gpt-oss-safeguard-20bは、GPT-OSS-20bをファインチューニングした安全推論モデルで、大規模言語モデルの入出力フィルタリング、オンラインコンテンツのラベリング、および信頼と安全のユースケースのオフラインラベリングに特化しています。このモデルはApache 2.0ライセンスを採用しており、カスタムポリシーと透明な決定プロセスをサポートしています。

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gpt-oss-safeguard-120bは、OpenAIがgpt-ossをベースに構築したセキュリティ推論モデルで、1170億のパラメータ（うち51億がアクティブなパラメータ）を持っています。このモデルはセキュリティのユースケースに特化して設計されており、提供されたセキュリティポリシーに基づいてテキストコンテンツを分類し、基本的なセキュリティタスクを実行することができます。

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GPT-OSS-Safeguard-20Bは、GPT-OSSをベースに構築された210億パラメータのセキュリティ推論モデルで、セキュリティ関連のテキストコンテンツの分類とフィルタリングタスクに特化して最適化されています。このモデルはカスタムセキュリティポリシーをサポートし、透明な推論プロセスを提供し、大規模言語モデルの入出力フィルタリングやオンラインコンテンツのラベリングなどのセキュリティユースケースに適しています。

自然言語処理Transformers

これはMiniMax M2ベースモデルに基づく4bit W4A16量子化バージョンで、ModelCloudの@QubitumがGPT - QModelツールを使用して量子化しました。このモデルはテキスト生成タスクに特化して最適化されており、良好な性能を維持しながら、モデルサイズと推論リソースの要件を大幅に削減します。

自然言語処理Safetensors英語

MiniMax-M2-AWQは、MiniMaxAI/MiniMax-M2モデルをベースとした量子化バージョンで、vLLMフレームワークを通じて効率的なテキスト生成を実現します。このモデルはAWQ量子化技術を採用し、モデルの性能を維持しながら、メモリ使用量を大幅に削減し、推論速度を向上させます。32Kのコンテキスト長とツール呼び出し機能をサポートしています。

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PokeeResearch-7Bは、Pokee AIによって開発された70億パラメータの深度研究エージェントモデルです。AIフィードバック強化学習（RLAIF）と強力な推論フレームワークを組み合わせ、ツール強化型大規模言語モデルにおいて信頼性が高く、アライメントされ、拡張可能な研究レベルの推論を実現し、複雑な多段階研究ワークフローに適しています。

自然言語処理Transformers英語

Nanbeige4-3B-Thinkingは第4世代のNanbeige大規模言語モデルファミリーの30億パラメータの推論モデルで、データ品質とトレーニング方法の向上により、高度な推論能力を実現しています。このモデルは数学、科学、創造的な文章作成、ツールの使用などの複数の分野で優れた性能を発揮し、多段階のコース学習と強化学習トレーニングをサポートしています。

自然言語処理Transformers多言語

このプロジェクトは、LightX2Vチームによって開発された万2.2蒸留モデルの量子化GGUFバージョンを提供しています。これは、画像から動画への変換や動画生成タスクに特化しています。このバージョンは最適化されており、ComfyUI - GGUFなどのツールと連携して、効率的な推論性能を提供します。

マルチモーダルGguf

これはTheDrummerのBehemoth-X-123B-v2.1モデルに基づいて量化処理を行ったプロジェクトで、llama.cppツールと特定のデータセットを使用して複数の量化タイプのモデルファイルを生成し、異なるハードウェア条件下での推論ニーズに適しています。

自然言語処理Gguf

これはGLM-4.6モデルの5ビット量子化バージョンで、mlx-lmツールを使用して変換され、Apple Siliconデバイス用に最適化され、大規模言語モデルの効率的な推論能力を提供します。

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ドラドーネットワークサーフィンツール拡張版は、通義千問3 - 4Bをベースに微調整された関数呼び出しとインテリジェント推論モデルで、ネットワーク検索の編成、ツール強化推論、動的問題解決のために設計されています。 このモデルは、インテリジェント決定、ツール選択、構造化された実行フローにおいて優れた性能を発揮します。

自然言語処理Transformers英語

これはアリババのQwenシリーズの80億パラメータの大規模言語モデルのGGUF量子化バージョンで、高度な推論、エージェント行動、多言語タスクに特化して設計されており、llama.cppや互換性のあるツールと連携できます。

自然言語処理Gguf多言語

gpt-oss-safeguard-20bは、gpt-ossをベースに構築されたセキュリティ推論モデルで、210億個のパラメータ（うち36億個はアクティブなパラメータ）を持ち、セキュリティ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、提供されたセキュリティポリシーに基づいてテキストコンテンツを分類し、基本的なセキュリティタスクを実行することができ、大規模言語モデルの入出力フィルタリング、オンラインコンテンツのラベリングなどのシナリオに適しています。

自然言語処理Transformers

gpt-oss-safeguard-120bは、gpt-ossをベースに構築されたセキュリティ推論モデルで、セキュリティユースケース向けに特別に設計されています。このモデルは、提供されたセキュリティポリシーに基づいてテキストコンテンツを分類し、一連の基本的なセキュリティタスクを実行でき、大規模言語モデルの入出力フィルタリングやオンラインコンテンツのラベリングなどのシナリオに適しています。

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これはQwen3-Next-80B-A3B-Thinkingモデルの3ビット量子化MLX形式バージョンで、Apple Siliconデバイス向けに最適化され、mlx-lm 0.27.1ツールを使用して変換され、元のモデルの強力な推論能力を維持しながら、モデルサイズを大幅に縮小しています。

自然言語処理Mlx

このモデルは、百度のERNIE-4.5-21B-A3B-ThinkingモデルのGGUF量子化バージョンで、Q8_0量子化形式を採用し、llama.cppツールで変換され、GGUF形式に対応した推論フレームワークで使用できます。

自然言語処理Transformers多言語

これは百度のERNIE-4.5-21B-A3B-ThinkingモデルのMLX形式変換バージョンで、mlx-lm 0.27.1ツールを使用して変換され、Apple Siliconデバイス用に最適化され、効率的な推論をサポートします。

自然言語処理Mlx多言語

Jan-v1-AIO-GGUFには2つの強力な言語モデル、Jan-v1-4BとJan-v1-edgeが含まれています。Jan-v1-4BはQwen3-4B-thinkingアーキテクチャに基づいており、40億のパラメータを持ち、強力な知能推論、問題解決、ツール使用能力を備え、ウェブ検索タスクをサポートします。Jan-v1-edgeは軽量級の知能モデルで、デバイス上での高速実行用に設計されており、リソース制限のある環境に適しています。

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Apertus-8B-Instruct-2509-NVFP4は、swiss-ai/Apertus-8B-Instruct-2509に基づくNVFP4量子化バージョンで、llmcompressorツールによって生成されました。このモデルは、性能を維持しながら、大幅に記憶領域と計算リソースの要件を削減し、推論効率を向上させます。

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Hermes 4 14Bは、Nous ResearchがQwen 3 14Bをベースに開発した最先端の混合モード推論モデルで、数学、コード、STEM、論理、創造性、および形式忠実出力などの分野で優れた性能を発揮し、明示的な思考過程とツール呼び出し機能を備えています。

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