これはai-sage/GigaChat3-10B-A1.8B-bf16モデルのGGUF量子化バージョンで、高精度のQ8_0から極度に圧縮されたsmol-IQ1_KTまで、さまざまな量子化オプションを提供し、さまざまなハードウェア条件でのデプロイメントニーズを満たします。このモデルは32Kのコンテキスト長をサポートし、MLAアーキテクチャを採用し、対話シナリオに最適化されています。

自然言語処理Ggufその他

Qwen3-VL-2B-InstructはQwenシリーズの中で最も強力なビジュアル言語モデルで、卓越したテキスト理解と生成能力、深いビジュアル認知と推論能力、長いコンテキストサポート、強力な空間およびビデオ動的理解能力を備えています。このモデルは2Bのパラメータ規模を採用し、命令対話をサポートし、マルチモーダルAIアプリケーションに適しています。

マルチモーダルTransformers

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

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-Audio-1.5BはLiquid AIが提供する最初のエンドツーエンドの音声基礎モデルで、低遅延とリアルタイム対話に特化して設計されています。このモデルはわずか15億パラメータで、シームレスな対話インタラクションを実現し、パラメータ規模がはるかに大きいモデルと匹敵する能力を持っています。

マルチモーダルSafetensors英語

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

TEN Turn Detectionは、人とAIエージェント間の自然で動的なコミュニケーションを実現するために専用に開発された、高度な智能話ターン検出モデルです。このモデルは自然な話ターン変換の手がかりを検出でき、コンテキストに基づく割り込み機能をサポートし、深い意味理解によって対話のコンテキストと言語パターンを解析することで、AI対話をより自然で流れるようにします。

自然言語処理Safetensors多言語

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

TEN Turn Detectionは、人間とAIの間の自然で動的なコミュニケーションを実現するために設計された、高度な智能対話ターン検出モデルです。

自然言語処理Gguf

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

MAI-DS-R1はマイクロソフトAIチームがDeepSeek-R1推論モデルに対して追加学習を行った成果であり、センシティブな話題への対応能力を向上させ、リスクパフォーマンスを最適化するとともに、元の推論能力と競争優位性を維持しています。

自然言語処理Transformers

MAI-DS-R1はマイクロソフトAIチームがDeepSeek-R1推論モデルに対して追加学習を行った成果で、センシティブな話題への応答能力を向上させリスク対応を最適化するとともに、元の推論能力と競争優位性を維持しています。

自然言語処理Transformers

EchoLLaMAはマルチモーダルAIシステムで、3D視覚データを自然な音声記述に変換でき、音声入力による対話型インタラクションもサポートします。

マルチモーダルTransformers

AIバーチャルアナウンサーの魂となることを目指した混合専門家モデルで、コード生成、指示追従、マルチターン対話能力を統合

自然言語処理Safetensors多言語

xLAM-2シリーズはAPIGen-MTフレームワークでトレーニングされた大規模アクションモデルで、マルチターン対話と関数呼び出し能力に特化しており、AIエージェント開発に適しています。

自然言語処理Transformers英語

Yuna Ai V4は、LLaMA 3.1 8Bアーキテクチャに基づく多言語テキスト生成モデルで、スマートな対話と知識問答体験の提供に特化しています。3B以上のトークンで訓練され、量子思考などの先進的な特性を備え、対話能力と創造力に優れています。

自然言語処理Gguf多言語

GLM-Edge-4B-Chatは知譜AIが開発した40億パラメータの中英バイリンガル対話モデルで、エッジデバイス向けに最適化され、効率的なテキスト生成タスクをサポートします。このモデルはTransformerアーキテクチャに基づいており、軽量化と高効率の特徴を持ち、リソースが制限された環境でのデプロイに適しています。

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