ZygAIは、リトアニア語と英語のタスク用に設計された高速なローカル大規模言語モデルで、テスト段階にあります。軽量級のバイリンガルアシスタントとして、ローカルハードウェア上でリアルタイムに動作し、ユーザーに効率的で正確なバイリンガルサービスを提供します。

自然言語処理Gguf多言語

サイバーブレインは、コンテスト（CTF）の挑戦やネットワークセキュリティタスクに特化して微調整された大規模言語モデルです。Llama - 3.1 - 8B - Instructアーキテクチャに基づいており、CTFの問題解決、セキュリティ脆弱性の分析、リバースエンジニアリングや暗号学的挑戦に対応し、倫理規範に沿った脆弱性利用推論を提供します。

自然言語処理Safetensors多言語

Qwen2.5はアリババが開発した次世代の大規模言語モデルで、チャットテンプレートに重要な最適化を施し、思考状態を恒久的に無効化し、多輪チャットテンプレートに関する問題を解決し、実験や研究により便利な体験を提供します。

自然言語処理Transformers

Gaperon-1125-24Bは240億のパラメータを持つバイリンガル（フランス語 - 英語）言語モデルで、約2兆のトークンで訓練され、フランス語、英語、およびコーディングタスクを熟練して処理できます。このモデルはOLMo - 2アーキテクチャを採用し、大規模で高品質なテキスト生成と優れたタスク性能の間の最適なバランスを実現することを目的としています。

自然言語処理Transformers多言語

AesCoder-4Bは、コードの美学的品質の向上に特化した大規模言語モデルです。インテリジェントな報酬フィードバックメカニズムを通じて、コード生成の美学的表現を最適化し、ウェブデザインやゲーム開発などのビジュアルコーディングタスクで優れた性能を発揮します。

自然言語処理Transformers

これはQwen3-VL-235B-A22B-InstructモデルのMXFP4_MOE量子化バージョンで、特定の量子化処理によりモデルのパフォーマンスを最適化し、リソースが制限された環境でもモデルがより効率的に動作できるようにし、大規模モデルのデプロイとアプリケーションにおけるリソースの課題を解決します。

マルチモーダルGguf

Qwen-SEA-LION-v4-32B-IT-4BITは、東南アジア言語に最適化された32Bパラメータの大規模言語モデルの4ビット量子化バージョンで、優れた性能を維持しながらメモリ要件を大幅に削減し、コンシューマーグレードのハードウェアで実行できます。

自然言語処理Transformers多言語

Qwen3-VL-8B-Thinkingは、アリババクラウドのQwenチームによって開発された80億パラメータのマルチモーダル大規模言語モデルで、深度マルチモーダル推論用に設計されており、ビジュアル理解、長文脈処理、構造化思考チェーン生成をサポートし、複雑な推論タスクで優れた性能を発揮します。

マルチモーダルMlx

Qwen3-VL-4B-Instructは、アリババクラウドのQwenチームが開発した40億パラメータの命令調整済みマルチモーダル大規模言語モデルで、高通NPU用に最適化されており、強力なビジュアル言語理解能力と対話微調整機能を融合させ、チャット推論、文書分析、ビジュアル対話などの実際のアプリケーションシーンに適しています。

マルチモーダルGguf

KAT-Dev-72B-Expは、ソフトウェアエンジニアリングタスクに使用される720億パラメータのオープンソース大規模言語モデルで、SWE-Bench Verifiedベンチマークテストで74.6%の正解率を達成し、KAT-Coderモデルの実験的な強化学習バージョンです。

自然言語処理Transformers

UserLM-8b-Q8_0-GGUFは、マイクロソフトのUserLM-8bモデルを変換したGGUF形式のバージョンで、ユーザー会話シナリオに特化して最適化された大規模言語モデルです。このモデルは8ビット量子化技術を採用しており、性能を維持しながらモデルサイズを大幅に縮小し、さまざまなハードウェアでのデプロイと実行を容易にしています。

自然言語処理Gguf英語

KaniTTSは、リアルタイム対話型AIアプリケーション向けに最適化された高速かつ高忠実度のテキスト音声変換モデルです。2段階のパイプラインアーキテクチャを採用し、大規模言語モデルと効率的なオーディオコーデックを組み合わせることで、卓越した速度と音質を実現し、複数の言語をサポートし、エッジ/サーバーデプロイメントに適しています。

音声処理Transformers多言語

Zen-Eco-4B-Instructは4Bパラメータの大規模言語モデルで、指令追従とツール使用のシナリオに特化して最適化されています。本プロジェクトでは、このモデルの複数のGGUF量子化バージョンを提供し、さまざまな精度と性能要件をサポートし、さまざまなハードウェアでのデプロイと使用を容易にします。

自然言語処理Transformers英語

NeuTTS Airは世界初の即時音声クローン機能を備えた超リアルな端側テキスト読み上げ（TTS）言語モデルです。0.5Bパラメータの大規模言語モデルの骨格をベースに構築され、ローカルデバイスに自然な音声、リアルタイム性能、組み込みセキュリティ、話者クローン機能をもたらします。

音声処理Gguf

NeuTTS Airは、即時音声クローニング機能を備えた世界初の超リアルなデバイス端テキスト音声変換モデルです。0.5Bパラメータの大規模言語モデルの骨格をベースに構築され、ローカルデバイス上で自然な音声生成、リアルタイム性能、話者クローニング機能を実現します。

音声処理Gguf

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

ConfTuner-MinistralはMistralアーキテクチャに基づく量子化大規模言語モデルで、信頼性の高いAIシナリオに特化して微調整され、テキスト生成と信頼度推定機能をサポートしています。このモデルは複数の量子化バージョンを提供し、異なるリソース制約環境に適しています。

自然言語処理Transformers英語

このプロジェクトは、アリババの通義深度研究30BモデルのA3B量子化バージョンで、量子化技術を通じてモデルのデプロイコストを削減し、知識を誰もが利用できるようにすることを目的としています。このモデルは、30Bパラメータ規模の大規模言語モデルを最適化し、元のモデルの強力な能力を維持しながら推論効率を向上させています。

自然言語処理Gguf

これはQwen/Qwen3-4B言語モデルのGGUF量子化バージョンで、アリババの通義シリーズによって開発された40億パラメータの大規模言語モデルです。消費者向けハードウェアに特化して設計され、強力な推論、インテリジェントエージェントワークフロー、多言語対話をサポートします。

自然言語処理Gguf多言語

Qwen3-Next-80B-A3B-Instructはアリババクラウドの通義千問チームによって開発された大規模言語モデルで、MLXフレームワークを用いた4ビット量子化最適化を行い、Appleチップデバイス向けに性能最適化を行い、効率的な推論能力を提供します。

自然言語処理Transformers