Fara-7Bは、コンピューターの使用シーンに特化して設計された、パラメータがわずか70億の効率的な小型言語モデルです。ウェブ操作などの高度なユーザータスクで優れた性能を発揮し、より大規模なプロキシシステムと競争することができます。

マルチモーダルGguf

これはTheDrummerのSnowpiercer-15B-v4モデルの量子化バージョンで、llama.cppとimatrix技術を使用して量子化処理されています。このバージョンはBF16からIQ2_Sまでの多くの量子化レベルを提供し、さまざまなハードウェア条件とパフォーマンス要件を持つユーザーのニーズを満たします。モデルは特定のデータセットを使用してキャリブレーションと最適化が行われ、ARMとAVXハードウェアでのパフォーマンスを向上させるためのオンライン再パッケージング機能をサポートしています。

自然言語処理Gguf

FLUX.2 [dev] は320億のパラメータを持つ補正フロートランスフォーマーモデルで、画像生成、編集、および合成タスクに特化しています。このモデルは、テキストから画像への生成、単一参照編集、および多参照編集においてリーディングレベルであり、微調整なしでキャラクター、オブジェクト、およびスタイルの参照を実現し、個人、科学、および商業用途をサポートします。

マルチモーダルDiffusers英語

これは🤗 Transformersライブラリに基づく双方向自己回帰Transformerモデルで、モデルセンターにアップロードされています。モデルカードはシステムによって自動生成され、具体的な技術詳細とアプリケーション情報はさらに補足する必要があります。

自然言語処理Transformers

SAM 3はMetaが発表した第3世代のプロンプト可能な分割基礎モデルで、画像とビデオの分割タスクを統一的にサポートします。前代のSAM 2と比べて、オープンボキャブラリ概念分割能力を導入し、大量のテキストプロンプトを処理でき、SA - COベンチマークテストで人間の性能の75 - 80%に達します。

コンピュータビジョンTransformers英語

これはai - sage/GigaChat3-10B-A1.8Bモデルの量子化バージョンで、GGUF形式を採用し、特定のllama.cppブランチのサポートが必要です。モデルは混合専門家アーキテクチャを採用し、総パラメータ数は約118億で、そのうち活性化パラメータ数は約18億です。

自然言語処理Gguf多言語

UltraFluxは、Fluxベースの拡散トランスフォーマーで、ネイティブ4Kのテキストから画像への生成に特化しています。データ、アーキテクチャ、損失関数の協調設計により、様々なアスペクト比で一貫した画像品質を維持することができます。

コンピュータビジョンDiffusers英語

ブラジル範囲ルーティングモデルは、Gemma 3 270Mをベースにした微調整されたミニマルな大規模言語モデルで、ブラジルの配達サービスシステム用に設計されており、非常に高速で軽量な意図分類器（ルーター）として機能します。このモデルはUnslothを使用してトレーニングされ、GGUF形式に変換されています。

自然言語処理Safetensorsその他

GigaChat3-10B-A1.8BはGigaChatシリーズの対話モデルで、混合専門家（MoE）アーキテクチャに基づいており、合計100億のパラメータがあり、そのうち18億がアクティブなパラメータです。このモデルは、マルチヘッド潜在注意力と多トークン予測技術を採用しており、25.6万トークンの長文脈をサポートし、多言語対話と推論タスクで優れた性能を発揮します。

自然言語処理Safetensors多言語

GigaChat3-10B-A1.8B-baseはGigaChatシリーズの基礎事前学習モデルで、混合エキスパート（MoE）アーキテクチャを採用し、総パラメータは100億、アクティブなパラメータは18億です。モデルはマルチヘッド潜在的注意機構（MLA）と多トークン予測（MTP）技術を統合し、推論時に高いスループットの利点を持ちます。

自然言語処理Safetensors多言語

SAM3は概念ベースの任意分割モデルで、入力された点やボックスなどのプロンプト情報に基づいて、正確な画像分割マスクを生成することができます。このバージョンはONNX形式のSAM3トラッカーモデルで、Transformers.jsライブラリを通じてブラウザ環境で効率的に動作します。

コンピュータビジョンTransformers

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

Jan-v2-VLは80億のパラメータを持つ視覚言語モデルで、ブラウザやデスクトップアプリケーションなどの実際のソフトウェア環境で長周期、多段階のタスクを実行するために設計されています。このモデルは言語推論と視覚認知を密接に結びつけ、複雑な指示に従い、中間状態を維持し、軽度の実行エラーから回復して、安定した持続的なタスク完了を実現します。

マルチモーダルTransformers英語

Moondream 3 Preview HFは、HuggingFace Transformersアーキテクチャの仕様に基づいてMoondream 3 (Preview)モデルを再実装したもので、Hugging Faceのエコシステムと完全に互換性があります。これはマルチモーダルビジュアル言語モデルで、エキスパート混合（MoE）テキストバックボーンを採用し、約90億のパラメータと20億のアクティブパラメータを持ちます。

マルチモーダルTransformers

このモデルはmeta-llama/Llama-3.3-70B-Instructをベースに微調整したバージョンで、mlabonne/FineTome-100kデータセットを使用してトレーニングされ、100kトークンのデータを含んでいます。モデルはUnslothとHuggingface TRLライブラリを使用して微調整され、英語の言語処理をサポートしています。

自然言語処理Transformers英語

MLXライブラリに基づいて開発されたテキスト生成モデルで、自然言語処理タスクに特化し、開発者に効率的なテキスト生成ソリューションを提供します。

自然言語処理Mlx英語

SAM 3はMetaが発表した第3世代のプロンプト可能な分割ベースモデルで、テキストまたはビジュアルプロンプト（点、ボックス、マスク）を利用して、画像とビデオ内のオブジェクトを検出、分割、追跡することができます。前代と比較して、SAM 3はオープンボキャブラリ概念のすべてのインスタンスを詳細に分割する機能を導入し、大量のオープンボキャブラリプロンプトをサポートし、SA - COベンチマークで人間の性能の75 - 80％を達成しています。

コンピュータビジョンTransformers英語

これは、Qwen3-VL-8B-Thinkingモデルをベースにした強化版のマルチモーダルビジュアル言語モデルです。Brainstorm 20x技術を用いて12Bパラメータに拡張され、NEO Imatrixで強化されたGGUF量子化が適用されています。このモデルは、画像理解、テキスト生成、マルチモーダル推論の能力が強く、ビジュアル感知、テキスト品質、クリエイティブなシーンでの性能が著しく向上しています。

マルチモーダル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。

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