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-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

Qwen3-VL-2B-Instruct-GGUFは通義千問シリーズのマルチモーダルビジュアル言語モデルのGGUF量子化バージョンで、20億のパラメータを持ち、画像理解とテキスト生成のシームレスな融合をサポートし、CPUやGPUなどのデバイスで効率的に動作します。

マルチモーダルTransformers

Qwen3-Next-80B-A3B-Thinkingは通義千問チームが開発した新世代の思考型大規模言語モデルで、革新的な混合注意力機構と高疎性MoEアーキテクチャを採用し、高効率推論を維持しながら強力な複雑推論能力を備え、ネイティブで262Kの文脈長をサポートします。

自然言語処理Transformers

ドラドーネットワークサーフィンツール拡張版は、通義千問3 - 4Bをベースに微調整された関数呼び出しとインテリジェント推論モデルで、ネットワーク検索の編成、ツール強化推論、動的問題解決のために設計されています。 このモデルは、インテリジェント決定、ツール選択、構造化された実行フローにおいて優れた性能を発揮します。

自然言語処理Transformers英語

Qwen3-Next-80B-A3B-Instructは通義千問チームが開発した効率的な疎な混合エキスパートモデルで、総パラメータ数は80B、活性化パラメータ数はわずか3Bです。このモデルは革新的な混合注意力機構と極低活性化率のMoEアーキテクチャを採用し、強力な性能を維持しながら推論効率を大幅に向上させ、ネイティブで262Kのコンテキスト長をサポートし、1Mトークンまで拡張可能です。

自然言語処理Transformers

Qwen2.5-VL-7B-Instructはアリババの通義千問チームによって開発されたマルチモーダル視覚言語モデルで、70億のパラメータ規模に基づき、視覚的質問応答タスクに特化して最適化トレーニングが行われています。このモデルは画像内容を理解し分析し、正確な自然言語の回答を生成することができます。

マルチモーダルSafetensors英語

Qwen3-Next-80B-A3B-Instructはアリババクラウドの通義千問チームによって開発された大規模言語モデルで、MLXフレームワークを用いた4ビット量子化最適化を行い、Appleチップデバイス向けに性能最適化を行い、効率的な推論能力を提供します。

自然言語処理Transformers

Qwen3-Next-80B-A3B-Instructは、アリババの通義千問チームによって開発された最新世代の大規模言語モデルです。革新的な混合注意力機構と高疎なエキスパート混合アーキテクチャを採用し、総パラメータ数を80Bに保ちながら3Bのパラメータのみを活性化させ、効率的なコンテキストモデリングと推論の高速化を実現しています。ネイティブで262Kのコンテキスト長をサポートし、1Mトークンまで拡張可能です。

自然言語処理Transformers

Qwen3-4B-Instructは、アリババの通義千問チームによって開発された40億パラメータの指令微調大規模言語モデルです。Qwen3アーキテクチャを最適化し、対話と指令追従タスクに特化して訓練されており、強力なテキスト生成と理解能力を備えています。

自然言語処理Transformers

Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507はアリババの通義千問チームが開発した300億パラメータの大規模言語モデルで、命令追従タスクに特化して最適化されています。このモデルは、テキスト生成や対話インタラクションなど、様々な自然言語処理タスクをサポートし、LM Studioコミュニティモデルプロジェクトを通じて開発者に提供されています。

自然言語処理Gguf

Qwen3-Embedding-8Bはアリババの通義千問チームによって開発された80億パラメータのテキスト埋め込みモデルで、MLXライブラリを基に最適化されており、文の類似度計算とテキスト特徴抽出タスクに特化しています。

自然言語処理Mlx

Qwen3-4Bは通義千問シリーズの最新大規模言語モデルで、4Bパラメータ規模を持ち、思考モードと非思考モードの切り替えをサポートし、推論、指示追従、多言語処理に優れています。

自然言語処理Gguf

Qwen3は通義千問シリーズの大規模言語モデルの最新世代で、密モデルと混合専門家(MoE)モデルの包括的なスイートを提供します。大規模なトレーニングに基づき、Qwen3は推論、コマンドフォロー、エージェント能力、多言語サポートにおいて画期的な進歩を実現しました。

自然言語処理Gguf

Qwen3は通義千問シリーズの最新世代大規模言語モデルで、密モデルと混合エキスパート（MoE）モデルの完全なスイートを提供します。大規模なトレーニングに基づき、Qwen3は推論能力、命令追従、エージェント機能、多言語サポートにおいて画期的な進歩を実現しました。

自然言語処理Gguf英語

Qwen3は通義千問シリーズの最新世代大規模言語モデルで、完全な密モデルと混合エキスパート（MoE）モデルの組み合わせを提供します。大規模なトレーニングに基づき、Qwen3は推論能力、命令追従、エージェント機能、多言語サポートにおいて画期的な進歩を実現しました。

自然言語処理Gguf英語

Qwen3は通義千問シリーズの大規模言語モデルの最新バージョンで、一連の高密度型および混合エキスパート（MoE）モデルを提供しています。大規模なトレーニングに基づき、Qwen3は推論、指示追従、エージェント能力、多言語サポートにおいて画期的な進歩を実現しました。

自然言語処理Gguf英語

Qwen3は通義千問シリーズの大規模言語モデルの最新バージョンで、一連の高密度型および混合専門家（MoE）モデルを提供しています。大規模なトレーニングに基づき、Qwen3は推論能力、命令追従、エージェント機能、多言語サポートにおいて画期的な進歩を実現しました。

自然言語処理Gguf英語

Qwen3は通義千問シリーズの大規模言語モデルの最新バージョンで、密モデルと混合専門家（MoE）モデルの完全なセットを提供します。膨大なトレーニングデータに基づき、Qwen3は推論能力、命令追従、エージェント機能、多言語サポートにおいて画期的な進歩を実現しました。

自然言語処理Gguf

通義千問が提供するマルチモーダル大規模モデルで、画像とテキストの生成、および128kの長コンテキスト処理をサポートし、多言語能力を備えています。

マルチモーダルGguf英語