これは通話記録分析用に特別に開発された混合言語AIモデルで、ヒンディー語、英語、およびヒンディー語と英語の混合通話の文字起こし内容を処理できます。モデルはQwen2.5 - 1.5B - Instructをベースに微調整されており、強力な多言語理解と情報抽出能力を備えています。

自然言語処理Transformers多言語

これはLoRA技術に基づくテキストから画像への変換モデルで、フランスの印象派画家ベルト・モリソーの芸術スタイルを持つ画像を生成するために特別に設計されています。このモデルはFLUX.2-devベースモデル上で訓練され、通常の画像またはテキスト記述をモリソースタイルの絵画に変換することができます。

コンピュータビジョンDiffusers

楠米色4-3B-思考-2511は楠米色シリーズの最新の強化バージョンで、高度な蒸留技術と強化学習による最適化を通じて、コンパクトな3Bパラメータ規模で強力な推論能力を実現しています。このモデルはArena-Hard-V2やBFCL-V4などのベンチマークテストで、パラメータが32B未満のモデルの中で最先端（SOTA）の成果を達成しています。

自然言語処理Transformers多言語

これはREAP方法に基づいて、MiniMax-M2の40%の専門家を均等に剪定して得られた139Bパラメータの大規模言語モデルです。GLMアーキテクチャと専門家混合（MoE）技術を採用し、llama.cppを通じて様々な量化処理を行い、テキスト生成タスクに適しています。

自然言語処理Gguf英語

SAM3は概念ベースの任意分割モデルで、入力された点やボックスなどのプロンプト情報に基づいて、正確な画像分割マスクを生成することができます。このバージョンはONNX形式のSAM3トラッカーモデルで、Transformers.jsライブラリを通じてブラウザ環境で効率的に動作します。

コンピュータビジョンTransformers

これはMiniMax-M2-REAP-172B-A10BモデルのMXFP4_MOE量子化バージョンで、メモリ効率の高い圧縮モデルです。REAP（ルーティング重み付き専門家活性化剪定）方法を通じて、性能を維持しながらモデルを230Bパラメータから172Bパラメータに圧縮し、サイズを25％縮小し、リソース制限のある環境、ローカルデプロイ、および学術研究に適しています。

自然言語処理Gguf

Kimi - K2 - Thinking 3.825bit MLXは、テキスト生成に使用される量子化モデルで、異なる量子化方式を通じてテストで異なる困惑度の結果を得ています。そのうち、q3.825ビット量子化では1.256の困惑度を達成できます。

自然言語処理Mlx英語

これはQwen/Qwen3-8B-Baseをベースに微調整されたバージョンで、TRLフレームワークとGKD（On-Policy Distillation）方法を使用してトレーニングされ、テキスト生成タスクに特化しています。このモデルは自己生成エラーを通じて学習し、テキスト生成の品質と安定性を向上させました。

自然言語処理Transformers

ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking AWQ - INT8は、百度のERNIE-4.5アーキテクチャに基づくマルチモーダル大規模言語モデルで、AWQ量子化技術を通じて8ビット精度を実現し、高性能を維持しながらメモリ要件を大幅に削減します。このモデルは、視覚推論、STEM問題解決、画像分析などの分野で優れた性能を発揮し、強力なマルチモーダル理解と推論能力を備えています。

マルチモーダルTransformers多言語

これはQwen3-VL-30Bに基づく量子化バージョンのモデルで、画像テキストからテキストへの変換タスクに特化しています。このモデルは量子化技術を通じて元のモデルを最適化し、より効率的な推論ソリューションを提供します。

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

これは慧慧Qwen3-VL-8B思考消去モデルの量子化バージョンで、Qwen3-VL-8Bアーキテクチャに基づいて、画像テキスト変換タスクに特化して最適化および量子化処理が行われ、llama.cppツールを通じて効率的に実行できます。

マルチモーダルGguf

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

これはセントシモン大学の科学技術学部の学生向けに設計された微調整AIモデルで、TecnoTimeアプリケーションに統合され、学生が学習の組織性を維持し、学術的な継続性を向上させるのを助け、構造化された通知と激励メッセージを通じて学習習慣を強化します。

自然言語処理Safetensors多言語

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-30B-A3B-Instruct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を採用し、優れ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を備え、256Kの長いコンテキストとビデオ理解をサポートし、さまざまなデバイスで推論が可能です。

マルチモーダルGguf

Qwen3-VL-8B-Thinkingは通義千問シリーズの中で最も強力なビジュアル言語モデルで、強化された推論能力を備えた8Bパラメータ版です。このモデルは、テキスト理解、ビジュアル認知、空間理解、長文脈処理などの面で全面的にアップグレードされ、マルチモーダル推論とエージェントインタラクションをサポートしています。

マルチモーダルGguf