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

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、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

このモデルはMetaのLlama-3.1アーキテクチャをベースに微調整されたテキスト生成モデルで、TRLライブラリとGRPO（Group Relative Policy Optimization）手法を用いて強化学習トレーニングを行い、特に論証生成タスクに最適化されています。

自然言語処理Transformers

JanusCoder-8Bは、Qwen3-8Bをベースに構築されたオープンソースのコードインテリジェンス基礎モデルで、統一されたビジュアルプログラミングインターフェイスを構築することを目的としています。このモデルは、JANUSCODE-800K（これまでで最大のマルチモーダルコードコーパス）で学習され、データ可視化、インタラクティブなWeb UI、コード駆動のアニメーションなど、さまざまなビジュアルプログラミングタスクを処理できます。

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

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

Emu3.5は北京智源人工知能研究院（BAAI）によって開発されたネイティブマルチモーダルモデルで、視覚と言語をまたいで次の状態を連合予測し、一貫した世界モデリングと生成を実現し、マルチモーダルタスクで卓越した性能を発揮します。

マルチモーダルTransformers

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は通義シリーズで最も強力な視覚言語モデルで、優れたテキスト理解と生成能力、深い視覚感知と推論能力、長文脈サポート、強力な空間およびビデオ動的理解能力、ならびにエージェントインタラクション能力を備えています。このリポジトリはGGUF形式の重みを提供し、CPU、GPUなどのデバイスでの効率的な推論をサポートします。

マルチモーダルTransformers

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

Qwen3-VLはこれまでのQwen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、ビジュアル認識と推論、コンテキスト長、空間と動画の動的理解、エージェントの対話能力などの面で全面的にアップグレードされています。このモデルはハイブリッドエキスパート（MoE）アーキテクチャを採用し、卓越したマルチモーダル処理能力を提供します。

マルチモーダルGguf

Qwen3-VLは通義大規模モデル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、深いビジュアル認識と推論能力、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。このモデルはハイブリッドエキスパート（MoE）アーキテクチャを採用し、推論を強化した思考版です。

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、テキスト理解と生成、ビジュアル感知と推論、コンテキスト長、空間およびビデオの動的理解、エージェントの対話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、深いビジュアル認識と推論能力、長いコンテキストサポート、強力な空間とビデオ動態理解能力、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Transformers

Qwen3-VLはアリババが開発した最新世代のビジュアル言語モデルで、テキスト理解、ビジュアル認知、空間理解、ビデオ分析、エージェントインタラクションなどの分野で著しい向上が見られます。このモデルはマルチモーダル入力をサポートし、強力な推論能力と長文脈処理能力を備えています。

マルチモーダルTransformers

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

Hebrew_Nemoはヘブライ語処理に特化した大規模言語モデルで、指令微調整を行い、テキスト生成と会話インタラクションをサポートしています。このバージョンは元のモデルのGGUF量子化バージョンで、複数の量子化レベルを選択できます。

自然言語処理Transformers多言語

これはSicariusSicariiStuff/Hebrew_Nemoモデルに基づく量子化バージョンで、ヘブライ語に特化して最適化されたMistralアーキテクチャの大規模言語モデルで、ヘブライ語と英語のテキスト生成および対話タスクをサポートします。

自然言語処理Transformers多言語