これは vanta-research/atom-v1-preview-12b モデルの量子化バージョンで、複数の量子化タイプを選択でき、対話、協力、教育などの様々なシーンに適しています。このモデルは Gemma アーキテクチャに基づいており、英語の言語処理をサポートしています。

マルチモーダルTransformers英語

これはGoogle Gemma 2 9Bモデルを微調整したオランダ語患者シミュレーションモデルで、医療教育シーン向けに特別に設計されています。モデルは常に固定のJSON構造で応答し、手術を終えて回復中の患者「マリア」をシミュレートし、看護専門の学生が安全な環境でコミュニケーションと臨床推論能力を鍛えることをサポートします。

自然言語処理Ggufその他

RealRobot_chatbot_llmはGemma3nアーキテクチャに基づく専門の製品用人工知能モデルで、RealRobot製品カタログの独自データセットで専用に微調整されています。このモデルは、企業自身の製品データに基づいて、迅速に正確で費用対効果が高く、デプロイ可能な専門の言語モデルを作成し、高度に専門化された製品質問サービスを提供することができます。

自然言語処理Gguf多言語

これはQwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct言語モデルのGGUF量子化バージョンで、コード生成とプログラミングタスクに特化して最適化されており、FP32精度で変換され、ローカル推論デプロイに適しています。

自然言語処理Gguf多言語

これはGoogle Gemma-2B-ITベースモデルに基づき、PEFT（パラメータ効率的微調整）とLoRA技術を使用して最適化されたテキスト生成モデルです。このモデルは、パラメータ効率的な方法でベースモデルの能力を維持しながら、特定のタスクに対して最適化されています。

自然言語処理Peft

YanoljaNEXT-Rosetta-27B-2511はGemma3アーキテクチャをベースに微調整された270億パラメータのデコーダ言語モデルで、構造化データ翻訳に特化しており、データ構造を保持しながら多言語間で効率的かつ正確な翻訳を実現できます。

自然言語処理Gguf多言語

Gelato-30B-A3Bは、GUIコンピュータ使用タスクに対して微調整された最先端（SOTA）モデルで、デプロイ効率を最適化するために量子化バージョンを提供しています。このモデルは、グラフィカルユーザーインターフェース関連のタスクを理解して処理するように特別に設計されています。

マルチモーダルGguf

これはGemma-3モデルを基に内部の恐怖データセットを使用して微調整されたテキスト生成モデルで、恐怖スタイルのコンテンツ生成に特化しています。モデルはUnslothを通じて最適化され、軽度から強烈な恐怖コンテンツ、長編の恐怖物語を生成することができます。

自然言語処理Gguf多言語

Scoutは、VANTA ResearchがGoogle Gemma 3 4B Instructアーキテクチャをベースに微調整した専門の言語モデルで、制約感知推論と適応型問題解決に優れており、偵察型の情報収集、システム問題分解、適応型解決策生成に長けています。

自然言語処理Transformers英語

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

TRELLIS Text XLは大型の3D生成モデルで、TRELLISのテキスト条件付きバージョンで、モデルサイズはXLです。このモデルは論文「Structured 3D Latents for Scalable and Versatile 3D Generation」に基づいて提案され、テキスト記述に基づいて高品質の3Dコンテンツを生成することができます。

Gemma 3 27B IT QATのMLX MXFP4量子化バージョンで、Googleによって開発された軽量オープンソースのマルチモーダルモデルです。このモデルは、テキストと画像の入力を同時に処理し、テキスト出力を生成することができ、128Kの大規模コンテキストウィンドウを持ち、140種類以上の言語をサポートし、さまざまなテキスト生成と画像理解タスクに適しています。

マルチモーダルMlx

Next 12Bは、Gemma 3に基づく120億パラメータのマルチモーダル視覚言語モデルで、トルコで最も先進的なオープンソースの視覚言語モデルです。このモデルは、テキストと画像の理解において優れた性能を発揮し、高度な推論とコンテキスト感知型のマルチモーダル出力能力を備えており、特に専門レベルのトルコ語サポートを提供し、同時に幅広い多言語能力も備えています。

マルチモーダルTransformers多言語

これはGoogle Gemma-3モデルをベースに特別に微調整されたテキスト生成モデルで、外部ツールを利用して段階的な計画を生成することができるように訓練されています。このモデルはrewoo/planner_instruction_tuning_2kデータセットで訓練され、LoRA技術を使用して効率的に微調整されています。

自然言語処理Transformers

Gelato-30B-A3Bは、GUIコンピュータ使用タスクに使用される最先端の基礎モデルで、Click-100kデータセットで訓練され、複数のベンチマークテストで以前の専用コンピュータ基礎モデルやより大きなビジュアル言語モデルを上回っています。

マルチモーダルTransformers英語

OLGAはQwen3-VL-30B-A3B-Instructをベースに構築されたオンライン強化学習位置特定エージェントで、33億のアクティブパラメータを持つエキスパート混合モデルを採用しています。既存のデータセット、新しいデータ収集、自動フィルタリング、およびオンライン強化学習による新しいデータレシピを組み合わせてトレーニングされ、オープンソースモデルで先進的な位置特定性能を実現しています。

マルチモーダルTransformers英語

Lapa LLM v0.1.2は、Gemma - 3 - 12Bをベースに開発されたウクライナ語処理用のオープンソース大規模言語モデルで、ウクライナ語の自然言語処理タスクに特化し、ウクライナ語処理で卓越した性能を発揮します。

マルチモーダルTransformers多言語

Miraは、複数のGemma 3 27Bベースモデルを融合したテキスト生成モデルです。精心に選ばれた訓練データと特定の訓練方法により、独特な詩的なテキスト生成能力を備えています。このモデルは、ロールプレイングと創造的な執筆において優れた性能を発揮し、異なるシステムプロンプトに基づいて文学的な色彩のあるテキストを生成することができます。

自然言語処理Transformers

Sungur-9Bは、トルコ語に特化して最適化されたテキスト生成モデルです。Gemma-2-9bアーキテクチャに基づき、直接嗜好最適化（DPO）データセットと4ビットQLoRA微調整技術を用いて訓練されており、流暢で人間の嗜好に合ったトルコ語テキストを生成することができます。

自然言語処理Ggufその他

GA Guard ThinkingはGeneral Analysisが開発した40億パラメータのオープンソース審査モデルで、言語モデルが生成する不安全、不適合なコンテンツを検出し防止するために特別に設計されています。このモデルは7つのセキュリティカテゴリで訓練され、違法活動、憎悪発言、個人情報漏洩などのリスクコンテンツを効果的に識別できます。

自然言語処理Transformers英語