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

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。独自の2段階アーキテクチャにより、大規模言語モデルと効率的な音声コーデックを組み合わせ、低遅延で高品質な音声合成を実現します。リアルタイムファクターは最低0.2で、リアルタイム速度の5倍の高速合成が可能です。

音声処理Transformers英語

LFM2-VL-3BはLiquid AIが開発したマルチモーダル視覚言語モデルで、LFM2バックボーンアーキテクチャに基づいて構築されており、強力な視覚理解と推論能力を備えており、特に細粒度な感知タスクで優れた性能を発揮します。このモデルは、テキストと画像の入力を効率的に処理することができ、最大512×512解像度の原生画像処理をサポートしています。

マルチモーダルTransformers多言語

xLSTM-7b-Instructは、NX - AI/xLSTM-7bに基づく実験的な微調整バージョンで、指令遵守タスクに特化して最適化されています。このモデルにはチャットテンプレートのサポートが追加され、TRLを使用して教師付き微調整トレーニングが行われ、より良い会話体験を提供することを目的としています。

自然言語処理Transformers

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、テキストから動画への変換タスクに特化しています。モデルはWan2.2-T2V-A14Bアーキテクチャに基づいており、高解像度画像の生成をサポートしています。

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

LFM2はLiquid AIによって開発された次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メントに特化して設計されており、品質、速度、メモリ効率の面で新しい基準を確立しています。このモデルは革新的なハイブリッドLiquidアーキテクチャを採用し、乗算ゲートと短い畳み込みを備えており、多言語処理をサポートしています。

自然言語処理Transformers多言語

BERT-tinyアーキテクチャに基づく軽量AI生成テキスト検出モデルで、RAIDデータセットからAI生成のテキスト内容を識別するために特別に設計されています。モデルの出力スコアは、テキストが人間によって生成された可能性を表します。

自然言語処理Transformers

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、重みと活性化関数をFP4で量子化しています。AIエージェントシステム、チャットボット、RAGシステムなどのAIアプリケーションに適しています。

自然言語処理Safetensors

NVIDIA Qwen3-14B FP4モデルは、アリババのQwen3-14Bモデルの量子化バージョンで、FP4データ型を用いて最適化され、TensorRT-LLMによる効率的な推論が可能です。このモデルはNVIDIA GPU加速システム向けに設計されており、AIエージェントシステム、チャットボット、RAGシステムなどの様々なAIアプリケーションシーンに適しており、世界中での商用および非商用利用がサポートされています。

自然言語処理Safetensors

NVIDIA Qwen3-8B FP4モデルは、アリババのQwen3-8Bモデルの量子化バージョンで、最適化されたTransformerアーキテクチャを採用した自己回帰型言語モデルです。このモデルはFP4量子化技術を使用し、パフォーマンスを維持しながらメモリ使用量と計算要件を大幅に削減し、AIエージェントシステム、チャットボット、RAGシステムなどの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

これはmookiezii/Discord-Hermes-3-8Bモデルを量子化処理したバージョンで、さまざまな量子化形式のGGUFモデルファイルを提供し、異なるハードウェア環境と性能要件のチャット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Transformers英語

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

NVIDIA Qwen3-30B-A3B FP4は、アリババのQwen3-30B-A3Bモデルの量子化バージョンで、最適化されたTransformerアーキテクチャを採用し、FP4量子化技術によりモデルサイズを約3.3倍削減しながら、良好な性能を維持しています。このモデルは商用および非商用用途をサポートし、AIエージェントシステム、チャットボット、RAGシステムなどのアプリケーションシーンに適しています。

自然言語処理Safetensors

Poro 2 8B Instructは、Llama 3.1 8Bアーキテクチャに基づく命令従順型チャットボットモデルで、フィンランド語と英語の対話型AIアプリケーション向けに設計されています。

自然言語処理Transformers多言語

Llama-3.1-Nemotron-Nano-4B-v1.1は、Llama 3.1をベースに最適化された大規模言語モデルで、精度と効率のバランスが良好で、AIエージェントやチャットボットなどの様々なシーンに適しています。

自然言語処理Transformers英語

これはDeepSeek AIのDeepSeek V3-0324モデルの量子化バージョンで、最適化されたTransformerアーキテクチャを採用し、FP4量子化技術によりモデルサイズとGPUメモリ要件を大幅に削減し、AIエージェントシステムやチャットボットなどの様々なAIアプリケーションシーンに適しています。

自然言語処理Safetensors