INTELLECT-3は1060億のパラメータを持つ混合専門家（MoE）モデルで、大規模な強化学習によって訓練されています。数学、コーディング、推論のベンチマークテストで卓越した性能を発揮し、モデル、訓練フレームワーク、環境はすべて緩やかなライセンス契約でオープンソース化されています。

自然言語処理Transformers英語

Atom-Olmo3-7Bは、Olmo-3-7B-Instructをベースにファインチューニングされた言語モデルで、協調型問題解決と創造的な探索に特化して設計されています。このモデルは、複雑な問題を扱う際に、熟慮された構造化分析を提供し、同時に魅力的な会話スタイルを維持し、Apache 2.0オープンソースライセンスを持っています。

自然言語処理Transformers英語

QwenEdit2509は、画像の色彩処理に特化した低ランク適応型（LoRA）モデルです。画像の飽和度を下げ、コントラストを低下させ、カメラのログプロファイルに似た扁平で未グレーディングの外観を作り出すと同時に、ハイライトとシャドウの細部を保持します。

コンピュータビジョンDiffusers英語

これはMiniMax-M2-REAP-172B-A10BモデルのMXFP4_MOE量子化バージョンで、メモリ効率の高い圧縮モデルです。REAP（ルーティング重み付き専門家活性化剪定）方法を通じて、性能を維持しながらモデルを230Bパラメータから172Bパラメータに圧縮し、サイズを25％縮小し、リソース制限のある環境、ローカルデプロイ、および学術研究に適しています。

自然言語処理Gguf

Trouper-12B GGUFは、DarwinAnim8orによってオリジナルモデルを基に開発されたテキスト生成モデルで、ロールプレイングやクリエイティブライティングのシナリオに特化して最適化されています。このモデルはMistral-Nemo-Base-12Bから微調整され、カスタムの「Actors」データセットを使用して訓練されており、生成されるテキストはより自然で、一般的な「AI言語」の特徴を避けています。

自然言語処理Gguf英語

Prima-24Bは240億パラメータの大規模言語モデルで、GGUF形式を用いて量子化最適化され、ロールプレイングとクリエイティブライティングタスクに特化して最適化されています。このモデルは元のPrima-24Bモデルから変換され、Q4_K_M量子化レベルを採用しており、良好な性能を維持しながらモデルサイズとメモリ要件を大幅に削減しています。

自然言語処理Gguf英語

これはQwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct言語モデルのGGUF量子化バージョンで、コード生成とプログラミングタスクに特化して最適化されており、FP32精度で変換され、ローカル推論デプロイに適しています。

自然言語処理Gguf多言語

Qwen3-VLは通義シリーズで最も強力なビジュアル言語モデルで、テキスト理解と生成、ビジュアル認知と推論、コンテキスト長、空間およびビデオの動的理解、エージェントインタラクション能力などの面で全面的にアップグレードされています。このモデルは密集アーキテクチャとハイブリッドエキスパートアーキテクチャを提供し、エッジデバイスからクラウドまでの柔軟なデプロイをサポートします。

マルチモーダルTransformers

Qwen3-VLはアリババが開発した新世代のビジュアル言語モデルで、テキスト理解、ビジュアル感知、空間理解、長文脈処理、エージェントインタラクションなどの分野で全面的にアップグレードされ、エッジデバイスからクラウドまで柔軟にデプロイできます。

マルチモーダルTransformers

QwenEdit InScene LoRAsは、QwenEditを微調整したモデルグループで、シーン参照に基づく画像生成能力の強化に特化しています。InSceneメインモデルとInScene Annotateの2つのコンポーネントを含み、キャラクターの一貫性とシーンの連続性を維持しながら、新しいシーンレンズを作成することができます。

マルチモーダルDiffusers

Gelato-30B-A3Bは、GUIコンピュータ使用タスクに対して微調整された最先端（SOTA）モデルで、デプロイ効率を最適化するために量子化バージョンを提供しています。このモデルは、グラフィカルユーザーインターフェース関連のタスクを理解して処理するように特別に設計されています。

マルチモーダルGguf

このプロジェクトは、Qwen3-Coder-30B-A3B-InstructモデルをMXFP4_MOE量子化した成果物で、コンテキストサイズを256kから1Mに拡張し、コード生成やプログラミングタスクに最適化されたモデルバージョンを提供し、パフォーマンスの向上とリソースの節約に価値があります。

マルチモーダルGguf

JanusCoder-14Bは、Qwen3-14Bをベースに構築された14Bパラメータのオープンソース基礎モデルで、コードインテリジェンスに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マルチモーダルコードコーパスで学習され、さまざまなビジュアルプログラミングタスクを統一的に処理することができます。

自然言語処理Transformers

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

gpt-oss-safeguard-20bは、GPT-OSS-20bをファインチューニングした安全推論モデルで、大規模言語モデルの入出力フィルタリング、オンラインコンテンツのラベリング、および信頼と安全のユースケースのオフラインラベリングに特化しています。このモデルはApache 2.0ライセンスを採用しており、カスタムポリシーと透明な決定プロセスをサポートしています。

自然言語処理Transformers

MOSS-TTSDはオープンソースのバイリンガル口語対話合成モデルで、中国語と英語をサポートし、二人の対話脚本を自然で表现力豊かな対話音声に変換できます。音声クローニングをサポートし、単一ラウンドの音声生成時間は最大1700秒に達することができます。

音声処理Safetensors多言語

Qwen3-VL-8B-Thinkingは通義千問シリーズの中で最も強力なビジュアル言語モデルで、強化された推論能力を備えた8Bパラメータ版です。このモデルは、テキスト理解、ビジュアル認知、空間理解、長文脈処理などの面で全面的にアップグレードされ、マルチモーダル推論とエージェントインタラクションをサポートしています。

マルチモーダルGguf

Qwen3-VLは通義シリーズの中で最も強力なビジュアル言語モデルで、テキスト理解と生成、ビジュアル感知と推論、コンテキスト長、空間およびビデオの動的理解、エージェントの対話能力などの面で全面的にアップグレードされています。このモデルは密集アーキテクチャとハイブリッドエキスパートアーキテクチャを提供し、エッジデバイスからクラウドまでの柔軟なデプロイをサポートします。

マルチモーダルGguf

MiniMax - M2は、高効率コーディングとインテリジェントエージェントワークフロー用に特別に開発されたハイブリッドエキスパートモデルで、総パラメータが2300億、活性化パラメータが100億です。このモデルは、コーディングとインテリジェントエージェントタスクで卓越した性能を発揮し、低遅延、低コスト、高スループットの特徴を持ち、作業効率を効果的に向上させます。

自然言語処理Transformers

GPT-OSS-Safeguard-20Bは、GPT-OSSをベースに構築された210億パラメータのセキュリティ推論モデルで、セキュリティ関連のテキストコンテンツの分類とフィルタリングタスクに特化して最適化されています。このモデルはカスタムセキュリティポリシーをサポートし、透明な推論プロセスを提供し、大規模言語モデルの入出力フィルタリングやオンラインコンテンツのラベリングなどのセキュリティユースケースに適しています。

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