JanusCoder-8Bは、Qwen3-8Bをベースに構築されたオープンソースのコードインテリジェンス基礎モデルで、統一されたビジュアルプログラミングインターフェイスを構築することを目的としています。このモデルは、JANUSCODE-800K（これまでで最大のマルチモーダルコードコーパス）で学習され、データ可視化、インタラクティブなWeb UI、コード駆動のアニメーションなど、さまざまなビジュアルプログラミングタスクを処理できます。

マルチモーダルTransformers

これはアリババのQwenシリーズの80億パラメータの大規模言語モデルのGGUF量子化バージョンで、高度な推論、エージェント行動、多言語タスクに特化して設計されており、llama.cppや互換性のあるツールと連携できます。

自然言語処理Gguf多言語

これは🤗 Transformersモデルで、Hugging Face Hubに公開されています。モデルカードの情報が不十分なため、詳細なモデル紹介を提供できません。モデルページにアクセスして完全な情報を取得することをおすすめします。

自然言語処理Transformers

このモデルはQwen/Qwen3-8Bを特定のデータセットで微調整した大規模言語モデルで、評価セットで0.2248の損失値を達成し、改善された自然言語処理能力を備えています。

自然言語処理Transformers

これはPyTorchチームがtorchaoを使用して量子化したQwen3-8Bモデルで、int4の重みのみの量子化とAWQアルゴリズムを採用しています。このモデルはH100 GPU上で53%のVRAM使用量を削減し、1.34倍の高速化を実現し、mmlu_abstract_algebraタスクに特化したキャリブレーション最適化が行われています。

自然言語処理Transformers英語

cudaLLM-8BはByteDance Seedによって開発された専門の言語モデルで、高性能かつ構文が正しいCUDAカーネルコードを生成するために特別に設計されています。Qwen3-8B基礎モデルをベースに構築され、監督微調整と強化学習の2段階のトレーニングを通じて、開発者が効率的なGPU並列プログラミングコードを記述するのを支援することができます。

自然言語処理Transformers英語

Nous-V1 8BはApexion AIによって開発された80億パラメータの言語モデルで、Qwen3-8Bアーキテクチャに基づいて構築されています。このモデルは、様々な自然言語処理タスクを処理するために設計されており、対話型AI、知識推論、コード生成、コンテンツ作成などの分野で優れた性能を発揮し、モデルの能力と実際のデプロイ効率のバランスを良好に保っています。

自然言語処理Transformers多言語

Qwen/Qwen3-8B用に特別に設計された推測デコードモデルで、EAGLE - 3アルゴリズムを採用してテキスト生成の効率と品質を向上させ、複数の優良データセットで訓練され、優れた汎化能力を獲得しています。

自然言語処理Transformers

これはDeepSeek-R1-0528-Qwen3-8BモデルのMNN形式の4ビット量子化バージョンで、効率的な推論のために最適化されています。Qwen3-8Bアーキテクチャに基づいており、テキスト生成と対話機能をサポートし、リソースが制限された環境に適しています。

これはDeepSeek-R1とQwen3-8Bモデルを融合最適化した4ビット量子化バージョンで、MLXフレームワークに特化して変換と最適化が行われ、効率的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

Qwen3-8Bの4ビットAWQ量子化バージョン、MLXライブラリ向けに最適化され、19.2万トークンの長文コンテキスト処理をサポート、エッジデバイス向けのデプロイメントに適しています。

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Qwen3-8Bをベースにした量子化バージョンで、IQ-DynamicGate超低ビット量子化技術を採用し、メモリ効率と推論速度を最適化

自然言語処理Gguf

Qwen3は通義千問シリーズの最新世代大規模言語モデルで、密モデルと混合エキスパート（MoE）モデルの完全なスイートを提供します。大規模なトレーニングに基づき、Qwen3は推論能力、命令追従、エージェント機能、多言語サポートにおいて画期的な進歩を実現しました。

自然言語処理Gguf英語

Qwen/Qwen3-8Bをmedmcqa-grpoデータセットで微調整したバージョンで、医学選択問題回答タスクに特化

自然言語処理Transformers

Qwen3-8Bをベースにしたロシア語最適化大規模言語モデル、ロシア語テキスト生成タスク専用設計

自然言語処理Transformersその他

Qwen3-8BのINT4量子化バージョンで、GPTQアルゴリズムを通じて重みを4ビット整数に量子化し、ディスク空間とGPUメモリの要件を75％大幅に削減しながら、元のモデルに近い性能を維持します。推論、関数呼び出し、多言語命令追従などのシナリオに適しています。

自然言語処理Transformers

エスペル3は千問3をベースに構築されたコード、アーキテクチャ、開発運用推論専門モデルで、ローカルおよびサーバー推論に適しています。

自然言語処理Transformers多言語

これはQwen3-8Bモデルの量子化バージョンで、llama.cppを使用してimatrix量子化を行い、チャットシーンに適しています。

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Qwen3は通義千問シリーズの大規模言語モデルの最新バージョンで、密モデルと混合専門家（MoE）モデルの完全なスイートを提供します。大規模なトレーニングに基づき、Qwen3は推論能力、命令追従、エージェント機能、および多言語サポートにおいて画期的な進歩を実現しました。

自然言語処理Gguf

Qwen3-8B-AWQは通義千問シリーズ最新世代の8.2Bパラメータを持つ大規模言語モデルで、AWQ 4-bit量子化技術を用いて推論効率を最適化しています。思考モードと非思考モードの切り替えをサポートし、優れた推論能力、指示追従能力、エージェント能力を備えています。

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