これはマイクロソフトFara-7Bモデルの量子化バージョンで、llama.cppのimatrix技術を使用して最適化されています。このモデルは、高精度のbf16から超低精度のIQ2_Mまで、さまざまな量子化レベルをサポートし、異なるハードウェア構成とパフォーマンス要件を満たします。

自然言語処理Gguf

これはArliAIのGLM-4.5-Air-DerestrictedモデルのGGUF量子化バージョンで、llama.cppとimatrix技術を使用して最適化量子化処理が行われ、複数の量子化レベルを選択でき、さまざまなハードウェア構成とパフォーマンス要件に対応しています。

自然言語処理Gguf

これはHuihui-MiroThinker-v1.0-30Bモデルに基づいて行われたMXFP4_MOE imatrix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ており、モデルの性能を維持しながら、モデルのサイズと推論コストを大幅に削減しています。

自然言語処理Gguf

これはTheDrummerのSnowpiercer-15B-v4モデルの量子化バージョンで、llama.cppとimatrix技術を使用して量子化処理されています。このバージョンはBF16からIQ2_Sまでの多くの量子化レベルを提供し、さまざまなハードウェア条件とパフォーマンス要件を持つユーザーのニーズを満たします。モデルは特定のデータセットを使用してキャリブレーションと最適化が行われ、ARMとAVXハードウェアでのパフォーマンスを向上させるためのオンライン再パッケージング機能をサポートしています。

自然言語処理Gguf

これはai-sageのGigaChat3-10B-A1.8Bモデルを定量処理したバージョンで、llama.cppのimatrix定量技術を採用し、さまざまなハードウェア条件下でより効率的に動作します。モデルはロシア語と英語をサポートし、主にテキスト生成タスクに使用されます。

自然言語処理Gguf多言語

これはQwen Image Edit 2509に基づくLoRAモデルで、入力画像を誇張した特徴を持つスケッチ漫画のアート作品に変換するために特化しています。モデルは人物や動物の主体に対して、面白く芸術性のある漫画形象を創り出し、顔の特徴や特質を際立たせます。

コンピュータビジョンDiffusers多言語

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MiroThinker-v1.0-30BモデルをMXFP4_MOE imatrix量子化したバージョンで、mradermacherのimatrixをベースに実装されています。この量子化モデルは元のモデルのテキスト生成能力を維持しながら、量子化技術によって推論効率を向上させ、高効率なテキスト生成が必要な様々なアプリケーションシーンに適しています。

自然言語処理Gguf

これはQwen3-4B-Instruct-2507-hereticモデルを量子化処理したバージョンで、llama.cppツールとimatrixデータセットを使用して複数の量子化タイプのモデルファイルを生成し、さまざまな環境で実行でき、ユーザーにより多くの選択肢を提供します。

自然言語処理Gguf

これはp-e-wが公開したLlama-3.1-8B-Instruct-hereticモデルをベースにした量化バージョンで、llama.cpp b7049バージョンを使用してimatrix量化を行っています。さまざまなハードウェアとパフォーマンス要件に対応するため、複数の量化オプションを提供しており、LM Studioまたはllama.cppでの実行をサポートしています。

自然言語処理Gguf多言語

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

Qwen 3をベースに微調整された12Bパラメータの大規模言語モデルで、256kの超長コンテキスト処理能力を備え、長文テキスト生成タスクに特化して最適化されています。このモデルはVLTO 8Bモデルの基礎、Brainstorm 20xの調整、NEO Imatrixデータセットの量子化技術を組み合わせ、高品質の長文テキストコンテンツを生成できます。

自然言語処理Gguf多言語

これは、Qwen3-VL-8B-Thinkingモデルをベースにした強化版のマルチモーダルビジュアル言語モデルです。Brainstorm 20x技術を用いて12Bパラメータに拡張され、NEO Imatrixで強化されたGGUF量子化が適用されています。このモデルは、画像理解、テキスト生成、マルチモーダル推論の能力が強く、ビジュアル感知、テキスト品質、クリエイティブなシーンでの性能が著しく向上しています。

マルチモーダルGguf多言語

このプロジェクトはMiniMax-M2モデルに対する高品質HQ4_K量子化で、テキスト生成タスクに特化して最適化されており、対話シーンに特に適しています。この量子化バージョンはimatrixを使用せず、モデルの性能を維持しています。

自然言語処理Gguf

これはTheDrummer/Rivermind-24B-v1モデルに基づくllama.cpp量子化バージョンで、imatrix技術を使用して最適化量子化を行い、さまざまなハードウェア構成に適応するための複数の量子化レベルを提供し、さまざまな環境で高効率に動作します。

自然言語処理Gguf

本プロジェクトはQwen3-VL-32B-Instructモデルに基づくllama.cpp GGUF量子化バージョンで、様々な量子化タイプを提供して異なるハードウェアと性能要件を満たします。特定のデータセットとimatrixオプションを組み合わせて量子化を行い、量子化の品質を保証し、ARMとAVXマシンの性能を向上させるためにオンラインで重みを再パッケージ化することをサポートします。

マルチモーダルGguf

これはQwen3-VL-2B-ThinkingモデルのLlamacpp imatrix量子化バージョンで、さまざまな量子化タイプのファイルを提供し、さまざまなハードウェア環境で効率的に動作します。このモデルは20億パラメータのマルチモーダルビジュアル言語モデルで、思考連鎖推論能力を備えています。

マルチモーダルGguf

これはQwen3-VL-2B-Instructモデルの量子化バージョンで、llama.cppツールとimatrix方法を使用して、さまざまな量子化レベルのモデルファイルを生成し、さまざまなハードウェア環境で高効率に動作させることができます。このモデルは20億パラメータのマルチモーダルビジュアル言語モデルで、画像とテキストの相互作用をサポートしています。

マルチモーダルGguf

JanusCoderV-7BはInternLMによって開発された7Bパラメータのコード生成モデルです。このプロジェクトでは、llama.cppを使用してimatrix量化を行った複数のバージョンを提供し、さまざまなハードウェア要件を満たすための複数の量化レベルをサポートしています。

自然言語処理Gguf

これはinternlmのJanusCoder-8Bモデルを量子化処理したバージョンで、llama.cppのimatrix量子化技術を採用し、性能を保証しながらもモデルの保存と計算リソースの要件を大幅に削減し、モデルがより多くのデバイスで効率的に動作できるようにします。

自然言語処理Gguf