これはai-sage/GigaChat3-10B-A1.8B-bf16モデルのGGUF量子化バージョンで、高精度のQ8_0から極度に圧縮されたsmol-IQ1_KTまで、さまざまな量子化オプションを提供し、さまざまなハードウェア条件でのデプロイメントニーズを満たします。このモデルは32Kのコンテキスト長をサポートし、MLAアーキテクチャを採用し、対話シナリオに最適化されています。

自然言語処理Ggufその他

このプロジェクトでは、Qwen3-4B-Thinking-2507モデルのGGUF形式のファイルを提供しています。これは、思考過程推論能力を持つ4Bパラメータの大規模言語モデルで、複数の量子化バージョンをサポートし、さまざまなハードウェアでのデプロイと実行が容易です。

自然言語処理Gguf

これはp-e-w/gpt-oss-20b-hereticモデルの量子化バージョンで、llama.cppのimatrix技術を使用して量子化処理が行われています。このモデルは200億パラメータの大規模言語モデルで、高品質から低品質まで様々な量子化オプションを提供し、ファイルサイズは41.86GBから11.52GBまでで、さまざまなハードウェア条件に適しています。

自然言語処理Gguf

Kimi K2 Thinkingは月の暗面（Moonshot AI）が開発した最新世代のオープンソース思考モデルで、強力な深度推論能力とツール呼び出し機能を備えています。このモデルは混合専門家アーキテクチャを採用し、ネイティブINT4量子化をサポートし、256kのコンテキストウィンドウを持ち、複数のベンチマークテストで優れた性能を発揮します。

自然言語処理Transformers

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

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

このプロジェクトは、Fluxアーキテクチャに基づくテキストから画像へのモデルNepotismの量子化バージョンで、SVDQuant技術を用いて最適化されています。INT4とFP4の2種類の量子化形式を提供し、それぞれ異なる世代のGPUハードウェアに適しており、画像生成品質を維持しながら、モデルサイズとメモリ使用量を大幅に削減します。

マルチモーダルDiffusers英語

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、ハイブリッドエキスパートモデルアーキテクチャ（MoE）を採用し、GGUF形式の重みを提供し、CPU、GPUなどのデバイスで効率的な推論をサポートします。モデルは、テキスト理解、ビジュアル感知、空間理解、動画処理などの面で全面的にアップグレードされています。

マルチモーダルGguf

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-4B-Instructは通義シリーズの最強のビジュアル言語モデルの1つで、テキスト理解、ビジュアル感知、空間理解、ビデオ処理などの面で全面的にアップグレードされ、さまざまなハードウェアデバイスでの実行をサポートし、卓越したマルチモーダル推論能力を備えています。

マルチモーダルTransformers

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

本プロジェクトはQwen3-VL-32B-Instructモデルに基づくllama.cpp GGUF量子化バージョンで、様々な量子化タイプを提供して異なるハードウェアと性能要件を満たします。特定のデータセットとimatrixオプションを組み合わせて量子化を行い、量子化の品質を保証し、ARMとAVXマシンの性能を向上させるためにオンラインで重みを再パッケージ化することをサポートします。

マルチモーダルGguf

これはQwen3-Coder-REAP-25B-A3Bに基づく量子化バージョンで、Macデバイス用に特別に最適化されています。Deckard(qx)公式を使用して量子化を行い、埋め込み層、ヘッド、および選択的注意経路では6ビット量子化を使用し、その他の部分では5ビット量子化を使用し、グループサイズを32として、q8量子化に近い品質を維持しながら、より効率的な実行を実現します。

自然言語処理Mlx英語

これは高性能の4ビット量子化版のKimi K2 Instructモデルで、MLXフレームワークを使用してApple Silicon（M1/M2/M3/M4）Mac上で実行するように最適化されています。このモデルは6710億のパラメータを持ち、128Kのコンテキストウィンドウをサポートし、品質と効率の間で優れたバランスを実現しており、ほとんどの実際のデプロイに理想的な選択肢です。

自然言語処理Mlx多言語

Svara-TTSはインド語を対象としたオープンソースの多言語テキスト読み上げモデルで、19種類の言語（18種類のインド語 + インド英語）をサポートしています。このモデルはOrpheusスタイルの離散音声トークン方式に基づいて構築され、一般的なGPU/CPU上で明瞭で表现力に富み、低遅延の音声合成を実現することを目的としています。

音声処理Transformers多言語

このプロジェクトはTECHNOPRAVIN01/Qwen2.5-14B-Valorモデルに基づく静的量子化バージョンで、さまざまな量子化タイプを提供し、異なるハードウェア条件下での使用ニーズを満たします。このモデルは量子化技術によりモデルサイズを縮小し、同時に良好なパフォーマンスを維持しています。

自然言語処理Transformers英語

Qwen3-VLは通義シリーズで最も強力な視覚言語モデルで、全方位的に総合的にアップグレードされ、卓越したテキスト理解と生成能力、深い視覚感知と推論能力、長いコンテキストサポート、強力な空間およびビデオ動的理解能力、そして優れたインテリジェントエージェント対話能力を備えています。

マルチモーダルSafetensors

これはQwen3-VL-4B-Thinkingモデルの量子化バージョンで、llama.cppのimatrix量子化方法を通じて、パフォーマンスを維持しながらモデルの保存と計算リソースの要件を大幅に削減し、さまざまなハードウェア環境でのデプロイと使用をサポートします。

マルチモーダルGguf

これはgustavecortalのBeck-8Bモデルの量化バージョンで、llama.cppのimatrix量化技術によって処理され、複数の量化レベルを提供し、モデルの性能を維持しながらモデルサイズを大幅に削減し、さまざまなハードウェア構成でのデプロイに適しています。

自然言語処理Gguf