Gemma 3n E4B ITは、Googleが開発した軽量マルチモーダルオープンモデルで、Geminiモデルと同じ研究に基づいて構築されています。このモデルは、テキスト、オーディオ、ビジュアル入力をサポートし、様々なタスクに適用できます。MatFormerアーキテクチャを採用して、効率的なパラメータ利用を実現しています。

マルチモーダルTransformers

Gemma 3はGoogleが開発した軽量オープンソースのマルチモーダルモデルです。このバージョンは12Bパラメータの命令調整量子化感知トレーニングモデルで、MLXフレームワークのMXFP4形式に変換されています。テキストと画像の入力をサポートし、テキスト出力を生成します。128Kのコンテキストウィンドウと140種類以上の言語をサポートしています。

マルチモーダルMlx

ブラジル範囲ルーティングモデルは、Gemma 3 270Mをベースにした微調整されたミニマルな大規模言語モデルで、ブラジルの配達サービスシステム用に設計されており、非常に高速で軽量な意図分類器（ルーター）として機能します。このモデルはUnslothを使用してトレーニングされ、GGUF形式に変換されています。

自然言語処理Safetensorsその他

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

このモデルはQwen3 - 4Bアーキテクチャに基づく知識蒸留モデルで、Gemini 2.5 Flashによって生成された約5440万個のトークンを使用してトレーニングされ、Gemini - 2.5 Flashの振る舞い、推論プロセス、知識を単一のデータセットに統合することを目的としています。

自然言語処理Transformers英語

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Google Gemma - 3 - 4B - ITモデルを微調整したテキスト生成モデルで、デモンストレーションテンプレートのメタデータに基づいて多様で関連性のある検索クエリ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LoRAアダプタを使用して効率的に微調整されており、構造化文書のフィールド適応型密集検索フレームワークの重要な構成要素です。

自然言語処理Safetensors英語

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

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

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

これは🤗 Transformersに基づくモデルで、HuggingFaceモデルセンターに公開されています。モデルカードの情報が不十分なため、具体的な機能とアプリケーションシナリオはさらに確認する必要があります。

自然言語処理Transformers

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

Lapa LLM 12B PTは、Google Gemma 3 - 12Bをベースに開発されたオープンソースの大規模言語モデルで、ウクライナ語処理に特化して最適化されています。ウクライナの複数の大学の研究チームによって開発され、ウクライナ語処理において卓越した性能を発揮し、効率的な指令微調整とマルチモーダル能力を備えています。

マルチモーダルTransformersその他