メルタは、DiscordボットMelta27をベースに開発された独特な小型言語モデルで、可愛く、魅力的で、情熱的な個性を持ち、オリジナルで独特で可愛いテキストコンテンツの生成に特化しています。

自然言語処理Transformersフランス語

これはyanolja/YanoljaNEXT-Rosetta-27B-2511モデルの静的量子化バージョンで、さまざまな量子化タイプの重みファイルを提供し、多言語翻訳タスクをサポートしています。このモデルは、中国語、英語、日本語、韓国語などの主要言語を含む32の言語に特化して最適化されています。

自然言語処理Transformers多言語

Qwen-Edit-Skinは、Qwen/Qwen-Image-Edit-2509モデルをベースに微調整されたLoRAモデルで、画像中の人物の肌のリアリティと細部を向上させることに特化しており、より自然で繊細な肌のテクスチャを生成します。

コンピュータビジョンDiffusers

Apollo-V0.1-4B-Thinkingは40億パラメータの大規模言語モデルで、思考過程の推論アーキテクチャを採用し、推論タスクに特化して最適化されています。このモデルは複数の量子化バージョンを提供し、さまざまなハードウェア環境で効率的に動作します。

自然言語処理Gguf

これはQwen3-VL-30Bに基づく量子化バージョンのモデルで、画像テキストからテキストへの変換タスクに特化しています。このモデルは量子化技術を通じて元のモデルを最適化し、より効率的な推論ソリューションを提供します。

マルチモーダルGguf

これはMistralアーキテクチャに基づく画像テキストをテキストに変換する量子化モデルで、パラメータ規模は24Bで、指令追従タスクに特化して最適化訓練され、マルチモーダル入力処理をサポートしています。

マルチモーダルGguf

Qwen3-VLは通義シリーズの中で最も強力なビジュアル言語モデルで、卓越したテキスト理解と生成能力、深いビジュアル感知と推論能力、長いコンテキストのサポート、強力な空間とビデオ動的理解能力、そして優れたインテリジェントエージェント対話能力を備えています。

マルチモーダルGguf

これは慧慧Qwen3-VL-8B思考消去モデルの量子化バージョンで、Qwen3-VL-8Bアーキテクチャに基づいて、画像テキスト変換タスクに特化して最適化および量子化処理が行われ、llama.cppツールを通じて効率的に実行できます。

マルチモーダルGguf

慧慧Qwen3-VL-8B指令アブレーションモデルの量子化バージョンで、画像テキストからテキストへの変換タスクに特化しています。このモデルはQwen3-VL-8Bアーキテクチャに基づいており、指令アブレーション最適化と量子化処理を行っており、性能を維持しながら計算リソースの要求を低減できます。

マルチモーダルGguf

慧慧Qwen3-VL-4B思考消除モデルの量子化バージョンで、Qwen3-VL-4Bモデルをベースに最適化されており、思考チェーン推論プロセスを排除するように特別に設計されています。最新のllama.cppと組み合わせて使用でき、効率的な画像テキストからテキストへの処理能力を提供します。

マルチモーダルGguf

これはHuihui-Qwen3-VL-4B-Instruct-abliteratedモデルに基づく量子化バージョンで、画像テキストからテキストへの変換タスクに特化しており、量子化処理によってモデルの性能が最適化され、マルチモーダルアプリケーションをサポートします。

マルチモーダルGguf

Qwen3-VL-32B-ThinkingはQwenシリーズで最も強力なビジュアル言語モデルで、卓越したテキスト理解と生成能力、深いビジュアル感知と推論能力、長文脈処理、空間および動画の動的理解能力、そして優れたエージェント対話能力を備えています。

マルチモーダルTransformers

Qwen3-VL-8B-Thinkingは通義千問シリーズで最も強力なビジュアル言語モデルで、卓越したテキスト理解と生成能力、深いビジュアル認知と推論能力、長いコンテキストサポート、強力な空間とビデオ動的理解能力、そして優れたエージェント対話能力を備えています。

マルチモーダルGguf

Qwen3-VLは通義シリーズで最も強力なビジュアル言語モデルで、テキスト理解と生成、ビジュアル認知と推論、コンテキスト長、空間およびビデオの動的理解、エージェントインタラクション能力などの面で全面的にアップグレードされています。このモデルは密集アーキテクチャとハイブリッドエキスパートアーキテクチャを提供し、エッジデバイスからクラウドまでの柔軟なデプロイをサポートします。

マルチモーダルTransformers

Qwen3-VLはQwenシリーズの中で最も強力なビジュアル言語モデルで、包括的な総合アップグレードが実現されています。これには、卓越したテキスト理解と生成能力、より深いビジュアル感知と推論能力、より長いコンテキスト長、強化された空間およびビデオ動的理解能力、そしてより強力なエージェント対話能力が含まれます。

マルチモーダルTransformers

このプロジェクトでは、MiniMax - M2モデルを4ビット量子化処理し、DWQ（動的重み量子化）方法を使用し、mlx - lmライブラリを介して達成します。このモデルはMiniMax - M2の軽量化バージョンで、良好な性能を維持しながらモデルサイズを大幅に削減します。

自然言語処理Mlx

MiniMax-M2は、コーディングとエージェントのワークフローを最大化するために構築された小型の混合専門家モデルで、総パラメータは2300億、活性化パラメータは100億です。このモデルは、コーディングとエージェントタスクで卓越した性能を発揮し、同時に強力な汎用知能を維持し、コンパクトで高速かつ経済的に効率的な特徴を持っています。

自然言語処理Transformers

NeuTTS - Airベトナム語テキストを音声に変換するモデルは、260万以上のベトナム語オーディオサンプルに基づき、NeuTTS - Air基礎モデルから微調整された高品質のベトナム語音声合成モデルです。このモデルは、自然で流暢なベトナム語音声合成を実現でき、音声クローニング機能をサポートし、生産環境に合わせて最適化されています。

音声処理Transformersその他

このモデルはVideoMAEアーキテクチャに基づく暴力検出モデルで、Kineticsデータセットで事前学習した後、暴力検出タスクに対して92エポックの微調整を行っています。モデルはVision Transformerアーキテクチャを採用し、ビデオコンテンツ分析に特化しており、ビデオ内の暴力行為を識別することができます。

コンピュータビジョンTransformers

QwenEdit InScene LoRAsは、QwenEditを微調整したモデルグループで、シーン参照に基づく画像生成能力の強化に特化しています。InSceneメインモデルとInScene Annotateの2つのコンポーネントを含み、キャラクターの一貫性とシーンの連続性を維持しながら、新しいシーンレンズを作成することができます。

マルチモーダルDiffusers