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Moonshot AI技術に基づく量子化バージョンのモデルで、ビジュアル言語の理解と生成タスクに特化しており、知識の取得障壁を低くし、知識を誰もが利用できるようにすることを目指しています。

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

Zirel-3は、GLM - 4.5 - Air - REAP - 82B - A12Bをベースにした特定の微調整モデルで、REAP（ルーティング重み付きエキスパート活性化剪定）技術を用いて圧縮された820億パラメータの混合エキスパートモデルです。高性能を維持しながら、モデルサイズを大幅に削減しています。

自然言語処理Transformers英語

GLM-4.6-AWQは、智譜AIのGLM-4.6（357B MoE）を高性能AWQ量子化したモデルで、vLLM推論用に最適化されており、本番デプロイのスループットを効果的に向上させます。このモデルは4ビット量子化技術を採用しており、高精度を維持しながら顕著にVRAM使用量を削減します。

自然言語処理Transformers多言語

lans_v1 - loraは、Qwen/Qwen-Imageモデルをベースに、OstrisによるAIツールキットを使用して訓練されたテキストから画像への変換モデルです。LoRA技術を用いて最適化されており、良好な画像生成能力を備えています。

マルチモーダルDiffusers

pejawan22-loraはAI技術を基に訓練されたLoRAモデルで、特定の画像生成に特化しており、複数のAIツールと統合して使用できます。トリガーワード「peja」を使って画像を生成します。

マルチモーダルDiffusers

これはAI技術に基づくテキストから動画へのLoRAモデルで、アリタキャラクターに特化して最適化訓練されており、画像生成などのシーンに使用でき、関連分野のアプリケーションに便利をもたらします。

マルチモーダルDiffusers

piccoli_no_style-loraは、画像から動画への変換、LoRA技術に基づく生成モデルで、AI Toolkitを使用して訓練され、Qwen/Qwen-Imageをベースモデルとして、さまざまな画像生成シーンをサポートします。

マルチモーダルDiffusers

piccoli_no_style-loraは、画像から動画への技術に基づくLoRAモデルで、AI Toolkitを使用してトレーニングされ、主に画像生成タスクに使用され、複数の主流のAIツールと連携できます。

コンピュータビジョンDiffusers

これはQwen/Qwen-Image基礎モデルに基づいて訓練された画像から動画へのLoRAモデルで、LoRA（Low-Rank Adaptation）技術を用いて効率的な微調整を実現し、AI画像生成などの関連タスクに使用できます。

マルチモーダルDiffusers

Llama-3.1-8B-onnx-ryzenai-npuは、AMDがMetaのLlama-3.1-8Bモデルをベースに開発した最適化バージョンで、AMD Ryzen AI NPU向けに最適化されたデプロイが行われています。このモデルは、Quark量子化、OGAモデルビルダー、およびNPU専用の後処理技術を通じて、高品質なテキスト生成能力を維持しながら、AMDハードウェア上での推論効率を大幅に向上させています。

自然言語処理Onnx英語

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

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

Noobai-XL-1.0はStable Diffusion XL技術に基づくテキストから画像への生成モデルで、リアルな写实スタイルの画像生成に特化し、画像創作分野に高品質のAI生成ソリューションを提供します。

コンピュータビジョンDiffusers英語

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

これは慧慧Qwen3-4B思考モデルの量子化バージョンで、Qwen2-4Bアーキテクチャに基づいて構築され、量子化技術を通じてAI知識をより簡単に取得し使用できるようにし、ハードウェアの敷居を下げることを目指しています。

自然言語処理Gguf

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

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