flux2-dev-ggufは、FLUX.2-devに基づく画像から画像への変換モデルで、テキストプロンプトに基づいて特定のスタイルの画像を生成するために特別に設計されています。このモデルはComfyUI環境での実行をサポートし、テキスト記述をスタイル化されたビジュアルコンテンツに変換することができます。

マルチモーダルGguf英語

ピカチュウ言語モデルはClemyliaが起こした独自の実験的な言語プロジェクトで、完全にゼロから訓練され、「ピカチュウ」の音声コーパスのみに基づいており、小型言語モデルがネイティブ言語のアイデンティティを創造する能力を示しています。

自然言語処理Transformers

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、テンセントの混元ビデオ1.5のテキストから動画へのモデルの量子化GGUFバージョンを提供し、480P動画生成タスクをサポートします。蒸留モデルと完全モデルの2つのバージョンが含まれており、ComfyUI - GGUFなどのツールと連携して使用できます。

マルチモーダルGguf

このプロジェクトでは、騰訊のHunyuanVideo-1.5-I2V-720pモデルの量子化GGUFバージョンを提供しており、画像を動画に変換するタスクや動画生成タスクに特化しています。このモデルは、静止画像を高品質な動画コンテンツに変換することができ、性能を最適化するための複数の量子化バージョンを提供しています。

マルチモーダルGguf

これはai-sage/GigaChat3-10B-A1.8B-bf16モデルのGGUF量子化バージョンで、高精度のQ8_0から極度に圧縮されたsmol-IQ1_KTまで、さまざまな量子化オプションを提供し、さまざまなハードウェア条件でのデプロイメントニーズを満たします。このモデルは32Kのコンテキスト長をサポートし、MLAアーキテクチャを採用し、対話シナリオに最適化されています。

自然言語処理Ggufその他

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

SAM 3はMetaが発表した第3世代のプロンプト可能な分割基礎モデルで、画像とビデオの分割タスクを統一的にサポートします。前代のSAM 2と比べて、オープンボキャブラリ概念分割能力を導入し、大量のテキストプロンプトを処理でき、SA - COベンチマークテストで人間の性能の75 - 80%に達します。

コンピュータビジョンTransformers英語

このプロジェクトでは、Qwen3-4B-Thinking-2507モデルのGGUF形式のファイルを提供しています。これは、思考過程推論能力を持つ4Bパラメータの大規模言語モデルで、複数の量子化バージョンをサポートし、さまざまなハードウェアでのデプロイと実行が容易です。

自然言語処理Gguf

QwenEdit2509は、画像の色彩処理に特化した低ランク適応型（LoRA）モデルです。画像の飽和度を下げ、コントラストを低下させ、カメラのログプロファイルに似た扁平で未グレーディングの外観を作り出すと同時に、ハイライトとシャドウの細部を保持します。

コンピュータビジョンDiffusers英語

これはVibeStudioのMiniMax-M2-THRIFTモデルを量子化したバージョンで、llama.cppツールと特定のデータセットを使用して生成され、複数の量子化タイプのGGUFファイルを提供し、LM Studioまたはllama.cppベースのプロジェクトでの実行をサポートします。

自然言語処理Gguf

OpenMMReasonerは完全に透明な2段階のマルチモーダル推論アプローチで、教師付き微調整（SFT）と強化学習（RL）を用いてトレーニングされます。SFT段階では874Kのサンプルからなるコールドスタートデータセットを構築し、RL段階では74Kのサンプルを利用して能力をさらに向上させ、マルチモーダル推論のベンチマークテストで優れた結果を示します。

マルチモーダルTransformers

米モデルのエンボディメントモデル（MiMo-Embodied）は、強力なクロスエンボディメント視覚言語モデルであり、自動運転とエンボディメントAIタスクの両方で卓越した性能を発揮します。これは、この2つの重要な分野を結合した最初のオープンソースの視覚言語モデルであり、動的な物理環境における理解と推論能力を大幅に向上させました。

マルチモーダルTransformers

このプロジェクトでは、cerebras/MiniMax-M2-REAP-172B-A10Bモデルの量子化バージョンを提供しており、知識を大衆に利用してもらうことを目指しています。これは1720億パラメータの大規模言語モデルで、最適化と量子化処理が施されており、デプロイコストの削減と推論効率の向上を目的としています。

自然言語処理Gguf

このモデルはQwen3 - 4Bアーキテクチャに基づく知識蒸留モデルで、Gemini 2.5 Flashによって生成された約5440万個のトークンを使用してトレーニングされ、Gemini - 2.5 Flashの振る舞い、推論プロセス、知識を単一のデータセットに統合することを目的としています。

自然言語処理Transformers英語

SAM3は概念ベースの任意分割モデルで、入力された点やボックスなどのプロンプト情報に基づいて、正確な画像分割マスクを生成することができます。このバージョンはONNX形式のSAM3トラッカーモデルで、Transformers.jsライブラリを通じてブラウザ環境で効率的に動作します。

コンピュータビジョンTransformers

MiroThinker-v1.0-72Bは72Bパラメータの大規模言語モデルの量子化バージョンで、知識を誰もが利用できるようにすることを目指しています。このプロジェクトはオリジナルモデルを最適化し、より効率的な推論性能を提供します。

自然言語処理Gguf

このプロジェクトでは、Qwen-4B-Instruct-2507-Self-correctモデルの静的量子化バージョンを提供しています。テキスト生成、偏差緩和、自己修正などのタスクをサポートしています。このモデルはQwen-4Bアーキテクチャに基づいており、指令微調整と自己修正訓練を経て、様々な量子化バージョンを提供して異なるハードウェア要件に対応しています。

自然言語処理Transformers英語

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

Stable Diffusion v2-1-baseは、テキストから画像を生成する拡散モデルで、v2-baseをベースに220kの追加ステップで微調整されています。このモデルは、テキストプロンプトに基づいて画像を生成および修正でき、複数の解像度出力をサポートし、アート創作や教育研究などのさまざまな分野に適しています。

コンピュータビジョンDiffusers