NVIDIA Nemotron Parse v1.1 TCは、高度な文書意味理解モデルであり、画像から空間位置情報を持つテキストと表要素を抽出し、整形テキスト、バウンディングボックス、意味カテゴリを含む構造化注釈を生成できます。前のバージョンと比べて、速度が20％向上し、無秩序な要素のページ順序を保持します。

マルチモーダルTransformers

NVIDIA Nemotron Parse v1.1は、文書の意味を理解し、空間的な位置情報を持つテキストや表の要素を抽出するために特別に開発された先進的な文書解析モデルです。非構造化文書を機械が読み取り可能な構造化表現に変換し、従来のOCRが複雑な文書レイアウトを処理する際の限界を克服します。

マルチモーダルTransformers

SenseNova - SIはマルチモーダル基礎モデルに基づいて構築された空間インテリジェンス強化モデルシリーズで、精心に企画された800万件のサンプルデータで訓練され、複数の空間インテリジェンスベンチマークテストで優れた成績を収め、同時に強力な汎用マルチモーダル理解能力を維持しています。

マルチモーダルTransformers英語

Stable Diffusion v2は拡散モデルに基づくテキストから画像生成モデルで、テキストプロンプトに基づいて画像を生成および修正することができます。このモデルはLAION - 5Bデータセットのサブセットで訓練され、オートエンコーダと拡散モデルを組み合わせて潜在空間で訓練され、複数の解像度とタスクをサポートします。

コンピュータビジョンDiffusers

これはsentence-transformers/all-mpnet-base-v2を微調整した文変換器モデルで、テキストを768次元の密ベクトル空間にマッピングでき、意味類似度計算、意味検索、テキスト分類などのさまざまな自然言語処理タスクをサポートします。

自然言語処理Sentence-transformers

これはApplied Brain Research（ABR）によって開発された、状態空間モデル（SSM）に基づく英語の自動音声認識モデルです。約1900万のパラメータを持ち、英語の音声を効率的かつ正確にテキストに変換することができます。このモデルは複数のベンチマークデータセットで優れた性能を発揮し、平均単語誤り率はわずか10.61%です。リアルタイム音声認識をサポートし、低コストのハードウェアで動作することができます。

音声処理Transformers英語

SenseNova-SIは成熟したマルチモーダル基礎モデルに基づいて構築された空間知能強化モデルシリーズで、精心に企画された800万のデータサンプルで訓練され、複数の空間知能ベンチマークテストで卓越した性能を発揮し、同時に強力な汎用マルチモーダル理解能力を維持しています。

マルチモーダルTransformers

SenseNova-SIは、マルチモーダル基礎モデルに基づいて構築された空間知能モデルシリーズで、空間理解能力に特化して最適化されています。大規模な空間知能データで学習することで、計量推定、空間関係理解、視点変化処理などの分野で優れた性能を発揮します。

マルチモーダルTransformers

Qwen3-VLは通義シリーズの中で最も強力なビジュアル言語モデルで、卓越したテキスト理解と生成能力、深いビジュアル感知と推論能力、長いコンテキストのサポート、強力な空間とビデオ動的理解能力、そして優れたインテリジェントエージェント対話能力を備えています。

マルチモーダルGguf

Qwen3-VL-32B-ThinkingはQwenシリーズで最も強力なビジュアル言語モデルで、卓越したテキスト理解と生成能力、深いビジュアル感知と推論能力、長文脈処理、空間および動画の動的理解能力、そして優れたエージェント対話能力を備えています。

マルチモーダルTransformers

Qwen3-VL-8B-Thinkingは通義千問シリーズで最も強力なビジュアル言語モデルで、卓越したテキスト理解と生成能力、深いビジュアル認知と推論能力、長いコンテキストサポート、強力な空間とビデオ動的理解能力、そして優れたエージェント対話能力を備えています。

マルチモーダルGguf

Qwen3-VLは通義シリーズの中で最も強力な視覚言語モデルで、卓越したテキスト理解と生成能力、深い視覚知覚と推論能力、長いコンテキストのサポート、強力な空間およびビデオ動的理解能力、そして優れたエージェント対話能力を備えています。

マルチモーダルTransformers

Qwen3-VLは通義シリーズで最も強力なビジュアル言語モデルで、テキスト理解と生成、ビジュアル認知と推論、コンテキスト長、空間およびビデオの動的理解、エージェントインタラクション能力などの面で全面的にアップグレードされています。このモデルは密集アーキテクチャとハイブリッドエキスパートアーキテクチャを提供し、エッジデバイスからクラウドまでの柔軟なデプロイをサポートします。

マルチモーダルTransformers

Qwen3-VLはQwenシリーズの中で最も強力なビジュアル言語モデルで、卓越したテキスト理解と生成能力、深いビジュアル認知と推論能力、長いコンテキストサポート、強力な空間およびビデオ動的理解能力、そして優れたエージェント対話能力を備えています。

マルチモーダルTransformers

Qwen3-VLはQwenシリーズの中で最も強力なビジュアル言語モデルで、包括的な総合アップグレードが実現されています。これには、卓越したテキスト理解と生成能力、より深いビジュアル感知と推論能力、より長いコンテキスト長、強化された空間およびビデオ動的理解能力、そしてより強力なエージェント対話能力が含まれます。

マルチモーダルTransformers

Qwen3-VLはアリババが開発した新世代のビジュアル言語モデルで、テキスト理解、ビジュアル感知、空間理解、長文脈処理、エージェントインタラクションなどの分野で全面的にアップグレードされ、エッジデバイスからクラウドまで柔軟にデプロイできます。

マルチモーダルTransformers

Qwen3-VLはQwenシリーズの中で最も強力なビジュアル言語モデルで、卓越したテキスト理解と生成能力、深いビジュアル認知と推論能力、長いコンテキストサポート、強力な空間とビデオ動的理解能力、そして優れたエージェントインタラクション能力を備えています。このバージョンは2Bパラメータの思考強化版で、推論能力が特別に最適化されています。

マルチモーダルTransformers

Qwen3-VL-30B-A3B-Thinkingは通義シリーズで最も強力なビジュアル言語モデルで、優れたテキスト理解と生成能力、深いビジュアル認識と推論能力、長いコンテキストのサポート、強力な空間とビデオ動的理解能力、およびエージェント対話能力を備えています。

マルチモーダルGguf

Qwen3 - VLは通義シリーズで最も強力なビジュアル言語モデルで、ハイブリッドエキスパートモデルアーキテクチャ（MoE）を採用し、GGUF形式の重みを提供し、CPU、GPUなどのデバイスで効率的な推論をサポートします。モデルは、テキスト理解、ビジュアル感知、空間理解、動画処理などの面で全面的にアップグレードされています。

マルチモーダルGguf

Qwen3-VL-2B-ThinkingはQwenシリーズの中で最も強力なビジュアル言語モデルの1つで、GGUF形式の重みを使用し、CPU、NVIDIA GPU、Apple Siliconなどのデバイスで効率的な推論をサポートします。このモデルは、優れたマルチモーダル理解と推論能力を備え、特にビジュアル感知、空間理解、エージェントインタラクション機能が強化されています。

マルチモーダルTransformers