これはREAP方法を用いてMiniMax-M2の専門家を均一に25%裁剪した172Bパラメータの大規模言語モデルで、llama.cppに特化して最適化された量子化処理が施されており、複数の量子化レベルをサポートし、LM Studioやllama.cppベースのプロジェクトで動作します。

自然言語処理Gguf英語

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

これはNVIDIAのQwen3-Nemotron-32B-RLBFF大規模言語モデルのGGUF量子化バージョンで、llama.cppツールを使用して様々な精度で量子化され、BF16からIQ2_XXSまで20種類以上の量子化オプションを提供し、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

このモデルはcerebras/Qwen3-Coder-REAP-25B-A3BのGGUF形式に変換されたバージョンで、llama.cppツールを使用して形式変換と量子化処理を行っています。元のモデルは25Bパラメータの大規模言語モデルで、コード生成タスクに特化して最適化されています。

自然言語処理Transformers英語

Llama Nemotron Embedding 1Bモデルは、NVIDIAが開発した、多言語およびクロス言語のテキスト質問応答検索に最適化された埋め込みモデルです。26言語をサポートし、最大8192トークンの文書を処理でき、動的な埋め込みサイズによりデータストレージの占有を大幅に削減できます。

自然言語処理Transformersその他

これはLlama-3.2-3Bアーキテクチャに基づく微調整言語モデルで、フランス語と英語のテキスト生成タスクに特化して最適化訓練されています。このモデルはUnslothとHuggingfaceのTRLライブラリを使用して訓練され、訓練速度が2倍に向上し、高効率なテキスト生成推論をサポートしています。

自然言語処理Transformers多言語

これはTheDrummerのCydonia - R1 - 24B - v4.1モデルの量子化バージョンで、llama.cppツールを使用して複数の精度で量子化処理が行われ、さまざまなハードウェア条件下で効率的に動作し、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MistralAI Magistral Small 2509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を行っています。このバージョンは比較的良好な性能を維持しながら、モデルのメモリ占有量と計算リソースの要件を大幅に削減し、様々なハードウェア環境で動作できるようになっています。

自然言語処理Gguf

これはByteDance-SeedのSeed-OSS-36B-Instructモデルの量子化バージョンで、llama.cppツールを通じて様々な精度の量子化処理を行い、BF16からIQ2_XXSまで20種類以上の量子化オプションを提供し、さまざまなハードウェアでのモデルの実行効率と性能を向上させることを目的としています。

自然言語処理Gguf

Jet-Nemotron-4BはNVIDIAが開発した高効率混合アーキテクチャの言語モデルで、事後ニューラルアーキテクチャサーチとJetBlock線形注意力モジュールという2つの核心的な革新技術に基づいて構築されています。性能面では、Qwen3、Qwen2.5、Gemma3、Llama3.2などのオープンソースモデルを上回り、H100 GPU上で最大53.6倍の生成スループットの高速化を実現しています。

自然言語処理Transformers英語

これは蒸留された小型言語モデルで、GPTアーキテクチャに基づいており、20Bパラメータのモデルから1.7Bパラメータに蒸留され、llama.cppで使用するためにGGUF形式に変換されています。モデルは効率的な推論性能と少ないリソース要件を持っています。

自然言語処理Gguf

これはMistralアーキテクチャに基づく24Bパラメータの大規模言語モデルで、llama.cppを通じてGGUF形式に変換されました。モデルは多言語対話をサポートし、指令追従能力が特に最適化されており、様々なテキスト生成と理解タスクに適しています。

自然言語処理Gguf多言語

これはTheDrummerのCydonia-R1-24B-v4モデルの量化バージョンで、llamacppツールを使用してimatrix量化処理を行い、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オプションを提供します。このモデルは24Bパラメータ規模の大規模言語モデルで、最適化されてさまざまなデバイスで効率的に動作します。

自然言語処理Gguf

これはQwen3 235B A22B Thinking 2507モデルの量子化バージョンで、llama.cppの量子化技術を通じて実現され、リソースが限られた環境でも効率的にテキスト生成タスクを実行できます。LM Studioコミュニティモデルのハイライトプロジェクトの一部です。

自然言語処理Gguf

Lilith's-Whisper-L3.3-70b-0.1は、Llama 3.3アーキテクチャに基づく700億パラメータの大型言語モデルで、ロールプレイング（RP）シナリオに特化して最適化されています。このモデルは2/3段階のマージ方式を採用し、複数のトップレベルのRPモデルの長所を融合し、ロールプレイングアプリケーションに強力な対話生成能力を提供します。

自然言語処理Transformers

これはGoogle medgemma - 27b - itモデルのLlamacpp imatrix量子化バージョンで、主に医療分野の画像 - テキスト変換タスクに応用されます。

マルチモーダルGguf英語

これはGoogle Gemma-3n-E2B-itモデルの量子化バージョンで、LlamaEdgeフレームワークを使用して実行できます。このモデルは27億パラメータの多言語命令調整モデルで、英語とE2B（英語からベンガル語への翻訳）タスクに特化して最適化されています。

自然言語処理Transformers

Poro 2 8B Instructは、Llama 3.1 8Bアーキテクチャに基づく命令従順型チャットボットモデルで、フィンランド語と英語の対話型AIアプリケーション向けに設計されています。

自然言語処理Transformers多言語