatrix量化を行った複数のバージョンを提供し、さまざまなハードウェア要件を満たすための複数の量化レベルをサポートしています。

自然言語処理Gguf

これはinternlmのJanusCoder-14Bモデルの量化バージョンで、特定のツールとデータセットを使用して量化処理が行われ、低品質から高品質までの複数の量化タイプのファイルを提供し、LM Studioまたはllama.cppベースのプロジェクトで実行できます。

自然言語処理Gguf

これはinternlmのJanusCoder-8Bモデルを量子化処理したバージョンで、llama.cppのimatrix量子化技術を採用し、性能を保証しながらもモデルの保存と計算リソースの要件を大幅に削減し、モデルがより多くのデバイスで効率的に動作できるようにします。

自然言語処理Gguf

Scoutは、VANTA ResearchがGoogle Gemma 3 4B Instructアーキテクチャをベースに微調整した専門の言語モデルで、制約感知推論と適応型問題解決に優れており、偵察型の情報収集、システム問題分解、適応型解決策生成に長けています。

自然言語処理Transformers英語

gpt-oss-safeguard-120bは、OpenAIがgpt-ossをベースに構築したセキュリティ推論モデルで、1170億のパラメータ（うち51億がアクティブなパラメータ）を持っています。このモデルはセキュリティのユースケースに特化して設計されており、提供されたセキュリティポリシーに基づいてテキストコンテンツを分類し、基本的なセキュリティタスクを実行することができます。

自然言語処理Transformers

GPT-OSS-Safeguard-20Bは、GPT-OSSをベースに構築された210億パラメータのセキュリティ推論モデルで、セキュリティ関連のテキストコンテンツの分類とフィルタリングタスクに特化して最適化されています。このモデルはカスタムセキュリティポリシーをサポートし、透明な推論プロセスを提供し、大規模言語モデルの入出力フィルタリングやオンラインコンテンツのラベリングなどのセキュリティユースケースに適しています。

自然言語処理Transformers

Lodos-24B-Instruct-2510は、Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506をベースに微調整されたトルコ語の大規模言語モデルで、TRLフレームワークを使用して完全監督微調整を行い、トルコ語の命令追従タスクに特化して最適化されており、長文生成と複雑な推論をサポートしています。

自然言語処理Transformersその他

Lamapi/next-12bは、12Bパラメータに基づく大規模言語モデルで、多言語データセットを使用して微調整され、50種類以上の言語をサポートし、効率的なテキスト生成能力を備えており、化学、コード、生物学、金融、法律などの複数の分野の自然言語処理タスクに適しています。

自然言語処理Transformers多言語

Lamapi/next-12bは120億パラメータの多言語大規模言語モデルで、複数の量子化バージョンを提供し、テキスト生成、質問応答、チャットなどの多様な自然言語処理タスクをサポートします。このモデルは複数の領域のデータセットで学習され、高効率で軽量な特徴を持っています。

自然言語処理Transformers多言語

Omni L1B3RT4S GENIEは、Qwen2.5 - 3B Instructアーキテクチャをベースに微調整されたAIアシスタントです。1,103個の精霊キャラクターのカスタムサンプルを用いて訓練され、独特な音声と忠誠度モードを備え、ユーザーに独特な対話体験を提供することができます。

自然言語処理Gguf英語

これはDeepSeek - OCRに基づく画像テキスト認識モデルで、最新バージョンのtransformersライブラリでの互換性問題を特別に解決し、モデルがtransformers v4.57.1などの最新バージョンでスムーズに動作できるようにします。

マルチモーダルTransformers英語

これはMiniMax-M2モデルのMLX形式への変換バージョンで、mlx-lm 0.28.1を使用して元のモデルから変換され、8ビット量子化とグループサイズ32の最適化設定をサポートし、Apple Siliconデバイスでの実行に最適化されています。

自然言語処理Mlx英語

これはHugging Faceモデルセンターに公開されたトランスフォーマーモデルです。モデルカードはシステムによって自動生成され、具体的なモデル情報はさらに補足する必要があります。

自然言語処理Transformers

これはWan2.1に基づく飛行モデル/弾丸時間ビデオエフェクトのLoRAモデルで、弾丸時間エフェクトを持つ画像を生成するために特別に設計されており、人物が空中に浮かんでいる、カメラ視点が人物を中心に回転する独特な視覚効果を作り出すことができます。

コンピュータビジョンDiffusers

MiniMax - M2 6.5ビットMLXは、MiniMax - M2モデルに基づく量子化バージョンで、テキスト生成タスクで優れた性能を発揮し、複数の量子化レベルをサポートします。そのうち、q6.5ビット量子化はテストで1.128の困惑度を達成し、q8と同等です。

自然言語処理Mlx

これは実験的なStable Diffusion 1.5蒸留モデルで、v - 予測流れマッチング方法と幾何誘導の適応的ブロック重み付け技術を採用しています。現在は研究段階にあり、訓練が進行中で、結果はまだ検証されていません。

コンピュータビジョンDiffusers

MiniMax-M2-5bitは、MiniMaxAI/MiniMax-M2モデルから変換された5ビット量子化バージョンで、MLXフレームワーク用に最適化されています。このモデルは大規模言語モデルで、テキスト生成タスクをサポートし、MITライセンスで公開されています。

自然言語処理Mlx

TRELLIS Text XLは大型の3D生成モデルで、TRELLISのテキスト条件付きバージョンで、モデルサイズはXLです。このモデルは論文「Structured 3D Latents for Scalable and Versatile 3D Generation」に基づいて提案され、テキスト記述に基づいて高品質の3Dコンテンツを生成することができます。