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

Qwen3-32BはQwenシリーズの最新世代の大規模言語モデルで、強力な推論、命令遵守、エージェント間の相互作用、多言語処理能力を備えています。100種類以上の言語と方言をサポートし、思考モードと非思考モードをシームレスに切り替えることができ、ユーザーに自然でスムーズな対話体験を提供します。

自然言語処理Transformers

このプロジェクトでは、Qwen-4B-Instruct-2507-Self-correctモデルの静的量子化バージョンを提供しています。テキスト生成、偏差緩和、自己修正などのタスクをサポートしています。このモデルはQwen-4Bアーキテクチャに基づいており、指令微調整と自己修正訓練を経て、様々な量子化バージョンを提供して異なるハードウェア要件に対応しています。

自然言語処理Transformers英語

これはClaude Sonnet 4.5の推論データセットを基に訓練された300億パラメータの大規模言語モデルで、高難度の推論タスクに特化して最適化されており、コーディングと科学の分野で優れた性能を発揮します。

自然言語処理Transformers英語

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

Anything2Realは、Qwen Edit 2509をベースに構築された専用のLoRAモデルで、あらゆるアートスタイル（イラスト、アニメ、カートゥーン、絵画など）をリアルな画像に変換することができ、同時に元の構図と内容を保持します。

コンピュータビジョンDiffusers

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

これはQwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct言語モデルのGGUF量子化バージョンで、コード生成とプログラミングタスクに特化して最適化されており、FP32精度で変換され、ローカル推論デプロイに適しています。

自然言語処理Gguf多言語

nutrient-gram-qwen-3-vl-2bはQwen/Qwen3-VL-2B-Instructをベースにした微調整バージョンで、TRLを使用して教師付き微調整トレーニングを行い、主にテキスト生成タスクに使用されます。このモデルは元のマルチモーダル能力を維持したまま、特定のタスクに合わせて最適化されています。

自然言語処理Transformers

Qwen-Image-Edit-2509に基づく画像超解像LoRAモデルで、低品質画像の解像度と視覚効果を向上させることに特化しています。このモデルは写真スタイルの画像で優れた性能を発揮し、さまざまな画像劣化問題を処理することができます。

コンピュータビジョンDiffusers

Qwen3-Coder-REAP-363B-A35Bは、REAP手法を用いてQwen3-Coder-480B-A35B-Instructを25％のエキスパート剪定を行った疎な混合エキスパートモデルです。元のモデルに近い性能を維持しながら、パラメータ規模とメモリ要件を大幅に削減し、特にリソースが制限されたコード生成とスマートコーディングのシナリオに適しています。

自然言語処理Transformers英語

これはQwen3-VL-30B-A3B-Instructモデルを変換したGGUF形式のバージョンで、llama.cpp用に最適化されています。このモデルは300億パラメータのマルチモーダル視覚言語モデルで、画像理解とテキスト生成タスクをサポートします。

マルチモーダルGguf

Qwen3-Coder-480B-A35B-Instructは4800億パラメータの大型コード生成モデルで、8.5ビット量子化をサポートし、MLXフレームワークに基づいて最適化されています。このモデルはコード生成タスクに特化して設計されており、十分なメモリを搭載したデバイス上で効率的に動作します。

自然言語処理Mlx英語

Qwen-Edit-Skinは、Qwen/Qwen-Image-Edit-2509モデルをベースに微調整されたLoRAモデルで、画像中の人物の肌のリアリティと細部を向上させることに特化しており、より自然で繊細な肌のテクスチャを生成します。

コンピュータビジョンDiffusers

Anime2Realismは、Qwen/Qwen-Imageベースモデルに基づくテキストから画像への変換モデルで、アニメスタイルからリアルなスタイルへの画像変換を専門に行います。このモデルはLoRAとDiffusers技術を利用して、テキスト記述に基づいて対応するリアルなスタイルの画像を生成することができます。

コンピュータビジョンDiffusers

これはQwen3-VL-30Bに基づく量子化バージョンのモデルで、画像テキストからテキストへの変換タスクに特化しています。このモデルは量子化技術を通じて元のモデルを最適化し、より効率的な推論ソリューションを提供します。

マルチモーダルGguf

Qwen3-VLは通義シリーズの中で最も強力なビジュアル言語モデルで、卓越したテキスト理解と生成能力、深いビジュアル感知と推論能力、長いコンテキストのサポート、強力な空間とビデオ動的理解能力、そして優れたインテリジェントエージェント対話能力を備えています。

マルチモーダルGguf

これは慧慧Qwen3-VL-8B思考消去モデルの量子化バージョンで、Qwen3-VL-8Bアーキテクチャに基づいて、画像テキスト変換タスクに特化して最適化および量子化処理が行われ、llama.cppツールを通じて効率的に実行できます。

マルチモーダルGguf

慧慧Qwen3-VL-8B指令アブレーションモデルの量子化バージョンで、画像テキストからテキストへの変換タスクに特化しています。このモデルはQwen3-VL-8Bアーキテクチャに基づいており、指令アブレーション最適化と量子化処理を行っており、性能を維持しながら計算リソースの要求を低減できます。

マルチモーダルGguf

慧慧Qwen3-VL-4B思考消除モデルの量子化バージョンで、Qwen3-VL-4Bモデルをベースに最適化されており、思考チェーン推論プロセスを排除するように特別に設計されています。最新のllama.cppと組み合わせて使用でき、効率的な画像テキストからテキストへの処理能力を提供します。

マルチモーダルGguf