これはai-sageのGigaChat3-10B-A1.8Bモデルを定量処理したバージョンで、llama.cppのimatrix定量技術を採用し、さまざまなハードウェア条件下でより効率的に動作します。モデルはロシア語と英語をサポートし、主にテキスト生成タスクに使用されます。

自然言語処理Gguf多言語

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

これはai - sage/GigaChat3-10B-A1.8Bモデルの量子化バージョンで、GGUF形式を採用し、特定のllama.cppブランチのサポートが必要です。モデルは混合専門家アーキテクチャを採用し、総パラメータ数は約118億で、そのうち活性化パラメータ数は約18億です。

自然言語処理Gguf多言語

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

Kimi K2 Thinkingは月の暗面（Moonshot AI）が開発した最新世代のオープンソース思考モデルで、強力な深度推論能力とツール呼び出し機能を備えています。このモデルは混合専門家アーキテクチャを採用し、ネイティブINT4量子化をサポートし、256kのコンテキストウィンドウを持ち、複数のベンチマークテストで優れた性能を発揮します。

自然言語処理Transformers

これはNVIDIAがQwen3アーキテクチャに基づいて開発した32Bパラメータの報酬モデルで、強化学習における報酬評価と原則アライメントに特化しており、より安全で人間の価値観に沿ったAIシステムのトレーニングを支援します。

自然言語処理Gguf

これはセントシモン大学の科学技術学部の学生向けに設計された微調整AIモデルで、TecnoTimeアプリケーションに統合され、学生が学習の組織性を維持し、学術的な継続性を向上させるのを助け、構造化された通知と激励メッセージを通じて学習習慣を強化します。

自然言語処理Safetensors多言語

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

VieNeu-TTSは、個人デバイス上で動作可能な最初のベトナム語のテキスト音声変換モデルで、即時音声クローニング機能を備えています。NeuTTS Airをベースに微調整され、自然でリアルなベトナム語音声を生成でき、CPU上でリアルタイム性能を備えています。

音声処理Safetensorsその他

TheWhisper-Large-V3-Turboは、OpenAI Whisper Large V3モデルの高性能ファインチューニング版で、TheStage AIによって多プラットフォームのリアルタイム、低遅延、低消費電力の音声テキスト変換推論に最適化されています。ストリーミング文字起こし、単語のタイムスタンプ、拡張可能なパフォーマンスをサポートし、リアルタイム字幕、会議、デバイス端末の音声インターフェイスなどのシーンに適しています。

音声処理Transformersその他

TheWhisper-Large-V3はOpenAI Whisper Large V3モデルの高性能ファインチューニング版で、TheStage AIによって多プラットフォーム（NVIDIA GPUとApple Silicon）のリアルタイム、低遅延、低消費電力の音声テキスト変換推論用に最適化されています。

音声処理Transformersその他

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

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

これはWan2.1-T2V-14BモデルをベースにトレーニングされたLoRAアダプターで、テキストからビデオへの変換タスクに特化しています。このモデルはAIツールキットを使用してトレーニングされ、ビデオ生成アプリケーションをサポートします。

マルチモーダルDiffusers

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訓練されたテキストから動画へのLoRAモデルで、Wan2.2-T2V-A14Bをベースモデルとして使用し、テキストから動画への変換タスクをサポートし、関連分野のアプリケーションに強力なサポートを提供します。

マルチモーダルDiffusers