LLaDA-MoEは拡散原理に基づいて構築された新しい混合専門家言語モデルで、最初のオープンソースのMoE拡散大規模言語モデルです。約20兆個のトークンで最初から事前学習され、総パラメータは70億で、推論時には14億のパラメータのみがアクティブ化されます。コード生成や数学的推論などのタスクで卓越した性能を発揮します。

自然言語処理Transformers

Gemma 3はGoogleが開発した軽量オープンソースのマルチモーダルモデルファミリーで、テキストと画像の入力を処理し、テキスト出力を生成することができます。128Kの大きなコンテキストウィンドウを持ち、140種類以上の言語をサポートし、テキスト生成や画像理解などの様々なタスクに適しています。

マルチモーダルTransformers

GPT-OSS-120b-GGUFはOpenAIが公開した1200億パラメータのオープンソースのテキスト生成モデルで、Apache 2.0の緩やかなライセンスを採用し、柔軟な推論強度の設定と完全な思考過程のアクセスをサポートし、ネイティブ関数呼び出し、ウェブ閲覧、コード実行機能を備えています。

自然言語処理Gguf

A3ON-1B量子化モデルは、kaiiddo/A3ON-1Bベースモデルに基づく複数の量子化バージョンで、テキスト生成とコード支援シナリオに特化して最適化されています。超低ビットレートから高品質までのさまざまな量子化オプションを提供し、リソース制限のある環境と高精度が必要なシナリオに適しています。

自然言語処理Transformers英語

Dream-Coder-v0-Base-7Bは、オープンソースで性能がトップクラスのコード生成拡散大規模言語モデルで、コード生成タスクに特化しています。

自然言語処理Transformers

Seed-Coder-8B-ReasoningはTransformerアーキテクチャに基づくコード生成モデルで、強力な推論能力を持ち、さまざまなコーディングタスクに適しており、同規模のオープンソースモデルの中で優れた性能を発揮します。

自然言語処理Transformers

Seed-Coder-8B-Reasoningは8B規模のオープンソースコードモデルで、コード生成と推論タスクに特化しており、強力な性能と効率的なパラメータ利用を備えています。

自然言語処理Transformers

NVIDIAが開発したオープンソースのコード推論大規模言語モデルで、パラメータ規模は140億、コード生成と推論タスクに特化しています。

自然言語処理Gguf

OLMo 2 1B DPO 2025年4月は、allenai/OLMo-2-0425-1B-SFTモデルをベースにした事後訓練バリアントで、Tülu 3データセットで教師付き微調整とDPO訓練を行っています。このモデルは、数学的推論、コード生成、質問応答などの様々なタスクで優れた性能を発揮し、オープンソースの1Bパラメータの言語モデルです。

自然言語処理Transformers英語

Gemma 3はGoogleが開発した軽量で最先端のマルチモーダルオープンモデルで、テキストと画像の入力を処理し、テキスト出力を生成できます。128Kの大きなコンテキストウィンドウと多言語対応を備え、さまざまなテキスト生成と画像理解タスクに適しており、リソースが限られた環境でもデプロイ可能です。

マルチモーダルTransformers

Seed-Coderは8B規模のオープンソースコードモデルファミリーで、ベース版、命令版、推論版を含み、コード生成と補完タスクに特化しています。

自然言語処理Transformers

世界初のネットワークセキュリティオープンソース大規模モデルで、ネットワークセキュリティシーン向けに打造され、自然言語理解、コード生成、セキュリティ知識推論などの核心能力を融合しています。

自然言語処理Safetensors中国語

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で、テキストと画像の入力に対応しテキストを生成可能、128Kの超長文コンテキストウィンドウと140以上の言語をサポートしています。

マルチモーダルGguf

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します。128Kのコンテキストウィンドウと140以上の言語をサポートしています。

マルチモーダルGguf

StarCoder2-3Bは、コード生成に特化した30億パラメータのオープンソースモデルで、BigCodeチームによって開発されました。

自然言語処理Transformersその他

TinyCodeLMは一連の小型オープンソースコード生成言語モデルで、150Mと400Mの2種類のパラメータ規模を提供します。モデルは事前学習と指令調整を経て、Pythonコード合成において優れた性能を発揮し、Apache-2.0ライセンスを採用しています。

自然言語処理Transformers

CodeGeeX4-ALL-9Bは、GLM-4-9Bをベースに継続的に学習させた多言語コード生成モデルで、CodeGeeX4モデルシリーズのオープンソース版です。このモデルは、パラメータが100億未満のコード生成モデルの中で最も強力な性能を発揮し、コード補完、コードインタープリター、ウェブ検索、関数呼び出し、リポジトリレベルのコード質問応答などの包括的な機能をサポートし、推論速度とモデル性能のバランスを最適化しています。

自然言語処理Gguf多言語

CodeGeeX4-ALL-9BはCodeGeeX4シリーズモデルの最新オープンソース版で、GLM-4-9Bを基に継続的にトレーニングされ、コード生成能力が大幅に向上しました。

自然言語処理Transformers多言語

Deepseek-coder-1.3Bをベースに微調整されたオープンソースの生成型テキストモデルで、Kotlinコード生成タスクに特化しています。

自然言語処理Transformersその他

NT-Java-1.1Bは、Javaプログラミングタスク専用に設計されたオープンソースのJavaコード生成モデルで、StarCoderBase-1Bを拡張した事前学習に基づいています。

自然言語処理Transformersその他