TomoroAI/tomoro-colqwen3-embed-4bは、高度なColPaliスタイルのマルチモーダル埋め込みモデルで、テキストクエリ、ビジュアルドキュメント（画像やPDFなど）、またはショートビデオをアラインされたマルチベクトル埋め込みにマッピングできます。このモデルは、Qwen3-VL-4B-InstructとQwen3-Embedding-4Bの長所を組み合わせ、ViDoReベンチマークテストで優れた性能を発揮し、同時に埋め込みに必要なスペースを大幅に削減します。

マルチモーダルTransformersその他

Fyodor-Q3-8B-Instructは、スマート推論と堅牢なコード生成のために設計された高忠実度の命令調整モデルです。Qwen3 - 8Bアーキテクチャに基づき、高ランクのLoRA設定で訓練されており、コーディング前の計画立案に長けており、複雑なソフトウェアエンジニアリングタスクに非常に適しています。

自然言語処理Transformers多言語

これはai-sage/GigaChat3-10B-A1.8B-bf16モデルのGGUF量子化バージョンで、高精度のQ8_0から極度に圧縮されたsmol-IQ1_KTまで、さまざまな量子化オプションを提供し、さまざまなハードウェア条件でのデプロイメントニーズを満たします。このモデルは32Kのコンテキスト長をサポートし、MLAアーキテクチャを採用し、対話シナリオに最適化されています。

自然言語処理Ggufその他

Strawberry_Smoothie-TESTは、mergekitツールを使用して3つの12Bパラメータモデルを統合した混合モデルです。Unity-12B、Chaos-Unknown-12b、Smoothie-12B-Model_Stockの長所を組み合わせ、より良いテキスト生成と対話能力を提供することを目的としています。

自然言語処理Transformers

GigaChat3-10B-A1.8BはGigaChatシリーズの対話モデルで、混合専門家（MoE）アーキテクチャに基づいており、合計100億のパラメータがあり、そのうち18億がアクティブなパラメータです。このモデルは、マルチヘッド潜在注意力と多トークン予測技術を採用しており、25.6万トークンの長文脈をサポートし、多言語対話と推論タスクで優れた性能を発揮します。

自然言語処理Safetensors多言語

混元OCRは、混元の独自のマルチモーダルアーキテクチャによって駆動されるエンドツーエンドOCRの専門的なVLMモデルです。わずか10億パラメータの軽量設計で、複数の業界ベンチマークテストで最先端の成績を収めています。このモデルは、複雑な多言語ドキュメント解析に長けており、テキストの位置特定、オープンドメインの情報抽出、ビデオ字幕の抽出、画像の翻訳などの実際のアプリケーションシーンで優れた性能を発揮します。

マルチモーダルTransformers多言語

Qwen 3をベースに微調整された12Bパラメータの大規模言語モデルで、256kの超長コンテキスト処理能力を備え、長文テキスト生成タスクに特化して最適化されています。このモデルはVLTO 8Bモデルの基礎、Brainstorm 20xの調整、NEO Imatrixデータセットの量子化技術を組み合わせ、高品質の長文テキストコンテンツを生成できます。

自然言語処理Gguf多言語

Olmo 3 32B Think SFTはTransformerアーキテクチャに基づく自己回帰型言語モデルで、長い思考連鎖推論に優れており、特に数学やコーディングなどの複雑な推論タスクを処理するのに適しています。このモデルはDolma 3データセットで事前学習され、Dolciデータセットで教師付き微調整されています。

自然言語処理Transformers英語

Tarka-Embedding-350M-V1は3億5000万のパラメータを持つテキスト埋め込みモデルで、1024次元の密集したテキスト表現を生成することができます。このモデルは、意味的な類似性、検索、および検索強化生成（RAG）などの下流アプリケーションに対して最適化されており、複数の言語をサポートし、長いコンテキストを処理する能力を持っています。

自然言語処理Sentence-transformers

これは300時間の純粋なアラビア語音声データを基に微調整されたテキスト音声変換モデルで、完全な母音記号付きの現代標準アラビア語に特化した高品質な音声合成を提供し、音声クローンと長文処理機能をサポートしています。

音声処理Safetensors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