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

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

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

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

CoDAはSalesforce AI Researchによって開発された拡散モデルに基づくコード生成言語モデルで、双方向コンテキスト理解能力を備え、強力なコード生成と補完タスク用に設計されています。このモデルはわずか17億のパラメータで、低い計算要件を維持しながら卓越したコード生成性能を実現しています。

自然言語処理Transformers英語

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

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

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

Gemma-3 ActuaryEnough2は精算分野に特化したAIモデルで、11,000以上の精算質問と回答のペアを使って微調整学習されており、簡単な保険の質問を厳密な精算専門用語に変換することができます。このモデルはActuaryEnoughをサポートし、オープンソース形式で教育や研究目的で公開されています。

自然言語処理Transformers英語

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

GLM-4.5-Air-6bitは、智譜AIのGLM-4.5-Airモデルを変換した6ビット量子化バージョンで、MLXフレームワーク用に最適化され、大規模言語モデルの高効率な推論能力を提供します。

自然言語処理Mlx多言語

GLM-4.5-Air-8bitは、智譜AIのGLM-4.5-Airモデルから変換された8ビット量子化バージョンで、MLXフレームワーク用に特別に最適化されています。このモデルは、オリジナル版の強力な自然言語処理能力を維持しながら、量子化技術によってメモリ使用量と計算要件を削減し、Apple Siliconデバイスで効率的に動作するのに適しています。

自然言語処理Mlx多言語

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

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

Devstralは、ソフトウェアエンジニアリングタスク用に特別に開発された大規模言語モデルで、Mistral AIとAll Hands AIが共同開発しています。コード探索、複数ファイル編集、ツール呼び出しに優れています。

自然言語処理Safetensors多言語

Devstral Small 1.1 GGUFは、ソフトウェアエンジニアリングタスク用に特別に開発された大規模言語モデルです。Mistral AIとAll Hands AIの技術的な強みを組み合わせ、コード処理とソフトウェアエンジニアリングエージェント機能で優れた性能を発揮します。

自然言語処理Gguf英語

Devstral Small 1.1は、ソフトウェアエンジニアリングタスク用に最適化された大規模言語モデルで、Mistral AIとAll Hands AIが共同開発し、多言語とツール呼び出しをサポートしています。

自然言語処理Safetensors多言語

Devstralは、ソフトウェアエンジニアリングタスク用に特別に開発された大規模言語モデルで、Mistral AIとAll Hands AIが共同開発しました。SWE-benchベンチマークテストで優れた成績を収め、1位のオープンソースモデルです。

自然言語処理Safetensors多言語

Devstralは、ソフトウェアエンジニアリングタスク用に特別に開発されたスマート大規模言語モデルで、Mistral AIとAll Hands AIが共同開発しました。

自然言語処理Gguf多言語