INTELLECT-3は1060億のパラメータを持つ混合専門家（MoE）モデルで、大規模な強化学習によって訓練されています。数学、コーディング、推論のベンチマークテストで卓越した性能を発揮し、モデル、訓練フレームワーク、環境はすべて緩やかなライセンス契約でオープンソース化されています。

自然言語処理Transformers英語

これはQwen3-VL-32B-Thinking-hereticの量子化バージョンで、新しいアブレーション手法を用いて量子化されており、従来の手法と比べてベースモデルへの損傷が少ない。複数の量子化精度バージョンを提供し、24GB VRAMのデバイスでの実行に適しており、画像とテキストの変換タスクをサポートする。

マルチモーダルTransformers英語

flux2-dev-ggufは、FLUX.2-devに基づく画像から画像への変換モデルで、テキストプロンプトに基づいて特定のスタイルの画像を生成するために特別に設計されています。このモデルはComfyUI環境での実行をサポートし、テキスト記述をスタイル化されたビジュアルコンテンツに変換することができます。

マルチモーダルGguf英語

ピカチュウ言語モデルはClemyliaが起こした独自の実験的な言語プロジェクトで、完全にゼロから訓練され、「ピカチュウ」の音声コーパスのみに基づいており、小型言語モデルがネイティブ言語のアイデンティティを創造する能力を示しています。

自然言語処理Transformers

これはLoRA技術に基づくテキストから画像への変換モデルで、フランスの印象派画家ベルト・モリソーの芸術スタイルを持つ画像を生成するために特別に設計されています。このモデルはFLUX.2-devベースモデル上で訓練され、通常の画像またはテキスト記述をモリソースタイルの絵画に変換することができます。

コンピュータビジョンDiffusers

TomoroAI/tomoro-colqwen3-embed-4bは、高度なColPaliスタイルのマルチモーダル埋め込みモデルで、テキストクエリ、ビジュアルドキュメント（画像やPDFなど）、またはショートビデオをアラインされたマルチベクトル埋め込みにマッピングできます。このモデルは、Qwen3-VL-4B-InstructとQwen3-Embedding-4Bの長所を組み合わせ、ViDoReベンチマークテストで優れた性能を発揮し、同時に埋め込みに必要なスペースを大幅に削減します。

マルチモーダルTransformersその他

これはsqu11z1のHypnos-i1-8Bモデルの量子化バージョンで、llama.cppツールと特定のデータセットを使用して量子化処理が行われています。このモデルはLlama-3アーキテクチャに基づいており、複数の量子化タイプを提供し、テキスト生成タスクをサポートし、推論や対話などの様々なアプリケーションシーンに適しています。

自然言語処理Gguf英語

このリポジトリには、HunyuanVideo-1.5用に最適化された4ステップ蒸留モデルが含まれています。このモデルは、CFG（分類器なしガイダンス）を使用せずに、超高速の4ステップ推論を実現し、生成時間を大幅に削減すると同時に、高品質のビデオ出力を維持します。

マルチモーダルDiffusers

これはHuihui-MiroThinker-v1.0-30Bモデルに基づいて行われたMXFP4_MOE imatrix量子化バージョンで、テキスト生成タスクに特化して最適化されており、モデルの性能を維持しながら、モデルのサイズと推論コストを大幅に削減しています。

自然言語処理Gguf

セシリアFT MS v1は、セシリア2B v0.1を微調整したキューバ言語モデルで、キューバスペイン語に特化して最適化されており、キューバの言語、文化、社会の微妙なニュアンスを捉えることができます。このモデルはスペイン語と英語をサポートし、主にテキスト生成タスクに使用されます。

自然言語処理Transformers多言語

FLUX.2 [dev] は320億のパラメータを持つ補正フロートランスフォーマーモデルで、画像生成、編集、および合成タスクに特化しています。このモデルは、テキストから画像への生成、単一参照編集、および多参照編集においてリーディングレベルであり、微調整なしでキャラクター、オブジェクト、およびスタイルの参照を実現し、個人、科学、および商業用途をサポートします。

マルチモーダルDiffusers英語

これは🤗 Transformersライブラリに基づく双方向自己回帰Transformerモデルで、モデルセンターにアップロードされています。モデルカードはシステムによって自動生成され、具体的な技術詳細とアプリケーション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ai-sage/GigaChat3-10B-A1.8B-bf16モデルのGGUF量子化バージョンで、高精度のQ8_0から極度に圧縮されたsmol-IQ1_KTまで、さまざまな量子化オプションを提供し、さまざまなハードウェア条件でのデプロイメントニーズを満たします。このモデルは32Kのコンテキスト長をサポートし、MLAアーキテクチャを採用し、対話シナリオに最適化されています。

自然言語処理Ggufその他

OpenMMReasonerは完全に透明な二段階マルチモーダル推論方案で、教師あり微調整（SFT）と強化学習（RL）を含んでいます。この方案は、質の高いデータセットを精心に構築することで、複数のマルチモーダル推論ベンチマークテストで強力なベースラインモデルを上回り、将来の大規模マルチモーダル推論研究に堅実な実証的基礎を築きました。

マルチモーダルTransformers

これは vanta-research/atom-v1-preview-12b モデルの量子化バージョンで、複数の量子化タイプを選択でき、対話、協力、教育などの様々なシーンに適しています。このモデルは Gemma アーキテクチャに基づいており、英語の言語処理をサポートしています。

マルチモーダルTransformers英語

混元OCRは、混元の独自のマルチモーダルアーキテクチャによって駆動されるエンドツーエンドOCRの専門的なVLMモデルです。わずか10億パラメータの軽量設計で、複数の業界ベンチマークテストで最先端の成績を収めています。このモデルは、複雑な多言語ドキュメント解析に長けており、テキストの位置特定、オープンドメインの情報抽出、ビデオ字幕の抽出、画像の翻訳などの実際のアプリケーションシーンで優れた性能を発揮します。

マルチモーダルTransformers多言語

これはMiniMax-M2-REAP-172B-A10BモデルのMXFP4_MOE量子化バージョンで、メモリ効率の高い圧縮モデルです。REAP（ルーティング重み付き専門家活性化剪定）方法を通じて、性能を維持しながらモデルを230Bパラメータから172Bパラメータに圧縮し、サイズを25％縮小し、リソース制限のある環境、ローカルデプロイ、および学術研究に適しています。

自然言語処理Gguf

VieNeu-TTS-1000hは、約1000時間の高品質ベトナム語音声データを基にトレーニングされた、先進的なベトナム語エッジ側テキスト音声変換モデルです。即時音声クローニング機能を備え、ベトナム語と英語のシームレスな切り替えをサポートし、CPUまたはGPU上で24kHz波形をリアルタイムで合成できます。

音声処理Tensorboardその他

これはGoogleのmT5-smallモデルをアマゾンのデータセットで微調整した英語からスペイン語への翻訳モデルで、テキスト要約生成タスクに特化しています。モデルは評価セットでRouge1: 16.44、Rouge2: 8.04のスコアを獲得しました。

自然言語処理Transformers

Fyodor-StarCoder2-7B-MoEはStarCoder2-7Bをベースにした強化版で、ハイブリッドエキスパートアーキテクチャを採用し、3つのMoE層、6つのエキスパートネットワーク、top-2ルーティングメカニズムを持ち、コード生成、関数呼び出し、エージェントタスクの分野で優れた性能を発揮します。

自然言語処理Transformersその他