これはQwen3-VL-32B-Thinking-hereticの量子化バージョンで、新しいアブレーション手法を用いて量子化されており、従来の手法と比べてベースモデルへの損傷が少ない。複数の量子化精度バージョンを提供し、24GB VRAMのデバイスでの実行に適しており、画像とテキストの変換タスクをサポートする。

マルチモーダルTransformers英語

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です。このバージョンは12Bパラメータの命令調整量子化感知トレーニングモデルで、MLXフレームワークのMXFP4形式に変換されています。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種類以上の言語をサポートしています。

マルチモーダルMlx

これはTheDrummerのSnowpiercer-15B-v4モデルの量子化バージョンで、llama.cppとimatrix技術を使用して量子化処理されています。このバージョンはBF16からIQ2_Sまでの多くの量子化レベルを提供し、さまざまなハードウェア条件とパフォーマンス要件を持つユーザーのニーズを満たします。モデルは特定のデータセットを使用してキャリブレーションと最適化が行われ、ARMとAVXハードウェアでのパフォーマンスを向上させるためのオンライン再パッケージング機能をサポートしています。

自然言語処理Gguf

FLUX.2 [dev] は320億のパラメータを持つ補正フロートランスフォーマーモデルで、画像生成、編集、および合成タスクに特化しています。このモデルは、テキストから画像への生成、単一参照編集、および多参照編集においてリーディングレベルであり、微調整なしでキャラクター、オブジェクト、およびスタイルの参照を実現し、個人、科学、および商業用途をサポートします。

マルチモーダルDiffusers英語

このモデルは、allenai/Olmo-3-7B-Instructを基に変換された8ビット量子化バージョンで、Apple MLXフレームワーク用に特別に最適化されています。これは70億パラメータの大規模言語モデルで、命令追従と対話タスクをサポートします。

自然言語処理Mlx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

AQ-MedAI/Diver-GroupRank-7Bモデルに基づく静的量子化バージョンで、段落の並べ替え、テキストの並べ替え、推論、情報検索などのタスクに特化しています。さまざまなハードウェア要件に対応するため、複数の量子化レベルを提供します。

自然言語処理Transformers英語

これはREAP方法を用いてMiniMax-M2の専門家を均一に25%裁剪した172Bパラメータの大規模言語モデルで、llama.cppに特化して最適化された量子化処理が施されており、複数の量子化レベルをサポートし、LM Studioやllama.cppベースのプロジェクトで動作します。

自然言語処理Gguf英語

VibeThinker-1.5B-GGUFはWeiboAI/VibeThinker-1.5BモデルのGGUF量子化バージョンで、MaziyarPanahiによって量子化処理されました。このモデルは15億パラメータのテキスト生成モデルで、2ビットから8ビットまでの複数の量子化レベルをサポートし、さまざまなハードウェアで効率的に動作します。

自然言語処理Gguf

VieNeu-TTS-1000hは、約1000時間の高品質ベトナム語音声データを基にトレーニングされた、先進的なベトナム語エッジ側テキスト音声変換モデルです。即時音声クローニング機能を備え、ベトナム語と英語のシームレスな切り替えをサポートし、CPUまたはGPU上で24kHz波形をリアルタイムで合成できます。

音声処理Tensorboardその他

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

これはManoghn/voicecraft-mistral-7bモデルの静的量子化GGUFバージョンで、Mistral-7Bアーキテクチャに基づいており、コンテンツ生成とテキスト生成タスクに特化しています。このバージョンでは、2.8GBから14.6GBまでのさまざまな量子化レベルが提供されており、ユーザーはハードウェア条件とパフォーマンス要件に応じて適切なバージョンを選択できます。

自然言語処理Transformers英語

これはQwen/Qwen3-8B-Baseをベースに微調整されたバージョンで、TRLフレームワークとGKD（On-Policy Distillation）方法を使用してトレーニングされ、テキスト生成タスクに特化しています。このモデルは自己生成エラーを通じて学習し、テキスト生成の品質と安定性を向上させました。

自然言語処理Transformers

サイバーブレインは、コンテスト（CTF）の挑戦やネットワークセキュリティタスクに特化して微調整された大規模言語モデルです。Llama - 3.1 - 8B - Instructアーキテクチャに基づいており、CTFの問題解決、セキュリティ脆弱性の分析、リバースエンジニアリングや暗号学的挑戦に対応し、倫理規範に沿った脆弱性利用推論を提供します。

自然言語処理Safetensors多言語

このモデルはmeta-llama/Llama-3.3-70B-Instructをベースに微調整したバージョンで、mlabonne/FineTome-100kデータセットを使用してトレーニングされ、100kトークンのデータを含んでいます。モデルはUnslothとHuggingface TRLライブラリを使用して微調整され、英語の言語処理をサポートしています。

自然言語処理Transformers英語

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

慧慧Qwen3-VL-8B指令アブレーションモデルの量子化バージョンで、画像テキストからテキストへの変換タスクに特化しています。このモデルはQwen3-VL-8Bアーキテクチャに基づいており、指令アブレーション最適化と量子化処理を行っており、性能を維持しながら計算リソースの要求を低減できます。

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はアリババが開発した新世代のビジュアル言語モデルで、テキスト理解、ビジュアル感知、空間理解、長文脈処理、エージェントインタラクションなどの分野で全面的にアップグレードされ、エッジデバイスからクラウドまで柔軟にデプロイできます。

マルチモーダルTransformers

これは gravitee-io/very-small-prompt-compression モデルの静的量子化バージョンで、提示圧縮とテキスト要約タスクに特化しています。このモデルは Dolly-15k 提示圧縮データセットを基にトレーニングされ、英語の言語処理をサポートし、複数の量子化レベルを選択できます。

自然言語処理Transformers英語