gpt-oss-20bモデルからエクスポートされたMNNモデルの4ビット量子化バージョンで、テキスト生成タスクに最適化されており、チャットなどのアプリケーションシーンをサポートし、効率的な推論性能と低いメモリ占有量を持ちます。

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。

FastVLM-1.5B-Stage3-MNNはTransformerアーキテクチャに基づくテキスト生成モデルで、FastVLM-1.5B-Stage3の8ビット量子化バージョンです。チャットなどのテキスト生成シーンに適しています。

Qwen3-30B-A3BからエクスポートされたMNNモデルを4ビット量子化したバージョンで、効率的な推論に適しています。

Qwen2.5-Omni-3BからエクスポートされたMNNモデルの4ビット量子化バージョンで、llmexportツールを使用して実現され、効率的な推論性能を提供します。

Qwen3-4BのMNNモデルの4ビット量子化バージョンで、効率的なテキスト生成タスクに使用されます。

InternVL2_5-1Bに基づく4ビット量子化バージョンで、テキスト生成とチャットシーンに適しています。

Qwen2.5-Omni-7BをベースにエクスポートされたMNNモデルの4ビット量子化バージョンで、テキスト生成とチャットシーンに特化して最適化され、高い推論性能を持っています。

Qwen2-0.5B-Instruct-MNNは、Qwen2-0.5B-InstructからエクスポートされたMNNモデルの4ビット量子化バージョンで、テキスト生成とチャットシーンに適しています。

Qwen2.5-0.5B-Instructをベースに、llmexportツールでエクスポートされたMNNモデルの4ビット量子化バージョンで、テキスト生成とチャットシーンに最適化され、軽量で効率的な推論が可能です。