VibeThinker-1.5Bは微博AIが開発した15億パラメータの密集型言語モデルで、Qwen2.5-Math-1.5Bをベースに微調整され、数学やアルゴリズムコーディングの問題に特化して設計されています。「スペクトルから信号への原理」のフレームワークを用いてトレーニングされ、複数の数学コンテストのテストでより大規模なモデルを上回り、トレーニングコストは約7800ドルで、最大約40kトークンの出力をサポートします。

自然言語処理Transformers多言語

PokeeResearch-7Bは、Pokee AIによって開発された70億パラメータの深度研究エージェントモデルです。AIフィードバック強化学習（RLAIF）と強力な推論フレームワークを組み合わせ、ツール強化型大規模言語モデルにおいて信頼性が高く、アライメントされ、拡張可能な研究レベルの推論を実現し、複雑な多段階研究ワークフローに適しています。

自然言語処理Transformers英語

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、高音質のテキスト音声変換モデルです。2段階パイプラインを用いて、大規模言語モデルと高効率オーディオコーデックを組み合わせ、卓越した速度とオーディオ品質を実現します。このモデルはスペイン語をサポートし、4億のパラメータを持ち、サンプリングレートは22kHzです。

音声処理Transformersスペイン語

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

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

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

GLM-4.6は智譜AIが開発した次世代の大規模言語モデルで、GLM-4.5と比較して、文脈処理、コーディング能力、推論性能の面で著しい向上が見られます。このモデルは200Kの文脈長をサポートし、複数の公開ベンチマークテストで優れた成績を収めており、特にコード生成、推論、エージェントタスクの分野で競争力を持っています。

自然言語処理Transformers多言語

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。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

Sunflower-32BはSunbird AIによって開発された多言語大規模言語モデルで、ウガンダ地域の言語に特化して最適化されています。Qwen 3 - 32Bアーキテクチャに基づいて構築され、31種類のウガンダ言語と英語の翻訳およびテキスト生成タスクをサポートし、ウガンダ言語の翻訳精度で優れた結果を示しています。

自然言語処理Transformers多言語

Sunflower-14Bは、Sunbird AIによって開発された多言語大規模言語モデルで、ウガンダの言語に特化して設計されています。このモデルはQwen 3-14Bアーキテクチャに基づいて構築され、31種類のウガンダ語と英語の翻訳およびテキスト生成タスクをサポートし、複数の評価で優れた成績を収めています。

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

ConfTuner-MinistralはMistralアーキテクチャに基づく量子化大規模言語モデルで、信頼性の高いAIシナリオに特化して微調整され、テキスト生成と信頼度推定機能をサポートしています。このモデルは複数の量子化バージョンを提供し、異なるリソース制約環境に適しています。

自然言語処理Transformers英語

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

本プロジェクトは、騰訊の混元-MT-7B大規模言語モデルの量子化バージョンを提供します。モデル圧縮技術を通じて計算と記憶の要件を削減し、知識をすべての人に利用可能にすることを目指し、高性能なAIモデルをより普及させ、使いやすくします。

自然言語処理Gguf

これは、フィンランド語の歯科医学に特化した対話型AIアシスタントで、LoRAによる微調整を行った大規模言語モデルです。歯科相談の質問に対して、背景、評価、提案の3つの部分に分かれた構造化臨床回答を生成することができます。

自然言語処理Transformersその他

GLM-4.5V-AWQ-4bitは、Zhipu AIの次世代フラッグシップテキスト基礎モデルに基づいて構築された量子化バージョンのマルチモーダルモデルで、AWQ-4bit量子化技術により最適化され、優れた性能を維持しながら計算リソースの必要量を大幅に削減します。このモデルは42の公開視覚言語ベンチマークテストで同規模のモデルのSOTA性能を達成し、強力な視覚推論能力を備えています。

マルチモーダルTransformers多言語

NVIDIA-Nemotron-Nano-9B-v2はNVIDIAが最初から訓練した大規模言語モデルで、推論および非推論タスク用に設計されています。Mamba2-Transformer混合アーキテクチャを採用し、多言語処理をサポートし、制御可能な推論能力を備え、ユーザーが思考予算を指定でき、商用アプリケーションやAIエージェントシステムで優れた性能を発揮します。

自然言語処理Transformers多言語