これはQwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507モデルのGGUF形式のバージョンで、テキスト生成タスクに特化して最適化されており、複数の量子化レベルをサポートし、様々なハードウェア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unsloth/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507モデルのGGUF形式のバージョンで、TensorBlockが提供するマシンで量子化処理されています。このモデルは300億パラメータの大規模言語モデルで、指令追従タスクに特化して最適化されており、中国語や英語などの複数の言語をサポートしています。

自然言語処理Transformers

これはQwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507モデルを基に、mlx-lm 0.26.2バージョンを使用して変換されたMLX形式の5ビットDWQ量子化バージョンで、Apple Silicon向けに最適化され、高効率なテキスト生成タスクをサポートします。

自然言語処理Mlx

Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507-AWQは、Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507のAWQ int4量子化バージョンで、総パラメータが305億、活性化パラメータが33億です。このモデルは、命令遵守、論理推論、テキスト理解、数学、科学、コーディング、ツール使用などの分野で著しい改善が見られ、256Kの長いコンテキスト理解能力をサポートし、TransformersとvLLMと互換性があり、効率的にテキスト生成を行うことができます。

自然言語処理Transformers

Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507はアリババクラウドが発表した305億パラメータの混合専門家モデルで、非思考モードを採用し、指示遵守、論理推論、テキスト理解、数学科学、コーディング、ツール使用などの面で優れた性能を発揮し、262Kの長いコンテキストと多言語処理をサポートします。

自然言語処理Transformers

これはLLM-Compressorを基に、Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507をW8A8（8ビットの重みと活性化値）で量子化したバージョンです。FP16バージョンと比べて、メモリ使用量が約50％削減され、対応するハードウェアではより高速な推論速度を実現し、特にAmpere以前のGPUアーキテクチャに適しています。

自然言語処理Transformers

Qwenをベースに開発された30Bパラメータの命令微調整モデルで、MLX 8ビット量子化処理を経て、Apple Siliconチップに特化して最適化され、様々なテキスト生成タスクに適しています。

自然言語処理Transformers

Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507はQwenをベースにした300億パラメータの指令微調整モデルで、Apple Siliconデバイス向けにMLX 4ビット量子化最適化が行われ、効率的なテキスト生成タスクに適しています。

自然言語処理Transformers

Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507-FP8は、Qwen3-30B-A3B-FP8の非思考モードの更新バージョンで、汎用能力、長尾知識のカバレッジ、ユーザーの嗜好とのアライメント、長コンテキストの理解などの面で著しい向上が見られ、262,144のネイティブコンテキスト長をサポートしています。

自然言語処理Transformers

これはQwen3-30B-A3B-Instruct-2507モデルの量子化バージョンで、llama.cppツールとimatrix技術を使用して、様々な量子化精度のGGUF形式のファイルを生成し、さまざまなハードウェア環境でこの大規模言語モデルを効率的に実行できるようにします。

自然言語処理Gguf

Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507はアリババの通義千問チームが開発した300億パラメータの大規模言語モデルで、命令追従タスクに特化して最適化されています。このモデルは、テキスト生成や対話インタラクションなど、様々な自然言語処理タスクをサポートし、LM Studioコミュニティモデルプロジェクトを通じて開発者に提供されています。

自然言語処理Gguf

Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507はQwen3-30B-A3Bの非思考モードの更新バージョンで、一般的な能力、希少知識のカバレッジ、ユーザーの嗜好のアライメント、長文脈の理解などの面で著しい向上が見られます。これは305億パラメータの大規模言語モデルで、MoEアーキテクチャを採用し、活性化パラメータは33億です。

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