Glm-Edge-Chat-4B-GGUFは、GLMアーキテクチャに基づく40億パラメータのテキスト生成モデルで、エッジデバイス向けに最適化され、スマートなテキストインタラクション体験を提供します。このモデルはGGUF形式を採用しており、様々なハードウェアでのデプロイと実行が容易です。

自然言語処理Gguf多言語

Glm-Edge-Chat-1.5B-GGUFは、中英バイリンガルをサポートするオープンソースのテキスト生成モデルで、GGUF形式で最適化され、エッジデバイスへのデプロイ用に設計されており、パラメータ数は15億です。

自然言語処理Gguf多言語

Glm-Edge-V-2B-GGUFは、画像テキストからテキストへの変換をサポートするマルチモーダルモデルで、20億のパラメータ規模を持ち、中英語の処理をサポートし、GGUF形式を通じて様々なハードウェアプラットフォームに効率的にデプロイできます。

マルチモーダルGguf多言語

画像テキストからテキストへの変換をサポートする高効率生成モデルで、様々なアプリケーションシーンに適用可能です。

マルチモーダルGguf多言語

Glm-Edge-V-5B-GGUFは、画像テキストをテキストに変換することをサポートするマルチモーダルモデルで、中英バイリンガル処理をサポートし、視覚情報を効率的かつ正確にテキスト記述に変換することができます。

マルチモーダルGguf多言語

Glm-Edge-V-5B-GGUFは、中英多言語対応の画像テキスト生成モデルで、GLMアーキテクチャに基づいて開発されました。

自然言語処理Gguf多言語

GLM-Edge-V-5Bは50億パラメータのマルチモーダルモデルで、画像とテキスト入力をサポートし、画像理解とテキスト生成タスクを実行できます。

マルチモーダルSafetensors

GLM-Edge-V-5Bは、画像テキストからテキストへの変換をサポートするマルチモーダルモデルで、Pytorchフレームワークに基づいて開発され、入力された画像とテキストに基づいて関連するテキストコンテンツを生成して出力することができます。

マルチモーダルSafetensors

GLM-Edge-V-2Bは、画像テキストからテキストへの変換をサポートするビジュアル言語モデルで、エッジコンピューティングシーン向けに設計され、50億のパラメータ規模を持ち、画像記述などのタスクを処理でき、自然言語処理とコンピュータビジョンの融合アプリケーションに適しています。

マルチモーダルSafetensors

GLM-Edge-V-2BはPytorchフレームワークに基づく画像テキストからテキストへのモデルで、中国語処理をサポートしています。

マルチモーダルSafetensors

GLM-Edge-4B-Chatは知譜AIが開発した40億パラメータの中英バイリンガル対話モデルで、エッジデバイス向けに最適化され、効率的なテキスト生成タスクをサポートします。このモデルはTransformerアーキテクチャに基づいており、軽量化と高効率の特徴を持ち、リソースが制限された環境でのデプロイに適しています。

自然言語処理Safetensors

GLM-Edge-1.5B-Chat はGLMアーキテクチャに基づく15億パラメータ規模のチャットモデルで、中国語対話シナリオに適しています。

自然言語処理Safetensors