このプロジェクトは moonshotai/Kimi-K2-Thinking ベースモデルに基づいて、カスタム逆量子化スクリプトを使用して元のINT4モデルをより高品質のテキスト生成モデルに変換し、知識をすべての人に利用可能にすることを目指しています。

自然言語処理Gguf

MLXライブラリに基づいて開発されたテキスト生成モデルで、自然言語処理タスクに特化し、開発者に効率的なテキスト生成ソリューションを提供します。

自然言語処理Mlx英語

MLXライブラリに基づいて実装されたテキスト生成モデルで、複数の量子化方式による推論をサポートし、分散計算能力を備え、Appleのハードウェア環境で効率的に動作します。

自然言語処理Mlx英語

これは、Qwen3-VL-8B-Thinkingモデルをベースにした強化版のマルチモーダルビジュアル言語モデルです。Brainstorm 20x技術を用いて12Bパラメータに拡張され、NEO Imatrixで強化されたGGUF量子化が適用されています。このモデルは、画像理解、テキスト生成、マルチモーダル推論の能力が強く、ビジュアル感知、テキスト品質、クリエイティブなシーンでの性能が著しく向上しています。

マルチモーダルGguf多言語

これはMiniMax-M2-THRIFTモデルのMXFP4_MOE量子化バージョンで、元のモデルに基づいて圧縮処理が行われており、25％のエキスパート枝刈り（256から192）が行われ、top_k=8に設定されています。同時に、エンコーディングモデルの特性が保持されており、テキスト生成タスクに使用できます。

自然言語処理Gguf

nutrient-gram-qwen-3-vl-2bはQwen/Qwen3-VL-2B-Instructをベースにした微調整バージョンで、TRLを使用して教師付き微調整トレーニングを行い、主にテキスト生成タスクに使用されます。このモデルは元のマルチモーダル能力を維持したまま、特定のタスクに合わせて最適化されています。

自然言語処理Transformers

Aquif-3.5-Max-42B-A3Bは420億パラメータの大規模言語モデルで、MXFP4_MOE量子化処理を行っており、高品質なテキスト生成能力を維持しながら推論効率を最適化しています。このモデルは先進的な混合専家アーキテクチャに基づいており、様々な自然言語処理タスクに適用できます。

自然言語処理Gguf

これはGoogle Gemma-2B-ITベースモデルに基づき、PEFT（パラメータ効率的微調整）とLoRA技術を使用して最適化されたテキスト生成モデルです。このモデルは、パラメータ効率的な方法でベースモデルの能力を維持しながら、特定のタスクに対して最適化されています。

自然言語処理Peft

これはQwen3-VL-30B-A3B-Instructモデルを変換したGGUF形式のバージョンで、llama.cpp用に最適化されています。このモデルは300億パラメータのマルチモーダル視覚言語モデルで、画像理解とテキスト生成タスクをサポートします。

マルチモーダルGguf

メルタは、DiscordボットMelta27をベースに開発された独特な小型言語モデルで、可愛く、魅力的で、情熱的な個性を持ち、オリジナルで独特で可愛いテキストコンテンツの生成に特化しています。

自然言語処理Transformersフランス語

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、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。

マルチモーダルGguf

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、長文脈処理、空間および動画の動的理解能力、そして優れたエージェント対話能力を備えています。

マルチモーダルTransformers

Qwen3-VL-8B-Thinkingは通義千問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、深いビジュアル認知と推論能力、長いコンテキストサポート、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。

マルチモーダル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

このプロジェクトはMiniMax-M2モデルに対する高品質HQ4_K量子化で、テキスト生成タスクに特化して最適化されており、対話シーンに特に適しています。この量子化バージョンはimatrixを使用せず、モデルの性能を維持しています。

自然言語処理Gguf

このプロジェクトは、Qwen3-Coder-30B-A3B-InstructモデルをMXFP4_MOE量子化した成果物で、コンテキストサイズを256kから1Mに拡張し、コード生成やプログラミングタスクに最適化されたモデルバージョンを提供し、パフォーマンスの向上とリソースの節約に価値があります。

マルチモーダルGguf

Qwen3-VL-2B-ThinkingはQwenによって開発された視覚言語モデルで、2Bのパラメータ規模を持ち、MLXを使用して8ビット量子化が行われ、Apple Siliconチップに特化した最適化が施されています。このモデルは画像とテキストのマルチモーダル理解と生成タスクをサポートしています。

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、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、強力な空間とビデオ動的理解能力、そして優れたエージェントインタラクション能力を備えています。このバージョンは2Bパラメータの思考強化版で、推論能力が特別に最適化されています。

マルチモーダルTransformers

このモデルはMetaのLlama-3.1アーキテクチャをベースに微調整されたテキスト生成モデルで、TRLライブラリとGRPO（Group Relative Policy Optimization）手法を用いて強化学習トレーニングを行い、特に論証生成タスクに最適化されています。

自然言語処理Transformers