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。

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GA Guard LiteはGeneral Analysisが開発した軽量級のオープンソース審査モデルで、言語モデルの出力に含まれる違反コンテンツを検出するために特別に設計されています。このモデルは、違法活動、憎悪発言、個人情報漏洩など7種類のセキュリティリスクを識別でき、AIアプリケーションに効率的なコンテンツセキュリティ保護を提供します。

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GA Guard CoreはGeneral Analysisが開発したオープンソースの審査モデルで、違法活動、憎悪発言、個人情報漏洩など7種類の違反コンテンツを検出して分類するために専用に設計されており、AIアプリケーションの安全性とコンプライアンスを保障します。

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万能推論者はQwen3-14B-Baseをベースに訓練された大規模言語モデルで、分野横断的な推論能力の強化に特化しています

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Qwen2.5-14BベースモデルとVisualWebInstruct-Verifiedデータセットでトレーニングされたマルチモーダル推論モデルで、英語タスク処理をサポートします。

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General-Reasonerは大規模言語モデルの訓練パラダイムであり、数学、プログラミング、物理、化学、金融、人文など様々な分野におけるモデルの推論能力を総合的に強化することを目的としています。このモデルはQwen2.5 - 14Bをベースに訓練され、多様な推論データとモデルベースの検証器を通じて、異分野の推論性能を向上させています。

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gte-small GGUFは、アリババダモ院が訓練したGeneral Text Embeddings (GTE)モデルの量子化バージョンで、BERTフレームワークを採用し、テキスト埋め込みタスクに特化しています。このモデルは複数の量子化レベルを提供し、情報検索、意味的テキスト類似度計算などの複数の下流タスクをサポートし、llama.cppやLM Studioなどのツールと互換性があります。

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これはApache-2.0ライセンスに基づく画像からテキストへの変換モデルで、画像の内容をテキスト記述に変換できます。

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2005年のダークファンタジー映画『ミラーマスク』を基に微調整されたStable Diffusionモデルで、この映画のスタイルを持つ画像を生成するために使用されます。

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