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-8B-Thinkingは通義千問シリーズの中で最も強力なビジュアル言語モデルで、強化された推論能力を備えた8Bパラメータ版です。このモデルは、テキスト理解、ビジュアル認知、空間理解、長文脈処理などの面で全面的にアップグレードされ、マルチモーダル推論とエージェントインタラクションをサポートしています。

マルチモーダルGguf

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

Qwen2.5-VL-7B-Instructはアリババの通義千問チームによって開発されたマルチモーダル視覚言語モデルで、70億のパラメータ規模に基づき、視覚的質問応答タスクに特化して最適化トレーニングが行われています。このモデルは画像内容を理解し分析し、正確な自然言語の回答を生成することができます。

マルチモーダルSafetensors英語

Qwen3-Next-80B-A3B-Instructはアリババクラウドの通義千問チームによって開発された大規模言語モデルで、MLXフレームワークを用いた4ビット量子化最適化を行い、Appleチップデバイス向けに性能最適化を行い、効率的な推論能力を提供します。

自然言語処理Transformers

Qwen3-Next-80B-A3B-Instructは、アリババの通義千問チームによって開発された最新世代の大規模言語モデルです。革新的な混合注意力機構と高疎なエキスパート混合アーキテクチャを採用し、総パラメータ数を80Bに保ちながら3Bのパラメータのみを活性化させ、効率的なコンテキストモデリングと推論の高速化を実現しています。ネイティブで262Kのコンテキスト長をサポートし、1Mトークンまで拡張可能です。

自然言語処理Transformers

Qwen3-4B-Instructは、アリババの通義千問チームによって開発された40億パラメータの指令微調大規模言語モデルです。Qwen3アーキテクチャを最適化し、対話と指令追従タスクに特化して訓練されており、強力なテキスト生成と理解能力を備えています。

自然言語処理Transformers

Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507はアリババの通義千問チームが開発した300億パラメータの大規模言語モデルで、命令追従タスクに特化して最適化されています。このモデルは、テキスト生成や対話インタラクションなど、様々な自然言語処理タスクをサポートし、LM Studioコミュニティモデルプロジェクトを通じて開発者に提供されています。

自然言語処理Gguf

Qwen3-Embedding-8Bはアリババの通義千問チームによって開発された80億パラメータのテキスト埋め込みモデルで、MLXライブラリを基に最適化されており、文の類似度計算とテキスト特徴抽出タスクに特化しています。

自然言語処理Mlx

Qwen3は通義千問シリーズの最新世代大規模言語モデルで、完全な密モデルと混合専門家（MoE）アーキテクチャを提供します。膨大なトレーニングを経て、Qwen3は推論、指示遵守、エージェント能力、多言語サポートの面で画期的な進歩を実現しました。

自然言語処理Gguf

Viper-Coder-v1.7-Vsm6は千問2.5 14Bモーダルアーキテクチャに基づいて設計された大規模言語モデルで、コーディング効率と計算推論能力の向上、メモリ使用の最適化、冗長なテキスト生成の削減に焦点を当てています。

自然言語処理Transformers多言語

Qwen2.5-72B-Instructはアリババの通義千問チームによって開発された大規模言語モデルで、727億のパラメータを持っています。このモデルは知識理解、コーディング能力、数学的推論、多言語対応の面で著しい向上が見られ、最大128Kトークンのコンテキスト長をサポートし、最大8Kトークンの内容を生成することができます。

自然言語処理Gguf多言語