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。

自然言語処理Transformers英語

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。

自然言語処理Transformers英語

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

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

これはAI Toolkitを基に訓練されたLoRAモデルで、画像から動画への変換タスクに特化しています。モデルはQwen/Qwen-Imageベースモデルを基に訓練され、creativeml-openrail-mライセンスを使用しています。

マルチモーダルDiffusers

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

DINOv3はMeta AIが開発した一連の汎用視覚基礎モデルで、微調整することなく幅広い視覚タスクで専用の最先端モデルを上回ります。このモデルは自己教師付き学習方式を採用し、高品質の密集特徴を生成し、画像分類、セグメンテーション、深度推定などの様々なタスクで優れた性能を発揮します。

コンピュータビジョンTransformers英語

DINOv3はMeta AIが開発した一連の汎用ビジュアル基礎モデルで、微調整を行わずにさまざまなビジュアルタスクで専用の最先端モデルを上回ることができます。このモデルはVision Transformerアーキテクチャを採用し、16.89億枚のウェブ画像で事前学習されており、高品質の密集特徴を生成でき、画像分類、セグメンテーション、検索などのタスクで優れた性能を発揮します。

コンピュータビジョンTransformers英語

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。

自然言語処理Transformers英語

AiGirl_IIは、black-forest-labs/FLUX.1-devをベースに構築されたテキストから画像を生成するモデルで、LoRA技術とDiffusersライブラリを組み合わせて、特定のスタイルの画像を生成するために特別に設計されています。このモデルはCC BY-NC-ND 4.0ライセンスを採用しており、非商用用途に適しています。

コンピュータビジョンDiffusers

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。

自然言語処理Transformers

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。

自然言語処理Transformers