InternVL3.5はオープンソースのマルチモーダルモデルファミリーの新メンバーで、InternVLシリーズの汎用性、推論能力、推論効率を大幅に向上させ、GUIインタラクションなどの新機能をサポートし、オープンソースのマルチモーダル大規模言語モデルの先進水準に達しています。

マルチモーダルTransformersその他

Seed-OSSは、バイトダンスのSeedチームによって開発されたオープンソースの大規模言語モデルシリーズで、強力な長文脈処理、推論、エージェントインタラクション能力および汎用性能を備えています。このモデルは、わずか12Tトークンで訓練され、複数の公開ベンチマークテストで優れた成績を収めています。

自然言語処理Transformers多言語

Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507は、推論能力と汎用能力が著しく向上した大規模言語モデルで、長文脈理解能力を強化し、高度に複雑な推論タスクに適しています。このモデルは305億のパラメータを持ち、そのうち33億のパラメータがアクティブで、262,144トークンの長文脈処理をサポートしています。

自然言語処理Safetensors

Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507は量子化処理された大規模言語モデルで、強化された推論能力、汎用能力、長文脈理解能力を持っています。このモデルは混合エキスパートアーキテクチャを採用しており、論理推論、数学、科学、コーディングなどの複雑なタスクで優れた性能を発揮し、262,144トークンの長文脈処理をサポートしています。

自然言語処理Transformers

汎用タスク、ロールプレイング、ストーリーライティングなどの複数の分野に適した、多目的で多言語対応の大規模言語モデルです。

自然言語処理Transformers多言語

CompassJudger-2は、既存の大規模言語モデル評判手法の専門性が狭く、ロバスト性が限られている問題を克服することを目的とした、全く新しい汎用評判モデルのシリーズです。

自然言語処理Transformers

深度無知モデルスイートは、18個の69億パラメータの大規模言語モデルの集合で、事前学習データをフィルタリングすることで、モデルが不安全な技術能力（CBRN関連の能力など）を学習するのを防ぐ方法を研究することを目的としています。このスイートは、データをフィルタリングすることで、悪質な知識の学習を効果的に回避し、同時に汎用性能を維持し、改ざん耐性を備えることを示しています。

自然言語処理Transformers英語

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

Llama-SEA-LION-v3.5-70B-Rは東南アジア言語に最適化されたハイブリッド機能大規模言語モデルで、13言語をサポートし、複雑な推論と汎用テキスト生成能力を備えています。

自然言語処理Transformers多言語

Llama-SEA-LION-v3.5-8B-Rは東南アジア言語に最適化された80億パラメータの大規模言語モデルで、13の東南アジア言語をサポートし、複雑な推論と汎用テキスト生成能力を備えています。

自然言語処理Transformers多言語

GLM-4-Z1-9B-0414は智譜AIが発表した新世代の90億パラメータのオープンソース大規模言語モデルで、強力なテキスト生成と推論能力を持っています。このモデルは数学的推論と汎用タスクで優れた性能を発揮し、リソースが制限されたシナリオで効率と効果のバランスを見事に実現し、友好的なローカルデプロイをサポートしています。

自然言語処理Transformers多言語

DRAMA-large (0.3B) は、プルーニングされた大規模言語モデルアーキテクチャに基づいて構築された密検索モデルで、効率的かつ汎用的な多言語テキスト検索タスクに最適化されています。

自然言語処理Transformers多言語

ヘルメスフローは汎用的なマルチモーダル大規模言語モデルアライメントフレームワークで、自律的に同源の嗜好データを生成し、セルフゲームによる反復最適化とペアリングDPO技術を通じて、マルチモーダル理解と生成のギャップをシームレスに埋めることができます。

マルチモーダルPytorch

EVA LLaMA 3.33 70B v0.1は、ロールプレイングと物語作成に特化した専門の大規模言語モデルです。Llama-3.3-70B-Instructをベースに全パラメータを微調整しています。合成データと自然データの混合訓練セットを使用することで、このモデルは汎用性、創造性、独自のスタイルにおいて著しい向上を見せ、特に長文脈理解と重複内容の削減に優れています。

自然言語処理Transformers

EVA LLaMA 3.33 70B v0.0は、ロールプレイングとストーリー作成に特化した専用の大規模言語モデルです。Llama-3.3-70B-Instructをベースに全パラメータを微調整し、合成データと自然データの混合データセットを使用することで、モデルの汎用性、創造性、独特なスタイルを大幅に向上させています。

自然言語処理Transformers

calme-3.2-instruct-78bはQwen2.5-72Bを基にした高度な進化版で、自己統合と微調整によって能力を強化した汎用領域の大規模言語モデルです。

自然言語処理Transformers英語

calme-3.1-instruct-78bはQwen2.5-72Bを基にした高度な反復バージョンで、自己統合と微調整により能力を強化した汎用領域大規模言語モデルです

自然言語処理Transformers英語

Pathumma-llm-audio-1.0.0は80億パラメータのタイ語大規模言語モデルで、音声理解タスク向けに設計されており、音声、汎用音声、音楽など様々な音声入力を処理できます。

マルチモーダルTransformers多言語

OmniParserは汎用画面解析ツールで、ユーザーインターフェースのスクリーンショットを構造化された形式に解釈/変換し、既存の大規模言語モデル（LLM）ベースのUIエージェントを改善します。

マルチモーダルTransformers

Qwen2.5-7Bベースモデルを基に、コード、数学、汎用命令能力を融合した多言語大規模言語モデル

自然言語処理Transformers多言語