Fara-7Bは、コンピューターの使用シーンに特化して設計された、パラメータがわずか70億の効率的な小型言語モデルです。ウェブ操作などの高度なユーザータスクで優れた性能を発揮し、より大規模なプロキシシステムと競争することができます。

マルチモーダルGguf

Qwen3-VL-4B-Instructはアリババが開発した40億パラメータの視覚言語モデルで、Qwen3アーキテクチャに基づいて開発され、マルチモーダル理解と対話タスクをサポートします。このモデルは強力な画像理解とテキスト生成能力を備え、複雑な視覚言語対話シーンを処理することができます。

マルチモーダルTransformers

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

Olmo-3-Thinkはアレン人工知能研究所が発表した完全にオープンソースの言語モデルシリーズで、7Bと32Bの2種類の規模があります。このモデルは特別に訓練され、明確な推論過程を示すことができ、透明な段階的な推論と検証可能な中間思考痕跡をサポートし、推論、数学、コードタスクで優れた性能を発揮します。

自然言語処理Transformers英語

Qsana-coder-baseは小型言語モデル（SLM）で、コーディング基礎（Python、疑似コード）の概念創意のために特別に設計されています。これは実行可能な生産コードを生成するのではなく、教育や迅速なプロトタイプ設計のシナリオでコーディングの論理断片を生成し、主な目標は初心者の論理思考と概念理解を刺激することです。

自然言語処理Transformersフランス語

このプロジェクトは、事前学習言語モデル融合技術を使用して作成された医学分野のモデルです。複数の医学関連の事前学習モデルを融合することで、医学質問応答タスクに特化して最適化され、医学シーンでの性能と効果が向上しています。

自然言語処理Safetensors英語

ブラジル範囲ルーティングモデルは、Gemma 3 270Mをベースにした微調整されたミニマルな大規模言語モデルで、ブラジルの配達サービスシステム用に設計されており、非常に高速で軽量な意図分類器（ルーター）として機能します。このモデルはUnslothを使用してトレーニングされ、GGUF形式に変換されています。

自然言語処理Safetensorsその他

Olmo 3は、Allen Institute for AIによって開発された次世代の言語モデルファミリーで、7Bと32Bの指令と思考のバリエーションを含んでいます。このモデルは、長鎖思考において優れた性能を発揮し、数学やコーディングなどの推論タスクの性能を大幅に向上させます。すべてのコード、チェックポイント、およびトレーニングの詳細は公開され、言語モデル科学の発展を促進します。

自然言語処理Transformers英語

Olmo 3は、Allen Institute for AIによって開発された次世代の言語モデルシリーズで、7Bと32Bの2種類の規模があり、命令型と思考型の2種類のバリエーションがあります。このモデルはDolma 3データセットで事前学習され、Dolciデータセットで事後学習され、長い連鎖的な思考能力を備えており、数学やコーディングなどの推論タスクで優れた性能を発揮します。

自然言語処理Transformers英語

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

Olmo 3はAllen Institute for AIによって開発された一連の言語モデルで、7Bと32Bの2種類の規模があり、命令式と思考式の2種類のバリエーションがあります。このモデルは長鎖思考に優れており、数学やコーディングなどの推論タスクの性能を効果的に向上させることができます。多段階訓練方式を採用しており、教師付き微調整、直接嗜好最適化、検証可能な報酬による強化学習が含まれます。

自然言語処理Transformers英語

Olmo 3はAllen Institute for AI (Ai2)によって開発された一連の言語モデルで、7Bと32Bの2種類の規格があり、InstructとThinkの2種類のバリエーションがあります。このモデルはTransformerアーキテクチャに基づいており、長い思考チェーン能力を持ち、数学やコーディングなどの推論タスクの性能を効果的に向上させることができます。

自然言語処理Transformers英語

Olmo 3はAllen Institute for AIによって開発されたオープンソースの言語モデルシリーズで、7Bと32Bの2種類の規格があり、指令（Instruct）と思考（Think）の2種類のバリエーションに分かれています。このモデルは卓越した長鎖思考能力を持ち、数学やコーディングなどの推論タスクのパフォーマンスを大幅に向上させることができます。

自然言語処理Transformers英語

Olmo 3はAllen Institute for AIによって開発された全新型の言語モデルファミリーで、7Bと32Bの2種類の規模があり、指令（Instruct）と思考（Think）の2種類のバリエーションがあります。このモデルは長鎖型の思考を用いて、数学やコーディングなどの推論タスクの性能を向上させ、言語モデル科学の発展を推進することを目的としています。

自然言語処理Transformers英語

Olmo 3 7B RL-Zero Mixは、Allen AIが開発した7Bパラメータ規模の言語モデルで、Olmo 3シリーズに属します。このモデルはDolma 3データセットで事前学習され、Dolciデータセットで事後学習され、強化学習によって数学、コーディング、推論能力が最適化されています。

自然言語処理Transformers英語

これはp-e-w/gpt-oss-20b-hereticモデルの量子化バージョンで、llama.cppのimatrix技術を使用して量子化処理が行われています。このモデルは200億パラメータの大規模言語モデルで、高品質から低品質まで様々な量子化オプションを提供し、ファイルサイズは41.86GBから11.52GBまでで、さまざまなハードウェア条件に適しています。

自然言語処理Gguf

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

Trouper-12B GGUFは、DarwinAnim8orによってオリジナルモデルを基に開発されたテキスト生成モデルで、ロールプレイングやクリエイティブライティングのシナリオに特化して最適化されています。このモデルはMistral-Nemo-Base-12Bから微調整され、カスタムの「Actors」データセットを使用して訓練されており、生成されるテキストはより自然で、一般的な「AI言語」の特徴を避けています。

自然言語処理Gguf英語

Jan-v2-VLは80億のパラメータを持つ視覚言語モデルで、ブラウザやデスクトップアプリケーションなどの実際のソフトウェア環境で長周期、多段階のタスクを実行するために設計されています。このモデルは言語推論と視覚認知を密接に結びつけ、複雑な指示に従い、中間状態を維持し、軽度の実行エラーから回復して、安定した持続的なタスク完了を実現します。

マルチモーダルTransformers英語

ZygAIは、リトアニア語と英語のタスク用に設計された高速なローカル大規模言語モデルで、テスト段階にあります。軽量級のバイリンガルアシスタントとして、ローカルハードウェア上でリアルタイムに動作し、ユーザーに効率的で正確なバイリンガルサービスを提供します。

自然言語処理Gguf多言語