Olmo-3-7B-Instruct-AIO-GGUFは、Allen Institute for AIが開発したOlmo-3-7B-InstructモデルのGGUF量子化バージョンです。これは70億パラメータの自己回帰型言語モデルで、Tulu 2やUltraFeedbackなどのデータセットで教師付き微調整と直接的な嗜好最適化を行って訓練され、質問応答と指令の遵守において優れた性能を発揮します。

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。

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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。

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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。

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Trouper-12B GGUFは、DarwinAnim8orによってオリジナルモデルを基に開発されたテキスト生成モデルで、ロールプレイングやクリエイティブライティングのシナリオに特化して最適化されています。このモデルはMistral-Nemo-Base-12Bから微調整され、カスタムの「Actors」データセットを使用して訓練されており、生成されるテキストはより自然で、一般的な「AI言語」の特徴を避けています。

自然言語処理Gguf英語

Olmo 3は、Allen Institute for AI (Ai2)によって開発された全く新しい32Bパラメータの言語モデルファミリーで、Base、Instruct、Thinkなどのバリエーションが含まれています。このモデルはDolma 3データセットを基に訓練され、65,536の長文脈処理をサポートし、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。モデルは完全にオープンソースで、Apache 2.0ライセンスに従っています。

自然言語処理Transformers英語

Olmo-3-7B-Think-SFTはAllen Institute for AIが開発した7Bパラメータの言語モデルで、長い連鎖的な思考能力を持ち、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。このモデルはDolma 3データセットで事前学習され、Dolciデータセットで後続の学習が行われています。

自然言語処理Transformers英語

DeBERTa-v3-largeをベースに微調整されたAIテキスト検出モデルで、テキストが人間によって書かれたものかAIによって生成されたものかを正確に識別でき、カスタムデータセットでの訓練で約97%の精度を達成します。

自然言語処理Safetensors英語

Granite-4.0-MicroはIBMが開発した30億パラメータの長文脈指令モデルで、Granite-4.0-Micro-Baseをベースに微調整されています。このモデルはオープンソースの指令データセットと内部合成データセットを使用しており、指令の遵守とツール呼び出し能力が強化されており、多言語タスクをサポートし、各分野のAIアシスタントの基礎モデルとして使用できます。

自然言語処理Transformers

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

NeuTTS Airは世界初の即時音声クローニング機能を備えた超リアルなデバイス端テキスト音声変換（TTS）言語モデルです。0.5Bの大規模言語モデルのバックボーンネットワーク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機能、話者クローニング機能をもたらします。

音声処理Safetensors

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

Moonshine Tinyは、Moonshine AI（旧有用センサー会社）によって開発された軽量のベトナム語自動音声認識モデルで、たった27Mのパラメータしか持たず、リソース制限のあるプラットフォーム向けに設計されており、FleursとCommon Voice 17のデータセットで優れた性能を発揮します。

音声処理Transformersその他

Luth-LFM2-700Mは、Liquid AIのLFM2-700Mモデルをフランス語で微調整したバージョンです。このモデルはLuth-SFTデータセットで訓練され、フランス語の命令遵守、数学、一般知識の推論能力が大幅に向上し、同時に元の英語能力を維持しています。

自然言語処理Transformers多言語

Luth-LFM2-350Mは、Liquid AIと共同開発されたフランス語最適化言語モデルで、LFM2-350MをベースにLuth-SFTデータセットでフランス語の微調整を行っています。このモデルは、英語能力を維持しながら、フランス語の命令遵守、数学的推論、一般知識の質問応答能力を大幅に向上させています。

自然言語処理Transformers多言語

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。

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これはRoBERTa-baseを微調整したAIテキスト検出モデルで、AI生成テキストと人間が書いたテキストを区別するために特別に設計されています。モデルは複数のデータセットで順次微調整され、高精度の検出能力と良好な汎化性能を備えています。

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Granite Guardian 3.2 5BはIBMが開発したAIリスク検出モデルで、プロンプトと応答に含まれるさまざまなセキュリティリスクを検出するために特別に設計されています。このモデルはIBMのAIリスクマップに基づいており、危害、社会的偏見、脱獄、暴力などのさまざまなリスクタイプを識別でき、企業レベルのAIセキュリティ監視に重要なツールです。

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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。

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Granite-3.1-8B-Instructは80億のパラメータを持つ長文脈指令モデルで、Granite-3.1-8B-Baseをベースに微調整されています。オープンソースの指令データセットと内部合成データセットを組み合わせ、長文脈問題を効果的に解決するために特別に設計されており、複数の言語とさまざまなAIタスクをサポートします。

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