Fyodor-Q3-8B-Instructは、スマート推論と堅牢なコード生成のために設計された高忠実度の命令調整モデルです。Qwen3 - 8Bアーキテクチャに基づき、高ランクのLoRA設定で訓練されており、コーディング前の計画立案に長けており、複雑なソフトウェアエンジニアリングタスクに非常に適しています。

自然言語処理Transformers多言語

GLM-4.5-Iceblink-v2-106B-A12B-FP8は、GLM-4.5-Iceblink-v2-106B-A12Bモデルをベースに、最先端の混合エキスパート量子化方法を用いてFP8量子化したバージョンです。このモデルは、ハードウェアFP8をサポートするAda、Hopper、またはBlackwellシリーズのGPUに特化して最適化されており、高品質な出力を維持しながら推論効率を大幅に向上させます。

自然言語処理Safetensors

Qwen3-32BはQwenシリーズの最新世代の大規模言語モデルで、強力な推論、命令遵守、エージェント間の相互作用、多言語処理能力を備えています。100種類以上の言語と方言をサポートし、思考モードと非思考モードをシームレスに切り替えることができ、ユーザーに自然でスムーズな対話体験を提供します。

自然言語処理Transformers

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

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、包括的な総合アップグレードが実現されています。これには、卓越したテキスト理解と生成能力、より深いビジュアル感知と推論能力、より長いコンテキスト長、強化された空間およびビデオ動的理解能力、そしてより強力なエージェント対話能力が含まれます。

マルチモーダルTransformers

Qwen3-VLはアリババが開発した新世代のビジュアル言語モデルで、テキスト理解、ビジュアル感知、空間理解、長文脈処理、エージェントインタラクションなどの分野で全面的にアップグレードされ、エッジデバイスからクラウドまで柔軟にデプロイできます。

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は通義シリーズでこれまでで最も強力なビジュアル言語モデルで、包括的なアップグレードが行われています。卓越したテキスト理解と生成能力、より深いビジュアル知覚と推論能力、より長いコンテキスト長、強化された空間とビデオ動的理解能力、そしてより強力なエージェント対話能力が含まれます。

マルチモーダルTransformers

これはHPLTプロジェクトが公開した第3版の単言語エンコーダー - デコーダー言語モデルで、ドイツ語専用に設計されています。ノイズ除去を目的として訓練されたテキスト - テキスト変換モデルで、NorT5アーキテクチャの設定に従い、ドイツ語のHPLTデータで訓練されたトークナイザーを使用しています。

自然言語処理Pytorch多言語

MiniMax - M2は、高効率コーディングとインテリジェントエージェントワークフロー用に特別に開発されたハイブリッドエキスパートモデルで、総パラメータが2300億、活性化パラメータが100億です。このモデルは、コーディングとインテリジェントエージェントタスクで卓越した性能を発揮し、低遅延、低コスト、高スループットの特徴を持ち、作業効率を効果的に向上させます。

自然言語処理Transformers

MiniMax - M2は、コーディングとエージェントワークフローを最大化するために構築された小型のハイブリッドエキスパート（MoE）モデルです。総パラメータは2300億で、活性化されるパラメータは100億のみで、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保持し、コンパクトで高速かつ経済的です。

自然言語処理Transformers

このモデルは、Qwen2.5-Coder-32B-Instructをベースに、swe_only_sweagentデータセットで微調整された専用のコード生成モデルです。評価セットで0.1210の損失値を達成し、ソフトウェアエンジニアリング関連のタスクに特化して最適化されています。

自然言語処理Transformers

PokeeResearch-7Bは、Pokee AIによって開発された70億パラメータの深度研究エージェントモデルです。AIフィードバック強化学習（RLAIF）と強力な推論フレームワークを組み合わせ、ツール強化型大規模言語モデルにおいて信頼性が高く、アライメントされ、拡張可能な研究レベルの推論を実現し、複雑な多段階研究ワークフローに適しています。

自然言語処理Transformers英語

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「ミニ」モデルで、ハイブリッドエキスパートアーキテクチャを採用し、総パラメータは2300億、アクティブなパラメータは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保持し、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

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、そして優れたエージェント対話能力を備えています。このバージョンは強化推論の思考アーキテクチャを採用し、エッジからクラウドまでの密集アーキテクチャと混合専門家モデルアーキテクチャをサポートします。

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、あらゆる面で全面的にアップグレードされています。卓越したテキスト理解と生成能力、より深いビジュアル感知と推論能力、より長いコンテキスト長、より強力な空間とビデオ動的理解能力、そしてより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