UME-R1-7Bの静的量子化バージョンで、文の類似度、埋め込み、ゼロショット画像分類、ビデオテキストからテキストへの変換などの複数のタスクをサポートします。軽量なQ2_Kから高品質なQ8_0まで、さまざまな量子化タイプを提供し、さまざまなニーズに対応します。

マルチモーダルTransformers英語

Qwen3-Coder-REAP-363B-A35Bは、REAP手法を用いてQwen3-Coder-480B-A35B-Instructを25％のエキスパート剪定を行った疎な混合エキスパートモデルです。元のモデルに近い性能を維持しながら、パラメータ規模とメモリ要件を大幅に削減し、特にリソースが制限されたコード生成とスマートコーディングのシナリオに適しています。

自然言語処理Transformers英語

Aquif-3.5-Max-42B-A3Bは420億パラメータの大規模言語モデルで、MXFP4_MOE量子化処理を行っており、高品質なテキスト生成能力を維持しながら推論効率を最適化しています。このモデルは先進的な混合専家アーキテクチャに基づいており、様々な自然言語処理タスクに適用できます。

自然言語処理Gguf

これはaquif-3.5-Plus-30B-A3BモデルのMXFP4_MOE量子化バージョンで、量子化技術によりモデルのリソース占有を大幅に削減し、同時に同等の性能を維持し、高いエンジニアリング実践価値を持っています。

自然言語処理Gguf

本プロジェクトはカナナ1.5 - 15.7B - A3B指令モデルのMXFP4_MOE量子化バージョンで、特定のシナリオでモデルの実行効率を向上させることができます。このモデルはkakaocorp/kanana-1.5-15.7b-a3b-instructをベースに最適化され、ハイブリッドエキスパートアーキテクチャとMXFP4量子化技術を採用しています。

自然言語処理Gguf

これはGoogle Gemma-2B-ITベースモデルに基づき、PEFT（パラメータ効率的微調整）とLoRA技術を使用して最適化されたテキスト生成モデルです。このモデルは、パラメータ効率的な方法でベースモデルの能力を維持しながら、特定のタスクに対して最適化されています。

自然言語処理Peft

これはQwen3-VL-30B-A3B-Instructモデルを変換したGGUF形式のバージョンで、llama.cpp用に最適化されています。このモデルは300億パラメータのマルチモーダル視覚言語モデルで、画像理解とテキスト生成タスクをサポートします。

マルチモーダルGguf

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