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

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は通義シリーズで最も強力な視覚言語モデルで、優れたテキスト理解と生成能力、深い視覚感知と推論能力、長文脈サポート、強力な空間およびビデオ動的理解能力、ならびにエージェントインタラクション能力を備えています。このリポジトリはGGUF形式の重みを提供し、CPU、GPUなどのデバイスでの効率的な推論をサポートします。

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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、深いビジュアル認知と推論能力、長文脈サポート、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。

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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、深いビジュアル認識と推論能力、長文脈のサポート、強力な空間と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。

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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、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、長文脈サポート、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。

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Lodos-24B-Instruct-2510は、Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506をベースに微調整されたトルコ語の大規模言語モデルで、TRLフレームワークを使用して完全監督微調整を行い、トルコ語の命令追従タスクに特化して最適化されており、長文生成と複雑な推論をサポートしています。

自然言語処理Transformersその他

Qwen3-VL-32B-Thinking-FP8はQwenシリーズで最も強力な視覚言語モデルのFP8量子化バージョンで、ブロックサイズ128の細粒度fp8量子化技術を採用し、性能指標は元のBF16モデルとほぼ同じです。このモデルは、優れたテキスト理解と生成能力、深い視覚認識と推論能力、長文脈サポート、強力なエージェント対話能力を備えています。

マルチモーダルSafetensors

Qwen3-VLは通義の大規模モデル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、長文脈のサポート、強力な空間とビデオの動的理解能力、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Safetensors

Qwen3-VL-8B-Thinkingは、アリババクラウドのQwenチームによって開発された80億パラメータのマルチモーダル大規模言語モデルで、深度マルチモーダル推論用に設計されており、ビジュアル理解、長文脈処理、構造化思考チェーン生成をサポートし、複雑な推論タスクで優れた性能を発揮します。

マルチモーダルMlx

Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct-FP8は通義シリーズで最も強力なビジュアル言語モデルのFP8量子化バージョンで、ブロックサイズ128の細粒度FP8量子化を採用し、性能は元のBF16モデルとほぼ同じです。このモデルは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、長文脈サポート、強力なエージェント対話能力を備えています。

マルチモーダルSafetensors

DeepSeek-V3.2-Exp-AWQはDeepSeek-V3.2-Expモデルに基づく量子化バージョンで、vLLMフレームワークを通じて効率的なテキスト生成を実現します。このモデルはDeepSeek疎な注意力メカニズムを導入し、長文脈の訓練と推論の効率を著しく向上させると同時に、モデルの出力品質を維持しています。

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GLM-4.6は智譜AIが開発した次世代の大規模言語モデルで、GLM-4.5と比較して、文脈処理、コーディング能力、推論性能の面で著しい向上が見られます。このモデルは200Kの文脈長をサポートし、複数の公開ベンチマークテストで優れた成績を収めており、特にコード生成、推論、エージェントタスクの分野で競争力を持っています。

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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、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、空間およびビデオ動態理解能力、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。

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GLM-4.6は智譜AIが発表した次世代のテキスト生成モデルで、GLM-4.5と比較して、文脈処理、コード化性能、推論能力などの面で著しい向上を実現し、200Kの文脈長をサポートし、より強力なエージェント能力と洗練されたライティング能力を備えています。

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GLM-4.6-FP8は智譜AIが発表した次世代のテキスト生成モデルで、GLM-4.5と比較していくつかの重要な点で著しい改善が見られます。このモデルはより長い文脈ウィンドウ、卓越したコーディング性能、高度な推論能力、およびより強力なエージェント機能を備えており、より複雑なタスクを処理することができます。

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これはQwen3-Next-80Bモデルを変換したMLX形式の大規模言語モデルで、100万タグの超長文コンテキスト処理能力を持っています。このモデルは独自のqx65量化式を採用し、単なる技術的な最適化ではなく感情的な共感に重点を置き、質問の背後にある感情を感知し、より人間性のある返答を生成することができます。

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Granite-4.0-Micro-BaseはIBMが開発したデコーダーのみの長文脈言語モデルで、約15兆のトークンを使ってゼロから学習され、四ステージトレーニング戦略を採用しています。このモデルは様々なテキスト生成タスクに特化して設計されており、多言語と穴埋め式のコード補完機能をサポートしています。

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Granite-4.0-H-Tiny-BaseはIBMが開発したデコーダのみの長文脈言語モデルで、混合専門家アーキテクチャを採用し、約23兆トークンで4段階のトレーニングを行い、多言語テキスト生成とコード補完タスクをサポートします。

自然言語処理Transformers

Granite-4.0-H-Micro-BaseはIBMが開発したデコーダーのみの長文脈言語モデルで、幅広いテキスト生成タスクに設計されています。このモデルは4段階のトレーニングを経ており、合計約18兆個のトークンデータを使用しており、多言語テキスト生成とコード補完機能をサポートしています。

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