Granite-4.0-H-SmallはIBMが開発した320億パラメータの長文脈命令モデルで、Granite-4.0-H-Small-Baseをベースに微調整されています。このモデルはオープンソースの命令データセットと内部合成データセットを組み合わせ、監督微調整、強化学習アライメント、モデルマージなどの技術を用いて、命令遵守とツール呼び出し能力において著しい向上が見られ、特に企業向けアプリケーションに適しています。

自然言語処理Transformers

Granite-4.0-H-Tinyは、IBMが開発した70億パラメータの長文コンテキスト命令モデルで、Granite-4.0-H-Tiny-Baseをベースに微調整されています。このモデルは、オープンソースの命令データセットと内部合成データセットを組み合わせ、監督微調整、強化学習アライメント、モデルマージなどの技術を用いて開発され、強化された命令追従とツール呼び出し機能を備えており、特に企業向けアプリケーションに適しています。

自然言語処理Transformers

Granite-4.0-MicroはIBMが開発した30億パラメータの長文脈指令モデルで、Granite-4.0-Micro-Baseをベースに微調整されています。このモデルは、オープンソースの指令データセットと内部合成データセットを組み合わせ、教師あり微調整、強化学習アライメント、モデルマージなどの技術を用いて開発され、指令の遵守とツール呼び出し能力が強化されており、特に企業向けアプリケーションに適しています。

自然言語処理Transformers

これはLGAI-EXAONEのEXAONE-4.0.1-32Bモデルの量子化バージョンで、llama.cppのimatrix量子化技術で処理され、さまざまなハードウェア条件で高効率に動作します。BF16から極低ビットレートまでのさまざまな量子化オプションを提供し、さまざまなメモリとパフォーマンスの要件に適しています。

自然言語処理Gguf

Gemma 3はGoogleが提供する軽量で先進的なオープンモデルシリーズで、Geminiモデルと同じ研究と技術に基づいています。このバージョンは27Bパラメータのインストラクションチューニングモデルで、量子化認識トレーニング（QAT）と圧縮テンソル技術を採用しています。

マルチモーダルSafetensors

Gemma 3はGoogleが提供する軽量級の最先端オープンモデルシリーズで、Geminiと同じ技術に基づいて構築されており、マルチモーダル入力（テキスト/画像）とテキスト出力をサポートします。27Bバージョンは量子化認識トレーニングによりメモリ要件を大幅に削減しています。

マルチモーダルSafetensors

Gemma 3はGoogleが提供する軽量オープンソースのマルチモーダルモデルシリーズで、テキストと画像の入力をサポートし、テキスト出力を生成できます。このバージョンは270億パラメータのインストラクションチューニングモデルで、量子化認識トレーニング技術を採用し、メモリ要件が低いながらもオリジナル版に近い品質を維持しています。

マルチモーダルGguf

SlimSAMはSegment Anything (SAM)モデルの圧縮版で、枝刈りと蒸留技術によりパラメータ数と計算需要を大幅に削減しながら、高品質なオブジェクトセグメンテーション能力を維持しています。

コンピュータビジョンTransformersその他