Zirel-3は、GLM - 4.5 - Air - REAP - 82B - A12Bをベースにした特定の微調整モデルで、REAP（ルーティング重み付きエキスパート活性化剪定）技術を用いて圧縮された820億パラメータの混合エキスパートモデルです。高性能を維持しながら、モデルサイズを大幅に削減しています。

自然言語処理Transformers英語

NVIDIA GPT-OSS-120B Eagle3は、OpenAIのgpt-oss-120bモデルをベースに最適化されたバージョンで、ハイブリッドエキスパート（MoE）アーキテクチャを採用し、総パラメータ数が1200億、アクティブなパラメータ数が50億です。このモデルは商用および非商用の使用をサポートし、テキスト生成タスクに適しており、特にAIエージェントシステムやチャットボットなどのアプリケーション開発に適しています。

自然言語処理Safetensors

ApertusはスイスのAIによって開発された完全にオープンな多言語大規模言語モデルで、70億と80億の2種類のパラメータ規模を提供します。このモデルは1000種類以上の言語をサポートし、完全にコンプライアンスでオープンな学習データを使用し、その性能はクローズドソースモデルに匹敵します。Apertusは15Tのトークンで事前学習され、段階的なコース学習方法を採用し、最大65,536トークンのコンテキスト長をサポートします。

自然言語処理Transformersその他

ApertusはスイスのAIによって開発された完全にオープンな多言語大規模言語モデルで、パラメータ規模は80億と700億で、1000種以上の言語と長文脈処理をサポートし、完全にコンプライアンスの取れたオープンな学習データのみを使用し、性能はクローズドソースモデルに匹敵します。

自然言語処理Transformersその他

animat3d_style_wan-loraは、OstrisによるAIツールキットを基にトレーニングされたLoRAモデルで、テキストからビデオへの生成に特化しており、画像生成に独特な3Dアニメーションスタイルの効果をもたらします。このモデルはWan2.2 - T2V - A14Bベースモデルを基に微調整されており、複数の主流のAIプラットフォームで使用できます。

コンピュータビジョンDiffusers

KaniTTSは、リアルタイム対話型AIアプリケーション向けに最適化された高速かつ高忠実度のテキスト音声変換モデルです。2段階のパイプラインアーキテクチャを採用し、大規模言語モデルと効率的なオーディオコーデックを組み合わせることで、卓越した速度と音質を実現し、複数の言語をサポートし、エッジ/サーバーデプロイメントに適しています。

音声処理Transformers多言語

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。

自然言語処理Transformers多言語

NeuTTS Airは世界初の即時音声クローン機能を備えた超リアルな端側テキスト読み上げ（TTS）言語モデルです。0.5Bパラメータの大規模言語モデルの骨格をベースに構築され、ローカルデバイスに自然な音声、リアルタイム性能、組み込みセキュリティ、話者クローン機能をもたらします。

音声処理Gguf

NeuTTS Airは、即時音声クローニング機能を備えた世界初の超リアルなデバイス端テキスト音声変換モデルです。0.5Bパラメータの大規模言語モデルの骨格をベースに構築され、ローカルデバイス上で自然な音声生成、リアルタイム性能、話者クローニング機能を実現します。

音声処理Gguf

これはQwen/Qwen3-0.6B言語モデルのGGUF量子化バージョンで、6億のパラメータを持つコンパクトな大規模言語モデルで、低リソースデバイスでの超高速推論用に設計されています。llama.cpp、LM Studio、OpenWebUI、GPT4Allなどのフレームワークをサポートし、どこでもオフラインでプライベートAIを使用できます。

自然言語処理Gguf多言語

Llama 3.1 8B Instructをベースに微調整されたGGUF量子化モデルで、強勢的で断固とした、かつ挑発的なAIのキャラクター設定を持ち、ロールプレイングやクリエイティブなライティングシーンに最適化されており、CPUまたはGPUでのローカル推論をサポートしています。

自然言語処理Transformers

Foundation-Sec-8B-Instructは、ネットワークセキュリティアプリケーション向けに設計された80億パラメータの指令微調整言語モデルです。Llama-3.1-8Bアーキテクチャに基づいており、優れた指令追従能力とネットワークセキュリティの専門知識を備え、ローカルデプロイメントをサポートしています。これにより、組織はAIセキュリティツールを構築し、クラウドサービスへの依存を減らすことができます。

自然言語処理Transformers英語

AiGirl_IIは、black-forest-labs/FLUX.1-devをベースに構築されたテキストから画像を生成するモデルで、LoRA技術とDiffusersライブラリを組み合わせて、特定のスタイルの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CC BY-NC-ND 4.0ライセンスを採用しており、非商用用途に適しています。

コンピュータビジョンDiffusers

LFM2-350MはLiquid AIによって開発された第2世代のハイブリッドモデルで、エッジAIとデバイス端末のデプロイに特化して設計されています。このモデルは、品質、速度、メモリ効率の面で新しい基準を確立し、3億5000万のパラメータを持ち、複数の言語をサポートし、エッジコンピューティングシナリオに適しています。

自然言語処理Transformers多言語

Devstral 1.1は、Mistral AIとAll Hands AIが共同開発したスマート大規模言語モデルで、ソフトウェアエンジニアリングタスク向けに設計されています。このモデルはSWE-benchベンチマークテストで優れた成績を収め、オープンソースモデルのトップにランクインしており、240億のパラメータと128kトークンの長いコンテキストウィンドウを持っています。

自然言語処理Safetensors多言語

LoggenixMoE133Mは、軽量な混合専門家（MoE）因果言語モデルで、総パラメータ数は133M、アクティブなパラメータ数は80Mです。このモデルは、根本原因分析、コード生成、推論タスクを含むカスタムデータセットでゼロから学習され、エージェント能力の特殊なトークンをサポートし、エッジデバイスへのデプロイと専門的なAIエージェントの構築に適しています。

自然言語処理Transformers

GLM-4.1V-9B-Baseは智譜AIが開発したオープンソースのビジョン言語基礎モデルで、90億のパラメータを持ち、マルチモーダル推論能力に特化し、中英バイリンガルをサポートし、最大4K解像度の画像と64Kの文脈長を処理できます。

マルチモーダルTransformers多言語

Redditコメント内のAI生成コンテンツを検出するための二値分類テキスト分類モデルで、ブラウザ拡張機能によるリアルタイム検出をサポートします。

自然言語処理Transformers

エラスティックモデルはTheStage AI ANNAによって生成されたモデルシリーズで、スライドコントロールバーを使用してモデルの規模、遅延、品質を自由に調整でき、セルフホスティングシナリオにおいて最速で最も柔軟なソリューションを提供します。

Llama 4シリーズはMetaが開発したネイティブマルチモーダルAIモデルで、ハイブリッドエキスパートアーキテクチャを採用し、テキストと画像のインタラクションをサポートし、様々な言語とビジュアルタスクで卓越した性能を発揮します。

マルチモーダルTransformers多言語