このモデルはmeta-llama/Llama-3.3-70B-Instructをベースに微調整したバージョンで、mlabonne/FineTome-100kデータセットを使用してトレーニングされ、100kトークンのデータを含んでいます。モデルはUnslothとHuggingface TRLライブラリを使用して微調整され、英語の言語処理をサポートしています。

自然言語処理Transformers英語

MLXライブラリに基づいて開発されたテキスト生成モデルで、自然言語処理タスクに特化し、開発者に効率的なテキスト生成ソリューションを提供します。

自然言語処理Mlx英語

Kimi-K2-Thinkingは、mlx-communityによってmoonshotaiのオリジナルモデルからMLX形式に変換された大規模言語モデルです。mlx-lm 0.28.4バージョンを使用して変換され、元のモデルの思考過程推論能力が保持されています。

自然言語処理Mlx

これは、Qwen3-VL-8B-Thinkingモデルをベースにした強化版のマルチモーダルビジュアル言語モデルです。Brainstorm 20x技術を用いて12Bパラメータに拡張され、NEO Imatrixで強化されたGGUF量子化が適用されています。このモデルは、画像理解、テキスト生成、マルチモーダル推論の能力が強く、ビジュアル感知、テキスト品質、クリエイティブなシーンでの性能が著しく向上しています。

マルチモーダルGguf多言語

これはQwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct言語モデルのGGUF量子化バージョンで、コード生成とプログラミングタスクに特化して最適化されており、FP32精度で変換され、ローカル推論デプロイに適しています。

自然言語処理Gguf多言語

これはHugging Face Hubに公開されている🤗 Transformersモデルです。具体的な情報はモデルページから取得する必要があります。このモデルはTransformerアーキテクチャに基づいており、様々な自然言語処理タスクに適しています。

自然言語処理Transformers

これはMoonshot AI技術に基づく量子化バージョンのモデルで、ビジュアル言語の理解と生成タスクに特化しており、知識の取得障壁を低くし、知識を誰もが利用できるようにすることを目指しています。

自然言語処理Gguf

NV-Reason-CXR-3B GGUFはNVIDIA NV-Reason-CXR-3Bビジュアル言語モデルの量子化バージョンで、エッジデバイスへのデプロイに最適化されています。これは30億パラメータのモデルで、胸部X線分析に特化しており、GGUF形式に変換され、量子化処理が施されているため、モバイルデバイス、デスクトップデバイス、組み込みシステムで効率的に動作します。

マルチモーダルGguf英語

Aquif-3.5-Max-42B-A3Bは420億パラメータの大規模言語モデルで、MXFP4_MOE量子化処理を行っており、高品質なテキスト生成能力を維持しながら推論効率を最適化しています。このモデルは先進的な混合専家アーキテクチャに基づいており、様々な自然言語処理タスクに適用できます。

自然言語処理Gguf

これはQwen3-VL-30B-A3B-Instructモデルを変換したGGUF形式のバージョンで、llama.cpp用に最適化されています。このモデルは300億パラメータのマルチモーダル視覚言語モデルで、画像理解とテキスト生成タスクをサポートします。

マルチモーダルGguf

メルタは、DiscordボットMelta27をベースに開発された独特な小型言語モデルで、可愛く、魅力的で、情熱的な個性を持ち、オリジナルで独特で可愛いテキストコンテンツの生成に特化しています。

自然言語処理Transformersフランス語

これはyanolja/YanoljaNEXT-Rosetta-27B-2511モデルの静的量子化バージョンで、さまざまな量子化タイプの重みファイルを提供し、多言語翻訳タスクをサポートしています。このモデルは、中国語、英語、日本語、韓国語などの主要言語を含む32の言語に特化して最適化されています。

自然言語処理Transformers多言語

Apollo-V0.1-4B-Thinkingは40億パラメータの大規模言語モデルで、思考過程の推論アーキテクチャを採用し、推論タスクに特化して最適化されています。このモデルは複数の量子化バージョンを提供し、さまざまなハードウェア環境で効率的に動作します。

自然言語処理Gguf

YanoljaNEXT-Rosetta-27B-2511はGemma3アーキテクチャをベースに微調整された270億パラメータのデコーダ言語モデルで、構造化データ翻訳に特化しており、データ構造を保持しながら多言語間で効率的かつ正確な翻訳を実現できます。

自然言語処理Gguf多言語

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、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-2B-ThinkingはQwenによって開発された視覚言語モデルで、2Bのパラメータ規模を持ち、MLXを使用して8ビット量子化が行われ、Apple Siliconチップに特化した最適化が施されています。このモデルは画像とテキストのマルチモーダル理解と生成タスクをサポートしています。

マルチモーダルTransformers