aquif-3.5シリーズのトップモデルで、高度な推論能力と100万トークンの大規模コンテキストウィンドウを備え、複数のベンチマークテストで卓越した性能を発揮し、AAII総合スコアが60点に達します。

自然言語処理Transformers多言語

Kimi K2 Thinkingは月の暗面（Moonshot AI）が開発した最新世代のオープンソース思考モデルで、強力な深度推論能力とツール呼び出し機能を備えています。このモデルは混合専門家アーキテクチャを採用し、ネイティブINT4量子化をサポートし、256kのコンテキストウィンドウを持ち、複数のベンチマークテストで優れた性能を発揮します。

自然言語処理Transformers

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-4B-Instructは通義シリーズの最強のビジュアル言語モデルの1つで、テキスト理解、ビジュアル感知、空間理解、ビデオ処理などの面で全面的にアップグレードされ、さまざまなハードウェアデバイスでの実行をサポートし、卓越したマルチモーダル推論能力を備えています。

マルチモーダルTransformers

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、テキスト理解と生成、ビジュアル感知と推論、コンテキスト長、空間およびビデオの動的理解、エージェントの対話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Gguf

Flux.1をベースに開発されたテキストから画像生成モデルの量子化バージョンで、SVDQ量子化技術を採用し、INT4とFP4の2種類の量子化形式を提供し、さまざまなハードウェアプラットフォームでの効率的な画像生成に適しています。

コンピュータビジョンDiffusers英語

KAT-Dev-72B-Expは、ソフトウェアエンジニアリングタスクに使用される720億パラメータのオープンソース大規模言語モデルで、SWE-Bench Verifiedベンチマークテストで74.6%の正解率を達成し、KAT-Coderモデルの実験的な強化学習バージョンです。

自然言語処理Transformers

これはDeepSeek - V3アーキテクチャに基づくランダムウェイト生成モデルで、テストと開発目的に特化しています。モデルはランダムに初期化されたウェイトを使用し、パラメータ規模が削減されており、迅速なプロトタイプ開発と機能検証に適しています。

自然言語処理Transformers

PromptEnhancer-32Bは、多言語をサポートする32Bパラメータの大規模言語モデルで、テキストから画像への変換、プロンプトの強化、プロンプトの書き換え、思考連鎖などのタスクに特化しています。このバージョンでは、さまざまな量子化タイプのGGUF形式のファイルが提供され、さまざまなハードウェア環境でのデプロイと使用が容易になります。

マルチモーダルTransformers多言語

CHURROは30億パラメータのオープンウェイトのビジュアル言語モデルで、歴史文書の転写に特化しています。このモデルは22世紀にわたり、46の言語クラスターにまたがる手書きおよび印刷テキストを識別することができ、歴史言語や死語を含み、大幅にコストを削減した条件下で、大型の商用モデルよりも高い精度を達成しています。

マルチモーダルSafetensors

NVIDIA Qwen3-32B FP4モデルは、アリババクラウドのQwen3-32Bモデルの量子化バージョンで、最適化されたTransformerアーキテクチャを使用し、重みと活性化をFP4データ型に量子化することで、効率的な推論を実現します。このモデルは、商用および非商用用途をサポートし、さまざまなAI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

これはLiquidAI/LFM2-350M-ENJP-MTモデルの静的量子化バージョンで、英語と日本語の双方向翻訳タスクをサポートし、エッジコンピューティングシナリオ向けに最適化されており、さまざまなハードウェア要件に対応するための複数の量子化オプションを提供します。

自然言語処理Transformers多言語

GPT-OSS-20BはOpenAIが開発したオープンウェイトモデルで、強力な推論、エージェントタスク、多様な開発者ユースケースに特化して設計されています。このモデルは210億のパラメータ（うち36億はアクティブなパラメータ）を持ち、ハイブリッドエキスパートアーキテクチャを採用し、低遅延のローカルデプロイと特定のシナリオでのアプリケーションをサポートしています。

自然言語処理Transformers

これはBlackroot/Nous-Hermes-Llama2-13b-Storywriterに基づく量子化バージョンのモデルで、ストーリー創作とテキスト生成タスクに特化して最適化されています。このモデルはさまざまな量子化タイプを提供し、さまざまなハードウェア構成と使用シナリオに適しています。

自然言語処理Transformers英語

これはsurus-ai/Llama-3.2-3B-Orpheus-Rioplatense-1795モデルの静的量子化バージョンで、アルゼンチンスペイン語（リオ・プラタス方言）に特化して最適化されたテキスト生成モデルです。さまざまな量子化レベルを提供し、さまざまなハードウェア要件を満たします。

音声処理Transformersスペイン語

これはGPTアーキテクチャに基づく42億パラメータの専門家混合モデルで、剪定最適化を行い、4つの専門家のみを残しています。複数の量子化バージョンを提供し、消費者向けハードウェア用に設計されており、高効率推論と簡単なデプロイをサポートします。

自然言語処理Gguf

GPT-OSS-20BはOpenAIが開発したオープンウェイトモデルで、210億のパラメータ（うち36億がアクティブパラメータ）を持ち、低遅延、ローカルデプロイ、特定のユースケース向けに設計されています。このモデルはharmony応答形式で訓練されており、強力な推論能力とエージェントタスク処理能力を備えています。

自然言語処理Transformers

これはNVIDIA Nemotron-H-8B-Reasoning-128KモデルのLlamacpp imatrix量子化バージョンで、さまざまな量子化タイプのモデルファイルを提供し、さまざまなハードウェアとパフォーマンス要件を満たします。128Kのコンテキスト長をサポートし、推論タスク用に最適化されています。

自然言語処理Gguf

これはQwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507モデルのGGUF形式のバージョンで、テキスト生成タスクに特化して最適化されており、複数の量子化レベルをサポートし、様々なハードウェアでのデプロイと実行を容易にします。

自然言語処理Gguf

SpatialGenは、多視点、マルチモーダル拡散モデルを利用して、セマンティックレイアウトから多視点、マルチモーダル情報を生成するプロジェクトです。画像からシーン、テキストからシーンへの変換を実現し、関連分野の研究と応用に有力な支援を提供します。

マルチモーダルDiffusers