Qwen2.5-14B-InstructはQwen2.5アーキテクチャに基づく多言語大規模言語モデルで、140億のパラメータを持ち、13種類の言語をサポートし、優れた指令追従と対話能力を備えています。このモデルは様々な言語タスクで優れた性能を発揮し、多言語シーンでのテキスト生成と理解に適しています。

自然言語処理Transformers多言語

これは、様々な小言語のGGUF形式の大規模言語モデルを収集した選りすぐりのコレクションで、ロシア語、英語、ドイツ語などの多くの言語をサポートし、事実照会、数学計算、文化ユーモア、倫理フィルターなどの複数のテスト次元をカバーしています。

自然言語処理Gguf多言語

混元は騰訊がオープンソースした効率的な大規模言語モデルシリーズで、様々な計算環境での多目的デプロイに特化して設計されています。エッジデバイスから高並発生産システムまで、これらのモデルは高度な量子化サポートと超長文脈能力を活用して、最高のパフォーマンスを実現します。

自然言語処理Transformers

Meta Llama-3.3-70B-Instructをベースにした大規模言語モデルで、多段階のトレーニング最適化を経て、推論やチャットなどのタスクで優れた性能を発揮し、複数の言語をサポートし、様々なAIアプリケーションシーンに適しています。ニューラルアーキテクチャサーチ技術を用いて最適化され、単一のH100-80GB GPUで効率的に動作します。

自然言語処理Transformers英語

これはQwen3アーキテクチャに基づく大規模言語モデルで、3ビット量子化処理を行い、命令追従タスクに特化して最適化されています。このモデルは2350億のパラメータ規模を持ち、多言語処理能力をサポートし、様々な自然言語理解と生成タスクに適しています。

自然言語処理Mlx

多言語・多目的の大規模言語モデルで、様々な専門分野や汎用タスクをサポートし、ロールプレイ、ストーリー創作、プログラミングなど多様なシナリオに適しています。

自然言語処理Gguf多言語

32Bパラメータ規模の量子化大規模言語モデル、ArliAI/QwQ-32B-ArliAI-RpR-v4モデルを基に、llama.cppを使用して多様な精度で量子化され、テキスト生成タスクに適しています。

自然言語処理Gguf英語

Qwen2.5-VL-72B-Instructのマルチモーダル大規模言語モデル量子化バージョン、画像テキストからテキストタスクをサポート、高精度から低メモリ要求までの多様な量子化レベルに対応。

マルチモーダルGguf英語

Qwen3-8BはQwenシリーズの最新の大規模言語モデルで、様々な先進的な特性を備え、多言語をサポートし、推論や命令追従などの面で優れた性能を発揮し、ユーザーによりインテリジェントで自然な対話体験を提供します。

自然言語処理Transformers

Llama 3.3アーキテクチャに基づく70Bパラメータの大規模言語モデルで、多言語テキスト生成タスクをサポートし、量子化最適化により様々なハードウェア環境に適応

自然言語処理Gguf多言語

InternVL3-9BはInternVL3シリーズのマルチモーダル大規模言語モデルで、優れたマルチモーダル知覚と推論能力を備え、ツール使用、GUIエージェント、産業画像分析、3D視覚知覚など多様な応用シーンをサポートします。

マルチモーダルTransformersその他

InternVL3-8B-Instruct は先進的なマルチモーダル大規模言語モデル（MLLM）で、優れたマルチモーダル知覚と推論能力を示し、ツール使用、GUIエージェント、産業画像分析、3D視覚知覚など多様な機能をサポートします。

マルチモーダルTransformersその他

General-Reasonerは大規模言語モデルの訓練パラダイムであり、数学、プログラミング、物理、化学、金融、人文など様々な分野におけるモデルの推論能力を総合的に強化することを目的としています。このモデルはQwen2.5 - 14Bをベースに訓練され、多様な推論データとモデルベースの検証器を通じて、異分野の推論性能を向上させています。

自然言語処理Transformers英語

NVIDIA Nemotron-H-8B-Base-8KはNVIDIAが開発した大規模言語モデル（LLM）で、与えられたテキスト断片の補完生成を目的としています。このモデルはハイブリッドアーキテクチャを採用しており、主にMamba-2とMLP層で構成され、わずか4つのアテンション層を組み合わせています。モデルは8Kのコンテキスト長をサポートし、英語、ドイツ語、スペイン語、フランス語、イタリア語、韓国語、ポルトガル語、ロシア語、日本語、中国語など多様な言語をカバーしています。

自然言語処理Transformers多言語

Asagi-8Bは大規模な日本語視覚言語モデル（VLM）で、広範な日本語データセットに基づいて訓練され、多様なデータソースを統合しています。

マルチモーダルTransformers日本語

Qwen2.5は通義千問大言語モデルの最新シリーズで、0.5Bから72Bまでの様々なパラメータ規模の基礎言語モデルと命令微調整モデルを提供します。この0.5Bバージョンは知識蓄積、コーディング、数学能力において著しい向上が見られ、長文脈と多言語処理をサポートします。

自然言語処理Transformers多言語

Asagi-4Bは大規模な日本語視覚言語モデル（VLM）で、広範な日本語データセットに基づいて訓練され、多様なデータソースを統合しています。

マルチモーダルTransformers日本語

ConceptCLIPは医学的概念を強化した大規模視覚言語事前学習モデルで、様々な医療画像モダリティに対応し、多様な医療画像タスクで堅牢な性能を発揮します。

マルチモーダルTransformers英語

Asagi-14Bは大規模な日本語視覚言語モデル（VLM）で、幅広い日本語データセットでトレーニングされ、多様なデータソースを統合しています。

マルチモーダルTransformers日本語

LlamaV-o1は、複雑な視覚的推論タスクのために設計された先進的なマルチモーダル大規模言語モデルで、カリキュラム学習技術によって最適化され、多様なベンチマークテストで卓越した性能を発揮します。

マルチモーダルSafetensors英語