これは実験的な量子化大規模言語モデルで、Deckard（qx）量子化方法を採用し、埋め込み層は3ビット量子化です。このモデルはノルム保持双投影除去（NPBA）技術によって再構築され、セキュリティ制限メカニズムを削除するだけでなく、モデルの認知深度と推論能力を強化しています。

自然言語処理Mlx

Gemma 3n E4B ITは、Googleが開発した軽量マルチモーダルオープンモデルで、Geminiモデルと同じ研究に基づいて構築されています。このモデルは、テキスト、オーディオ、ビジュアル入力をサポートし、様々なタスクに適用できます。MatFormerアーキテクチャを採用して、効率的なパラメータ利用を実現しています。

マルチモーダルTransformers

Gemma 3はGoogleが開発した軽量オープンソースのマルチモーダルモデルです。このバージョンは12Bパラメータの命令調整量子化感知トレーニングモデルで、MLXフレームワークのMXFP4形式に変換されています。テキストと画像の入力をサポートし、テキスト出力を生成します。128Kのコンテキストウィンドウと140種類以上の言語をサポートしています。

マルチモーダルMlx

FLUX.2 [dev] は320億のパラメータを持つ補正フロートランスフォーマーモデルで、画像生成、編集、および合成タスクに特化しています。このモデルは、テキストから画像への生成、単一参照編集、および多参照編集においてリーディングレベルであり、微調整なしでキャラクター、オブジェクト、およびスタイルの参照を実現し、個人、科学、および商業用途をサポートします。

マルチモーダルDiffusers英語

Hypnos i1-8BはNous Hermes 3（Llama 3.1 8B）に基づく専門的な推論モデルで、複雑な論理、思考連鎖推論、数学問題の求解に特化しています。このモデルは、混合量子 - 古典機械学習の分野で独自の探求を行い、量子ノイズ注入を導入することで、モデルの創造力と推論能力を向上させています。

自然言語処理Transformers英語

Olmo-3-Thinkはアレン人工知能研究所が発表した完全にオープンソースの言語モデルシリーズで、7Bと32Bの2種類の規模があります。このモデルは特別に訓練され、明確な推論過程を示すことができ、透明な段階的な推論と検証可能な中間思考痕跡をサポートし、推論、数学、コードタスクで優れた性能を発揮します。

自然言語処理Transformers英語

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

SAM 3はMetaが発表した第3世代のプロンプト可能な分割基礎モデルで、画像とビデオの分割タスクを統一的にサポートします。前代のSAM 2と比べて、オープンボキャブラリ概念分割能力を導入し、大量のテキストプロンプトを処理でき、SA - COベンチマークテストで人間の性能の75 - 80%に達します。

コンピュータビジョンTransformers英語

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

ブラジル範囲ルーティングモデルは、Gemma 3 270Mをベースにした微調整されたミニマルな大規模言語モデルで、ブラジルの配達サービスシステム用に設計されており、非常に高速で軽量な意図分類器（ルーター）として機能します。このモデルはUnslothを使用してトレーニングされ、GGUF形式に変換されています。

自然言語処理Safetensorsその他

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

Olmo 3は、Allen Institute for AIによって開発された次世代の言語モデルファミリーで、7Bと32Bの指令と思考のバリエーションを含んでいます。このモデルは、長鎖思考において優れた性能を発揮し、数学やコーディングなどの推論タスクの性能を大幅に向上させます。すべてのコード、チェックポイント、およびトレーニングの詳細は公開され、言語モデル科学の発展を促進します。

自然言語処理Transformers英語

Olmo 3は、Allen Institute for AIによって開発された次世代の言語モデルシリーズで、7Bと32Bの2種類の規模があり、命令型と思考型の2種類のバリエーションがあります。このモデルはDolma 3データセットで事前学習され、Dolciデータセットで事後学習され、長い連鎖的な思考能力を備えており、数学やコーディングなどの推論タスクで優れた性能を発揮します。

自然言語処理Transformers英語

GigaAM-v3はConformerアーキテクチャに基づくロシア語自動音声認識の基礎モデルで、2.2 - 2.4億のパラメータを持っています。これはGigaAMシリーズの第3世代モデルで、70万時間のロシア語音声データを使用してHuBERT - CTC目標で事前学習され、幅広いロシア語ASR分野で最先端の性能を提供します。

音声処理Pytorch多言語

Olmo 3はAllen Institute for AIによって開発された一連の言語モデルで、7Bと32Bの2種類の規模があり、命令式と思考式の2種類のバリエーションがあります。このモデルは長鎖思考に優れており、数学やコーディングなどの推論タスクの性能を効果的に向上させることができます。多段階訓練方式を採用しており、教師付き微調整、直接嗜好最適化、検証可能な報酬による強化学習が含まれます。

自然言語処理Transformers英語

Olmo 3はAllen Institute for AI (Ai2)によって開発された一連の言語モデルで、7Bと32Bの2種類の規格があり、InstructとThinkの2種類のバリエーションがあります。このモデルはTransformerアーキテクチャに基づいており、長い思考チェーン能力を持ち、数学やコーディングなどの推論タスクの性能を効果的に向上させることができます。

自然言語処理Transformers英語

Olmo 3はAllen Institute for AIによって開発されたオープンソースの言語モデルシリーズで、7Bと32Bの2種類の規格があり、指令（Instruct）と思考（Think）の2種類のバリエーションに分かれています。このモデルは卓越した長鎖思考能力を持ち、数学やコーディングなどの推論タスクのパフォーマンスを大幅に向上させることができます。

自然言語処理Transformers英語

Olmo 3はAllen Institute for AIによって開発された全新型の言語モデルファミリーで、7Bと32Bの2種類の規模があり、指令（Instruct）と思考（Think）の2種類のバリエーションがあります。このモデルは長鎖型の思考を用いて、数学やコーディングなどの推論タスクの性能を向上させ、言語モデル科学の発展を推進することを目的としています。

自然言語処理Transformers英語

Olmo 3 7B RL-Zero Mathは、Allen AIによって開発された、数学的推論タスクに特化して最適化された70億パラメータの言語モデルです。RL-Zero強化学習方法を用いて数学データセットで訓練され、数学的推論能力を効果的に向上させます。

自然言語処理Transformers英語

Olmo 3 7B RL-Zero Mixは、Allen AIが開発した7Bパラメータ規模の言語モデルで、Olmo 3シリーズに属します。このモデルはDolma 3データセットで事前学習され、Dolciデータセットで事後学習され、強化学習によって数学、コーディング、推論能力が最適化されています。

自然言語処理Transformers英語