これはai - sage/GigaChat3-10B-A1.8Bモデルの量子化バージョンで、GGUF形式を採用し、特定のllama.cppブランチのサポートが必要です。モデルは混合専門家アーキテクチャを採用し、総パラメータ数は約118億で、そのうち活性化パラメータ数は約18億です。

自然言語処理Gguf多言語

これはNVIDIAがQwen3アーキテクチャに基づいて開発した32Bパラメータの報酬モデルで、強化学習における報酬評価と原則アライメントに特化しており、より安全で人間の価値観に沿ったAIシステムのトレーニングを支援します。

自然言語処理Gguf

Qwen3-VL-2B-Instruct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、強力な空間およびビデオ動的理解能力を備えています。このモデルは2Bのパラメータ規模を採用し、命令対話をサポートし、マルチモーダルAIアプリケーションに適しています。

マルチモーダルTransformers

TheWhisper-Large-V3-Turboは、OpenAI Whisper Large V3モデルの高性能ファインチューニング版で、TheStage AIによって多プラットフォームのリアルタイム、低遅延、低消費電力の音声テキスト変換推論に最適化されています。ストリーミング文字起こし、単語のタイムスタンプ、拡張可能なパフォーマンスをサポートし、リアルタイム字幕、会議、デバイス端末の音声インターフェイスなどのシーンに適しています。

音声処理Transformersその他

KaniTTSは、リアルタイム対話型人工知能アプリケーション向けに最適化された高速かつ高忠実度のアラビア語テキスト音声変換モデルです。2段階パイプラインアーキテクチャを採用し、大規模言語モデルと効率的なオーディオコーデックを組み合わせることで、卓越した速度とオーディオ品質を実現し、対話型AI、障害者支援、研究など多くの分野の音声合成ニーズを満たすことができます。

音声処理Transformersアラビア語

NVIDIA GPT-OSS-120B Eagle3は、OpenAIのgpt-oss-120bモデルをベースに最適化されたバージョンで、ハイブリッドエキスパート（MoE）アーキテクチャを採用し、総パラメータ数が1200億、アクティブなパラメータ数が50億です。このモデルは商用および非商用の使用をサポートし、テキスト生成タスクに適しており、特にAIエージェントシステムやチャットボットなどのアプリケーション開発に適しています。

自然言語処理Safetensors

KaniTTSは、リアルタイム対話型AIアプリケーション向けに最適化された高速かつ高忠実度のテキスト音声変換モデルです。2段階のパイプラインアーキテクチャを採用し、大規模言語モデルと効率的なオーディオコーデックを組み合わせることで、卓越した速度と音質を実現し、複数の言語をサポートし、エッジ/サーバーデプロイメントに適しています。

音声処理Transformers多言語

Olmo 3は、Allen Institute for AIによって開発された全く新しい7Bパラメータの言語モデルシリーズで、Transformerアーキテクチャに基づき、Dolma 3データセットで訓練され、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。モデルはBase、Instruct、Thinkなどの複数のバリエーションを提供し、最大65,536の文脈長をサポートします。

自然言語処理Transformers英語

NVIDIA Qwen3-8B FP4モデルは、アリババのQwen3-8Bモデルの量子化バージョンで、最適化されたTransformerアーキテクチャを採用した自己回帰型言語モデルです。このモデルはFP4量子化技術を使用し、パフォーマンスを維持しながらメモリ使用量と計算要件を大幅に削減し、AIエージェントシステム、チャットボット、RAGシステムなどのアプリケーションシナリオに適しています。

自然言語処理Safetensors

Foundation-Sec-8B-Instructは、ネットワークセキュリティアプリケーション向けに設計された80億パラメータの指令微調整言語モデルです。Llama-3.1-8Bアーキテクチャに基づいており、優れた指令追従能力とネットワークセキュリティの専門知識を備え、ローカルデプロイメントをサポートしています。これにより、組織はAIセキュリティツールを構築し、クラウドサービスへの依存を減らすことができます。

自然言語処理Transformers英語

Nous-V1 8BはApexion AIによって開発された80億パラメータの言語モデルで、Qwen3-8Bアーキテクチャに基づいて構築されています。このモデルは、様々な自然言語処理タスクを処理するために設計されており、対話型AI、知識推論、コード生成、コンテンツ作成などの分野で優れた性能を発揮し、モデルの能力と実際のデプロイ効率のバランスを良好に保っています。

自然言語処理Transformers多言語

Devstral 1.1は、Mistral AIとAll Hands AIが共同開発したスマート大規模言語モデルで、ソフトウェアエンジニアリングタスク向けに設計されています。このモデルはSWE-benchベンチマークテストで優れた成績を収め、オープンソースモデルのトップにランクインしており、240億のパラメータと128kトークンの長いコンテキストウィンドウを持っています。

自然言語処理Safetensors多言語

GLM-4.1V-9B-Baseは智譜AIが開発したオープンソースのビジョン言語基礎モデルで、90億のパラメータを持ち、マルチモーダル推論能力に特化し、中英バイリンガルをサポートし、最大4K解像度の画像と64Kの文脈長を処理できます。

マルチモーダルTransformers多言語

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14Bは、14Bパラメータ規模の最適化された大規模言語モデルで、DeepSeek AIによってリリースされ、Qwenアーキテクチャに基づいて蒸留され、性能向上のために複数のGGUF量子化バージョンを提供します。

自然言語処理Gguf

Llama 4シリーズのネイティブマルチモーダルAIモデルで、テキストと画像の理解をサポートし、混合エキスパートアーキテクチャを採用し、商業および研究シーンに適しています。

マルチモーダルTransformers多言語

Llama-4-ScoutはMetaが発表したLlama 4シリーズのモデルの1つで、混合エキスパート（MoE）アーキテクチャを採用し、ネイティブなマルチモーダルAIモデルで、テキストと画像の入力をサポートし、多言語テキスト理解とビジュアルタスクにおいて優れた性能を発揮します。このモデルは170億のパラメータと16のエキスパートを持ち、商用と研究用途に設計されています。

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MAI-DS-R1はDeepSeek-R1推論モデルで、マイクロソフトAIチームによる追加トレーニングを受け、制限トピックへの応答能力を向上させ、リスクパフォーマンスを最適化しながら、推論能力と競争力を維持しています。

自然言語処理Gguf

Llama 4シリーズはMetaが開発したネイティブマルチモーダルAI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、テキストと画像のインタラクションをサポートし、様々な言語とビジュア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多言語

Llama 4シリーズはMetaが開発したネイティブマルチモーダルAIモデルで、テキストと画像のインタラクションをサポートし、ハイブリッドエキスパートアーキテクチャを採用しており、テキストと画像の理解において卓越した性能を発揮します。

マルチモーダルTransformers多言語

MAI-DS-R1はマイクロソフトAIチームがDeepSeek-R1推論モデルに対して追加学習を行った成果であり、センシティブな話題への対応能力を向上させ、リスクパフォーマンスを最適化するとともに、元の推論能力と競争優位性を維持しています。

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