これは、Qwen3-VL-8B-Thinkingモデルをベースにした強化版のマルチモーダルビジュアル言語モデルです。Brainstorm 20x技術を用いて12Bパラメータに拡張され、NEO Imatrixで強化されたGGUF量子化が適用されています。このモデルは、画像理解、テキスト生成、マルチモーダル推論の能力が強く、ビジュアル感知、テキスト品質、クリエイティブなシーンでの性能が著しく向上しています。

マルチモーダルGguf多言語

これはMiniMax-M2-THRIFTモデルのMXFP4_MOE量子化バージョンで、元のモデルに基づいて圧縮処理が行われており、25％のエキスパート枝刈り（256から192）が行われ、top_k=8に設定されています。同時に、エンコーディングモデルの特性が保持されており、テキスト生成タスクに使用できます。

自然言語処理Gguf

aquif-3.5シリーズは2025年11月3日にリリースされた傑作で、PlusとMaxの2つのバージョンがあり、高度な推論能力とこれまでにない100万トークンのコンテキストウィンドウを提供し、それぞれのカテゴリで最先端の性能を実現しています。

自然言語処理Transformers多言語

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

Kimi K2 Thinkingは月の暗面（Moonshot AI）が開発した最新世代のオープンソース思考モデルで、強力な深度推論能力とツール呼び出し機能を備えています。このモデルは混合専門家アーキテクチャを採用し、ネイティブINT4量子化をサポートし、256kのコンテキストウィンドウを持ち、複数のベンチマークテストで優れた性能を発揮します。

自然言語処理Transformers

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

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

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

このプロジェクトは、Qwen3-Coder-30B-A3B-InstructモデルをMXFP4_MOE量子化した成果物で、コンテキストサイズを256kから1Mに拡張し、コード生成やプログラミングタスクに最適化されたモデルバージョンを提供し、パフォーマンスの向上とリソースの節約に価値があります。

マルチモーダルGguf

Qwen3-VL-2B-ThinkingはQwenによって開発された視覚言語モデルで、2Bのパラメータ規模を持ち、MLXを使用して8ビット量子化が行われ、Apple Siliconチップに特化した最適化が施されています。このモデルは画像とテキストのマルチモーダル理解と生成タスクをサポートしています。

マルチモーダルTransformers

これは微調整されたWhisper音声認識モデルで、unsloth/whisper-large-v3-turboアーキテクチャに基づいており、UnslothとHuggingface TRLライブラリを使用して訓練速度を2倍に加速し、訓練効率を大幅に向上させています。

音声処理Transformers英語

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、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インタラクション能力を備えています。このバージョンは2Bパラメータの思考強化版で、推論能力が特別に最適化されています。

マルチモーダルTransformers

gpt-oss-safeguard-20bは、GPT-OSS-20bをファインチューニングした安全推論モデルで、大規模言語モデルの入出力フィルタリング、オンラインコンテンツのラベリング、および信頼と安全のユースケースのオフラインラベリングに特化しています。このモデルはApache 2.0ライセンスを採用しており、カスタムポリシーと透明な決定プロセスをサポートしています。

自然言語処理Transformers

Qwen3-VL-30B-A3B-Instructは通義シリーズで最も強力なビジュアル言語モデルで、ハイブリッドエキスパートモデルアーキテクチャを採用し、優れ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を備え、256Kの長いコンテキストとビデオ理解をサポートし、さまざまなデバイスで推論が可能です。

マルチモーダルGguf

これはNVIDIAのQwen3-Nemotron-32B-RLBFF大規模言語モデルのGGUF量子化バージョンで、llama.cppツールを使用して様々な精度で量子化され、BF16からIQ2_XXSまで20種類以上の量子化オプションを提供し、さまざまなハードウェア構成とパフォーマンス要件に対応しています。

自然言語処理Gguf

Qwen-Image-Editをベースにしたモデルの剪定バージョンで、20層を削除し、40層の重みを保持し、最終的なモデルサイズは13.6Bパラメータです。これは画像編集モデルで、複数の画像入力とテキストによる画像合成と編集をサポートします。

マルチモーダルDiffusers多言語

Qwen3-VL-2B-Instruct-GGUFは通義千問シリーズのマルチモーダルビジュアル言語モデルのGGUF量子化バージョンで、20億のパラメータを持ち、画像理解とテキスト生成のシームレスな融合をサポートし、CPUやGPUなどのデバイスで効率的に動作します。

マルチモーダルTransformers

これはQwen3-VL-2B-ThinkingモデルのLlamacpp imatrix量子化バージョンで、さまざまな量子化タイプのファイルを提供し、さまざまなハードウェア環境で効率的に動作します。このモデルは20億パラメータのマルチモーダルビジュアル言語モデルで、思考連鎖推論能力を備えています。

マルチモーダルGguf

これはQwen3-VL-2B-Instructモデルの量子化バージョンで、llama.cppツールとimatrix方法を使用して、さまざまな量子化レベルのモデルファイルを生成し、さまざまなハードウェア環境で高効率に動作させることができます。このモデルは20億パラメータのマルチモーダルビジュアル言語モデルで、画像とテキストの相互作用をサポートしています。

マルチモーダルGguf