これはkldzjのGPT-OSS-120B-Heretic-v2モデルの量子化バージョンで、llama.cppのimatrix技術を使用して量子化処理が行われています。このモデルは、量子化技術によって格納と計算リソースの要件を大幅に削減し、同時に良好なモデル性能を維持し、さまざまなデバイスでのデプロイと実行を容易にします。

自然言語処理Gguf

これはkldzj/gpt-oss-120b-hereticモデルの量子化バージョンで、llamacppを使用して量子化処理を行い、BF16、Q8_0、MXFP4_MOEなどの特殊フォーマットを含む複数の量子化タイプを提供し、モデルの実行効率を大幅に向上させています。

自然言語処理Gguf

これはp-e-w/gpt-oss-20b-hereticモデルの量子化バージョンで、llama.cppのimatrix技術を使用して量子化処理が行われています。このモデルは200億パラメータの大規模言語モデルで、高品質から低品質まで様々な量子化オプションを提供し、ファイルサイズは41.86GBから11.52GBまでで、さまざまなハードウェア条件に適しています。

自然言語処理Gguf

このモデルはQwen3-4B-Thinking-2507をベースに、GPT-5-Codexの1000個のサンプルで微調整され、テキスト生成タスクに特化しており、Unsloth技術を使用してトレーニング速度を2倍に向上させています。

自然言語処理Transformers英語

gpt-oss-safeguard-20bは、GPT-OSS-20bをファインチューニングした安全推論モデルで、大規模言語モデルの入出力フィルタリング、オンラインコンテンツのラベリング、および信頼と安全のユースケースのオフラインラベリングに特化しています。このモデルはApache 2.0ライセンスを採用しており、カスタムポリシーと透明な決定プロセスをサポートしています。

自然言語処理Transformers

gpt-oss-safeguard-120bは、OpenAIがgpt-ossをベースに構築したセキュリティ推論モデルで、1170億のパラメータ（うち51億がアクティブなパラメータ）を持っています。このモデルはセキュリティのユースケースに特化して設計されており、提供されたセキュリティポリシーに基づいてテキストコンテンツを分類し、基本的なセキュリティタスクを実行することができます。

自然言語処理Transformers

GPT-OSS-Safeguard-20Bは、GPT-OSSをベースに構築された210億パラメータのセキュリティ推論モデルで、セキュリティ関連のテキストコンテンツの分類とフィルタリングタスクに特化して最適化されています。このモデルはカスタムセキュリティポリシーをサポートし、透明な推論プロセスを提供し、大規模言語モデルの入出力フィルタリングやオンラインコンテンツのラベリングなどのセキュリティユースケースに適しています。

自然言語処理Transformers

これはMiniMax M2ベースモデルに基づく4bit W4A16量子化バージョンで、ModelCloudの@QubitumがGPT - QModelツールを使用して量子化しました。このモデルはテキスト生成タスクに特化して最適化されており、良好な性能を維持しながら、モデルサイズと推論リソースの要件を大幅に削減します。

自然言語処理Safetensors英語

これは慧慧GPT-OSS-120B-BF16-abliterated-v2モデルのMXFP4_MOE量子化バージョンで、テキスト生成タスクに特化して最適化され、効率的なテキスト生成能力を提供します。このモデルは量子化技術を通じて計算とストレージの要件を削減し、同時に良好なパフォーマンスを維持しています。

自然言語処理Gguf

これはOpenAI GPT-OSS-20BモデルのMLX形式の8ビット量子化バージョンで、mlx-lm 0.28.2を使用して変換され、Apple Silicon用に最適化され、効率的なテキスト生成能力を提供します。

自然言語処理Transformers

これはunsloth/gpt-oss-20b-BF16ベースモデルに基づく内容忠実モデルで、元のテキストを簡潔で明瞭なMarkdown形式に変換するために特別に設計されています。モデルはApache 2.0ライセンスを採用し、主に英語のテキスト処理をサポートしています。

自然言語処理Transformers英語

これはHugging Faceモデルセンターに公開されたTransformerモデルで、モデルカードドキュメントは自動生成され、現在具体的なモデルの詳細情報が不足しています。

自然言語処理Transformers

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WeOpenMLに基づくGPT-OSS 20BモデルのGGUF形式のバージョンで、革新的なMoE CPUエキスパート卸載技術を初めて実現しました。この技術は、完全な生成品質を維持しながら、99.9%のVRAM削減を実現し、200億パラメータのハイブリッドエキスパートモデルを2MBのVRAMで実行できます。

自然言語処理Safetensors多言語

本プロジェクトでは、革新的な二段階訓練プロセスを通じて、GPTの推理能力をLlama - 3.1 - 8Bモデルに蒸留します。まず、教師付き微調整によって知識の蒸留と形式の整列を行い、次に強化学習によってモデルに自主的に探索し、推理戦略を最適化させます。特に、数学推理分野の能力向上に注力しています。

自然言語処理Transformers多言語

GLM-4.6-GPTQ-Int4-Int8Mixはzai-org/GLM-4.6ベースモデルに基づく量子化バージョンで、テキスト生成タスクで優れた性能を発揮します。このモデルはGPTQ量子化技術を通じてモデルサイズの最適化を実現し、同時に良好な性能を維持しています。

自然言語処理Transformers

WEBGEN DEVSTRAL IMAGESは、ウェブページ生成に特化した人工知能モデルで、HTML、CSS、JS、Tailwind技術を利用してシングルページ型のウェブページを生成することができます。このプロジェクトはカスタムテンプレートに基づいて訓練され、監督微調整手法を採用し、GPT - OSS - 120Bで生成されたデータセットを使用して訓練されています。

自然言語処理Transformers英語

このモデルはGPT-OSS-20Bをベースに、Unsloth強化学習フレームワークを用いて微調整されており、推論効率の最適化と、人間のフィードバックからの強化学習（RLHF）型トレーニング中に発生するバグの削減を目的としています。微調整プロセスでは、アライメントの堅牢性と効率に重点が置かれ、モデルが過度の計算コストをかけずに推論の深度を維持できるようにしています。

自然言語処理Transformers英語

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、ローカル推論用に最適化されており、llama.cpp、LM Studio、OpenWebUI、GPT4Allなどのフレームワークをサポートしています。このモデルは30Bパラメータ規模のコード生成とプログラミングアシスタントモデルです。

自然言語処理Gguf多言語

これはQwen/Qwen3-14B言語モデルのGGUF量子化バージョンで、140億のパラメータを持ち、深い推論能力、研究レベルの正確性、自律的なワークフローを備えています。変換後、llama.cpp、LM Studio、OpenWebUI、GPT4Allなどのローカル推論フレームワークで使用できます。

自然言語処理Gguf多言語