MiroThinker v1.0はオープンソースの研究エージェントで、モデルレベルの対話型拡張により、ツール強化推論と情報検索能力を向上させます。このモデルは複数のベンチマークテストで優れた性能を発揮し、長文脈と深度のある多段階分析をサポートします。

自然言語処理Transformers英語

Emu3.5は北京智源人工知能研究院が開発したオリジナルのマルチモーダルモデルで、視覚と言語をまたいで次の状態を連合予測し、一貫した世界モデリングと生成を実現します。エンドツーエンド事前学習と大規模強化学習による事後学習を行うことで、マルチモーダルタスクで卓越した性能を発揮します。

マルチモーダルTransformers

PyLateは、文の類似度計算と情報検索に特化したツールキットで、さまざまなデータセットで効率的な情報検索タスクを実行でき、関連分野の研究とアプリケーションに強力なサポートを提供します。このモデルは8つの言語をサポートし、複数のベンチマークテストで優れた性能を発揮します。

自然言語処理Safetensors多言語

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

Chroma1-HDはFLUX.1-schnellアーキテクチャに基づくテキストから画像生成の基礎モデルで、89億のパラメータを持ち、Apache 2.0オープンソースライセンスを採用しています。このモデルは微調整用に特別に設計されており、開発者や研究者に強力な画像生成の基礎を提供し、様々な専門的なビジュアルコンテンツの作成をサポートします。

コンピュータビジョンDiffusers

AbLang2は、オックスフォードタンパク質情報学グループによって開発された、抗体配列に特化したTransformer言語モデルです。抗体配列分析、復元、および表現学習を行うことができ、抗体設計と研究に強力な計算ツールを提供します。

自然言語処理Transformersその他

ARC-Hunyuan-Video-7Bは、腾讯ARC研究所が開発したマルチモーダルモデルで、現実世界の短動画コンテンツを理解するために特化しています。このモデルは、ビジュアル、オーディオ、テキスト信号をエンドツーエンドで処理し、マルチモーダルの手がかりを統合することで、動画の深層的な構造化理解を実現します。

マルチモーダルTransformers

KONI（韓国科学技術情報研究院オープンニューラルインテリジェンス）は、韓国科学技術情報研究院によって開発されたバイリンガルの大規模言語モデルで、科学技術分野に特化しており、韓国語と英語で優れた性能を発揮し、科学技術の専門知識タスクを処理する理想的なツールです。

自然言語処理Transformers多言語

ESMCタンパク質機能予測器は、進化規模モデル（ESM）に基づくツールで、アミノ酸配列に基づいて遺伝子本体論（GO）を利用してタンパク質の機能を予測できます。このモデルは、UniRef、MGnify、および合同ゲノム研究所のデータベースで事前学習され、AmiGO Boostデータセットで微調整され、タンパク質の分子機能、生物学的プロセス、および細胞内局在を予測できます。

科学計算Tensorboard

ビジュアル - 言語事前学習技術に基づくゼロショット皮膚病評価モデルで、多面的な知識を統合して強化し、皮膚病の研究と診断に有効なツールを提供します。

マルチモーダルOpenclip

Jan-nanoは、深度研究タスク用に特別に設計された40億パラメータのコンパクトな言語モデルで、MCPサーバーとのシームレスな協働や研究ツールの統合をサポートします。

自然言語処理Gguf

Zlatorog-12B-Instruct-Betaは、Mistral Nemo 12Bをベースに微調整された大規模言語モデルで、スロベニア語関連の研究用に設計されており、命令追従、推論、ツール強化生成タスクをサポートしています。

自然言語処理Transformers多言語

これはServiceNow言語モデル（SLAM）研究所によって構築された15Bパラメータの大規模言語モデルで、llama.cppツールによる量子化処理が施されており、ローカル推論展開に適しています。

自然言語処理Gguf

これはxlm-roberta-largeをファインチューニングした多言語テキスト分類モデルで、英語、ドイツ語、ハンガリー語、スペイン語、スロバキア語の学習データを使用し、比較アジェンダプロジェクトの主要なトピックコードに基づいてラベリングされ、学術研究分野で優れた性能を発揮します。

自然言語処理Safetensorsその他

黒森林研究所のFLUX.1開発版をベースにしたテキストから画像生成モデルで、pepeカエル関連の画像コンテンツの生成に特化しています。

マルチモーダルDiffusers

LlavaGuard-v1.2-0.5B-OVは画像テキストベースのモデルで、コンテンツセキュリティ評価に特化し、研究者向けに設計されています。

マルチモーダルSafetensors

StableDiffusion 3.5 ミディアムモデルのGGUFバージョンは、テキストから画像を生成する強力な拡散モデルで、画像品質、レイアウト効果、複雑なプロンプトの理解、およびリソース効率において顕著な向上が見られます。このモデルは改良されたマルチモーダル拡散変換器アーキテクチャを採用し、複数のテキストエンコーダをサポートし、アート創作、教育ツール、および生成モデルの研究などのシナリオに適しています。

マルチモーダルDiffusers英語

Meta Llama 3.2は多言語大規模言語モデルシリーズで、英語、ドイツ語、フランス語、イタリア語、ポルトガル語、ヒンディー語、スペイン語、タイ語などの多くの言語をサポートしています。このモデルは、対話、情報検索、テキスト要約などのタスクで優れた性能を発揮し、ビジネスや研究に強力なサポートを提供します。

自然言語処理Transformers多言語

FlowMirrorは浙江省精準学AI研究所が開発したエンドツーエンド音声モデルで、音声対話、ASR、TTSなどのタスクをサポートし、教育シーンでの応用に特化しています

マルチモーダルTransformers

ヒッツ研究センターとバスク大学IXA研究グループが共同開発したバスク語からスペイン語への機械翻訳モデルで、大量の平行データセットを基に訓練され、複数の評価データセットで良好な結果を示しています。

自然言語処理Transformers多言語