NV-Reason-CXR-3B GGUFはNVIDIA NV-Reason-CXR-3Bビジュアル言語モデルの量子化バージョンで、エッジデバイスへのデプロイに最適化されています。これは30億パラメータのモデルで、胸部X線分析に特化しており、GGUF形式に変換され、量子化処理が施されているため、モバイルデバイス、デスクトップデバイス、組み込みシステムで効率的に動作します。

マルチモーダルGguf英語

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NVIDIA ChronoEdit-14B-DiffusersモデルのGGUF量子化バージョンで、画像から動画への変換タスクに特化しています。このモデルは元のモデルのすべての機能を保持し、同時にGGUF形式によってデプロイと実行効率を最適化しています。

コンピュータビジョンGguf

Qwen3-VL-2B-ThinkingはQwenシリーズの中で最も強力なビジュアル言語モデルの1つで、GGUF形式の重みを使用し、CPU、NVIDIA GPU、Apple Siliconなどのデバイスで効率的な推論をサポートします。このモデルは、優れたマルチモーダル理解と推論能力を備え、特にビジュアル感知、空間理解、エージェントインタラクション機能が強化されています。

マルチモーダルTransformers

TheWhisper-Large-V3はOpenAI Whisper Large V3モデルの高性能ファインチューニング版で、TheStage AIによって多プラットフォーム（NVIDIA GPUとApple Silicon）のリアルタイム、低遅延、低消費電力の音声テキスト変換推論用に最適化されています。

音声処理Transformersその他

NVIDIA-Nemotron-Nano-VL-12B-V2-FP4-QADはNVIDIAが開発した自己回帰型ビジュアル言語モデルで、最適化されたTransformerアーキテクチャに基づいており、画像とテキストの入力を同時に処理することができます。このモデルはFP4量子化技術を採用しており、性能を維持しながらモデルサイズと推論コストを大幅に削減し、さまざまなマルチモーダルアプリケーションシナリオに適しています。

マルチモーダルTransformers

NVIDIA-Nemotron-Nano-VL-12B-V2-FP8はNVIDIAが開発した量子化視覚言語モデルで、最適化されたTransformerアーキテクチャを採用し、商用画像で三段階のトレーニングを行っています。このモデルは単一画像の推論をサポートし、多言語およびマルチモーダル処理能力を備えており、画像要約、テキスト画像分析などの様々なシーンに適用できます。

マルチモーダルTransformers

BR-RMは革新的な2ラウンド推論報酬モデルで、適応的分岐と分岐に基づく反省メカニズムにより、従来の報酬モデルにおける「判断拡散」の問題を解決し、複数の報酬モデリングベンチマークテストで業界をリードする性能を達成しました。

自然言語処理Transformers英語

NVIDIA Nemotron Nano v2 12B VLは強力なマルチモーダルビジュアル言語モデルで、多画像推論と動画理解をサポートし、文書インテリジェンス、ビジュアル質問応答、要約機能を備え、商用に使用できます。

マルチモーダルTransformers

これはTacoinがNVIDIA GR00Tモデルをベースに、LIBERO libero longベンチマークテストで微調整したロボット操作モデルです。このモデルはデュアルRGBストリームと8自由度の状態入力を採用し、16ステップの関節空間動作を予測でき、長期的な視野のロボット操作タスクに特化しています。

マルチモーダルSafetensors

Llama Nemotron Reranking 1BはNVIDIAが開発した、テキスト検索の再ランキングに特化したモデルです。Llama-3.2-1Bアーキテクチャをベースに微調整されており、クエリと文書のペアに対して関連性の対数スコアを提供し、多言語と長文書の処理をサポートします。

自然言語処理Transformersその他

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

Qwen3-Nemotron-32B-RLBFFはQwen/Qwen3-32Bをベースに微調整された大規模言語モデルで、強化学習フィードバック技術により、デフォルトの思考パターンでの応答生成品質を大幅に向上させています。このモデルは複数のベンチマークテストで優れた性能を発揮し、低い推論コストを維持しています。

自然言語処理Transformers英語

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NVIDIA-Nemotron-Nano-9B-v2モデルのFP8動的量子化バージョンで、重みと活性化をFP8データ型に量子化することで最適化を実現し、ディスクサイズとGPUメモリ要件を約50％削減し、同時に優れたテキスト生成性能を維持します。

自然言語処理Transformers多言語

KaniTTSは高速で高忠実度のテキスト音声変換モデルで、リアルタイム対話型人工知能アプリケーション向けに最適化されています。このモデルは2段階の処理フローを採用し、大規模言語モデルと効率的なオーディオコーデックを組み合わせています。Nvidia RTX 5080で15秒の音声を生成する際の遅延は約1秒だけで、MOS自然度評価は4.3/5で、英語、中国語、日本語などの多言語をサポートしています。

音声処理Transformers多言語

これはNVIDIA Nemotronアーキテクチャに基づく49Bパラメータの大規模言語モデルで、MLX形式に変換され、4ビット量子化が行われており、Apple Siliconチップ用に特別に最適化され、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英語

NVIDIA Nemotron Nano 9B v2 は NVIDIA が開発した高性能な大規模言語モデルで、Mamba2-Transformer 混合アーキテクチャを採用し、多言語推論とチャットタスクをサポートし、複数のベンチマークテストで優れた性能を発揮し、特に実行時の「思考」予算管理機能をサポートしています。

自然言語処理Transformers多言語

NVIDIA Qwen3-32B FP4モデルは、アリババクラウドのQwen3-32Bモデルの量子化バージョンで、最適化されたTransformerアーキテクチャを使用し、重みと活性化をFP4データ型に量子化することで、効率的な推論を実現します。このモデルは、商用および非商用用途をサポートし、さまざまなAIアプリケーションシナリオに適しています。

自然言語処理Safetensors

NVIDIA Qwen3-14B FP4モデルは、アリババのQwen3-14Bモデルの量子化バージョンで、FP4データ型を用いて最適化され、TensorRT-LLMによる効率的な推論が可能です。このモデルはNVIDIA GPU加速システム向けに設計されており、AIエージェントシステム、チャットボット、RAGシステムなどの様々なAIアプリケーションシーンに適しており、世界中での商用および非商用利用がサポートされています。

自然言語処理Safetensors