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。

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これはQwen3 4B Instructモデルに基づく混合量子化バージョンで、MXFP4と混合重み技術を採用し、ほぼ無損失な精度を維持しながら、より小さなファイルサイズとより高い推論速度を実現しています。

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OmniDimen-V1.1-4B-Emotionは、Qwen3-4B-Instruct-2507をファインチューニングした感情識別と感情感知テキスト生成モデルで、テキストの感情傾向を正確に識別し、それに合った感情豊かな内容を生成し、ユーザーにより感情的な共感を伴う対話体験を提供します。

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Qwen3-4B-I-1509は、Qwen3-4B-Instruct-2507ベースモデルをファインチューニングした専用モデルで、ツールの使用と関数呼び出しの生成タスクに特化しています。このモデルは、多信号報酬の強化学習方法を用いて訓練され、複数の評価基準で良好な性能を示しています。

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OmniDimen-4B-EmotionはQwen3-4B-Instruct-2507をベースに微調整された、情感認識と情感知覚テキスト生成モデルで、特に情感対話と情感知覚能力を持つ会話生成に使用されます。

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OmniDimen-4B-Emotionは、Qwen3-4B-Instruct-2507をベースに微調整された感情識別と感情知覚テキスト生成モデルで、感情関連のタスクに特化しており、より感情的な対話性のあるテキスト体験を提供します。

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Qwen3 4B InstructはQwen3アーキテクチャに基づく40億パラメータの命令微調整モデルで、多言語テキスト生成タスクをサポートしています。このモデルは2ビットから32ビットまでのさまざまな量子化バージョンを提供し、ユーザーに柔軟なパフォーマンスと効率のバランスを選択させます。

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このプロジェクトは、Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507モデルのGGUF形式の量子化バージョンを提供しています。2ビットから8ビットまでの複数の量子化レベルをサポートし、効率的なテキスト生成タスク用に設計されており、ローカル環境で実行可能です。

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これはQwen3-4B-Instructモデルを変換したGGUF量子化バージョンで、Q8量子化技術を採用し、llama.cpp推論フレームワークに適しています。モデルはモデル融合技術により最適化され、MMLUやGPQAなどの学術ベンチマークテストで優れた成績を収めています。

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Qwen3-4B-Instruct-2507はアリババクラウドが開発した40億パラメータの大規模言語モデルで、Unsloth Dynamic 2.0量子化技術に基づいており、一般的な能力、希少知識のカバレッジ、ユーザーの嗜好との整合性、長文脈理解などの面で大幅な向上が見られます。

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Qwen3-4B-Instruct-2507はQwen3-4B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、ユーザーの嗜好の一致、長文脈理解などの面で著しい向上が見られます。Unsloth Dynamic 2.0量子化技術を採用し、精度に優れています。

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Qwen3-4B-Instruct-2507-AWQはQwen3-4Bの非思考モードの更新バージョンで、汎用能力、希少知識のカバレッジ、ユーザーの嗜好とのアライメント、長文脈理解などの面で著しい向上が見られます。これはテキスト生成などの様々なシーンで使用でき、ユーザーに高品質の言語対話体験を提供します。

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QwenをベースとしたQwen3-4B-Instruct-2507モデルで、コミュニティによって開発され、MLXを使用して4ビット量子化され、Appleチップ用に最適化されています。このモデルは、テキスト生成タスクに対して効率的で高性能な解決策を提供し、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。

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