これはai - sage/GigaChat3-10B-A1.8Bモデルの量子化バージョンで、GGUF形式を採用し、特定のllama.cppブランチのサポートが必要です。モデルは混合専門家アーキテクチャを採用し、総パラメータ数は約118億で、そのうち活性化パラメータ数は約18億です。

自然言語処理Gguf多言語

これはNVIDIAがQwen3アーキテクチャに基づいて開発した32Bパラメータの報酬モデルで、強化学習における報酬評価と原則アライメントに特化しており、より安全で人間の価値観に沿ったAIシステムのトレーニングを支援します。

自然言語処理Gguf

Omni L1B3RT4S GENIEは、Qwen2.5 - 3B Instructアーキテクチャをベースに微調整されたAIアシスタントです。1,103個の精霊キャラクターのカスタムサンプルを用いて訓練され、独特な音声と忠誠度モードを備え、ユーザーに独特な対話体験を提供することができます。

自然言語処理Gguf英語

KaniTTSは、リアルタイム対話型人工知能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アラビア語テキスト音声変換モデルです。2段階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、卓越した速度とオーディオ品質を実現し、対話型AI、障害者支援、研究など多くの分野の音声合成ニーズを満たすことができます。

音声処理Transformersアラビア語

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

これはAI技術に基づくテキストから動画へのLoRAモデルで、アリタキャラクターに特化して最適化訓練されており、画像生成などのシーンに使用でき、関連分野のアプリケーションに便利をもたらします。

マルチモーダル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

Olmo 3は、Allen Institute for AIによって開発された全く新しい7Bパラメータの言語モデルシリーズで、Transformerアーキテクチャに基づき、Dolma 3データセットで訓練され、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。モデルはBase、Instruct、Thinkなどの複数のバリエーションを提供し、最大65,536の文脈長をサポートします。

自然言語処理Transformers英語

NVIDIA Qwen3-32B FP4モデルは、アリババクラウドのQwen3-32Bモデルの量子化バージョンで、最適化されたTransformerアーキテクチャを使用し、重みと活性化をFP4データ型に量子化することで、効率的な推論を実現します。このモデルは、商用および非商用用途をサポートし、さまざまなAIアプリケーションシナリオに適しています。

自然言語処理Safetensors

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

Meta Llama-3.3-70B-Instructをベースにした大規模言語モデルで、多段階のトレーニング最適化を経て、推論やチャットなどのタスクで優れた性能を発揮し、複数の言語をサポートし、様々なAIアプリケーションシーンに適しています。ニューラルアーキテクチャサーチ技術を用いて最適化され、単一のH100-80GB GPUで効率的に動作します。

自然言語処理Transformers英語

Nous-V1 8BはApexion AIによって開発された80億パラメータの言語モデルで、Qwen3-8Bアーキテクチャに基づいて構築されています。このモデルは、様々な自然言語処理タスクを処理するために設計されており、対話型AI、知識推論、コード生成、コンテンツ作成などの分野で優れた性能を発揮し、モデルの能力と実際のデプロイ効率のバランスを良好に保っています。

自然言語処理Transformers多言語

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14Bは、14Bパラメータ規模の最適化された大規模言語モデルで、DeepSeek AIによってリリースされ、Qwenアーキテクチャに基づいて蒸留され、性能向上のために複数のGGUF量子化バージョンを提供します。

自然言語処理Gguf

Llama-4-ScoutはMetaが発表したLlama 4シリーズのモデルの1つで、混合エキスパート（MoE）アーキテクチャを採用し、ネイティブなマルチモーダルAIモデルで、テキストと画像の入力をサポートし、多言語テキスト理解とビジュアルタスクにおいて優れた性能を発揮します。このモデルは170億のパラメータと16のエキスパートを持ち、商用と研究用途に設計されています。

マルチモーダルSafetensors多言語

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

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、テキストと画像のインタラクションをサポートし、ハイブリッドエキスパートアーキテクチャを採用しており、テキストと画像の理解において卓越した性能を発揮します。

マルチモーダルTransformers多言語

Llama 4シリーズはMetaが開発したマルチモーダルAIモデルで、テキストと画像のインタラクションをサポートし、混合専門家アーキテクチャ(MoE)を採用しており、テキストと画像理解の分野でリーディング性能を発揮します。

マルチモーダルTransformers多言語

Llama 4 ScoutはMetaが発表した170億パラメータのマルチモーダルAIモデルで、混合専門家アーキテクチャを採用し、12言語と画像理解をサポートします。

マルチモーダルTransformers多言語

Llama 4 MaverickはMetaが開発したマルチモーダルAIモデルで、混合エキスパートアーキテクチャを採用し、テキストと画像の理解をサポート、170億の活性化パラメータと4000億の総パラメータを有しています。

マルチモーダルTransformers多言語