これはyanolja/YanoljaNEXT-Rosetta-27B-2511モデルの静的量子化バージョンで、さまざまな量子化タイプの重みファイルを提供し、多言語翻訳タスクをサポートしています。このモデルは、中国語、英語、日本語、韓国語などの主要言語を含む32の言語に特化して最適化されています。

自然言語処理Transformers多言語

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

SoulX-Podcast-1.7B は、Soul-AILab/SoulX-Podcast-1.7B に基づく静的量子化バージョンで、テキストを音声に変換するタスクに特化しています。このモデルは英語と中国語をサポートし、さまざまなハードウェアとパフォーマンス要件に対応するための複数の量子化バージョンを提供します。

自然言語処理Transformers多言語

これはafkfatih/LFM2-8B-A1B-TRモデルの量子化バージョンで、さまざまなGGUF量子化形式を提供します。このモデルは80億パラメータの多言語大規模言語モデルで、特にトルコ語に最適化されており、英語、中国語、アラビア語など9種類の言語をサポートしています。

自然言語処理Transformers多言語

Tiny-Purr-350MはLiquidAI/LFM2 - 350Mをベースに微調整された会話モデルで、Tiny - Purr - 2データセットで訓練されており、自由で友好的な猫をテーマとした会話スタイルの返信能力を持ち、中国語と英語の両方に対応しています。

自然言語処理Peft多言語

GLM-4.6-4bitは、zai-org/GLM-4.6モデルをmlx-lmツールを使って変換した4ビット量子化バージョンで、Apple Siliconチップに特化して最適化されており、英語と中国語のテキスト生成タスクをサポートしています。

自然言語処理Mlx多言語

KaniTTSは高速で高忠実度のテキスト音声変換モデルで、リアルタイム対話型人工知能アプリケーション向けに最適化されています。このモデルは2段階の処理フローを採用し、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ています。Nvidia RTX 5080で15秒の音声を生成する際の遅延は約1秒だけで、MOS自然度評価は4.3/5で、英語、中国語、日本語などの多言語をサポートしています。

音声処理Transformers多言語

これはmoonshotai/Kimi-K2-Instruct-0905モデルのGGUF形式の量子化バージョンで、ik_llama.cppブランチを使用して最適量子化を行っています。このモデルは混合エキスパートアーキテクチャを採用し、中国語対話とテキスト生成タスクをサポートし、さまざまな量子化方案で最適化されており、高品質を維持しながらメモリ使用量を大幅に削減しています。

自然言語処理Ggufその他

Hunyuan-MT-7Bは、騰訊が開発した7Bパラメータの翻訳モデルで、5種類の中国少数民族語を含む33言語の相互翻訳をサポートしています。このモデルはWMT25の試合で優れた成績を収め、31の言語カテゴリのうち30カテゴリで1位を獲得し、事前学習から統合最適化までの完全な翻訳モデル学習フレームワークを提案しました。

自然言語処理Transformers多言語

混元翻訳モデルは、騰訊が開発した先進的な機械翻訳システムで、翻訳モデルの混元-MT-7Bと統合モデルの混元-MT-Chimeraを含んでいます。このモデルは、中国語、英語、フランス語などの主要言語や中国の5つの少数民族語を含む33言語の相互翻訳をサポートし、WMT25競技で優れた成績を収めています。

自然言語処理Transformers

YanoljaNEXT-Rosetta-20Bは多言語翻訳モデルで、英語、中国語、日本語、韓国語など11の言語の相互翻訳をサポートしています。このモデルは静的定量処理を経て、複数の定量バージョンを提供し、翻訳品質を維持しながらモデルサイズと計算リソースの要件を大幅に削減します。

自然言語処理Transformers多言語

Seed-OSS-36B-Instructは、バイトドングが開発したテキスト生成モデルで、36Bパラメータ規模の大規模言語モデルアーキテクチャに基づいており、指令追従タスクに特化して最適化されています。このモデルは英語と中国語の両方をサポートし、Apache-2.0オープンソースライセンスを採用しており、vllmとmlx推論フレームワークを通じて高効率にデプロイできます。

自然言語処理Mlx多言語

Seed-OSS-36B-InstructはByteDanceによって開発された大規模言語モデルで、パラメータ数は360億に達し、テキスト生成タスクに特化しています。このモデルはMLXフレームワークに基づいて実装され、英語と中国語の両方をサポートし、強力な指令追従とテキスト生成能力を備えています。

自然言語処理Mlx多言語

Seed-OSS-36B-Instructは、バイトダンスによって開発された360億パラメータの大規模言語モデルであり、MLXフレームワークに基づいて最適化され、テキスト生成タスクに特化しています。このモデルは英語と中国語の両方をサポートし、Apache 2.0オープンソースライセンスを採用しており、強力な指令追従とコンテンツ生成能力を備えています。

自然言語処理Mlx多言語

これはunsloth/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507モデルのGGUF形式のバージョンで、TensorBlockが提供するマシンで量子化処理されています。このモデルは300億パラメータの大規模言語モデルで、指令追従タスクに特化して最適化されており、中国語や英語などの複数の言語をサポートしています。

自然言語処理Transformers

Qwen3-1.7Bモデルをベースに最適化された中国語言語モデルで、複数の量子化バージョンのGGUF形式ファイルを提供し、ローカルデプロイと推論に適しています。

自然言語処理Transformers

Gemma 3 270M InstructはGoogleが開発した軽量級の命令調整言語モデルで、2億7000万のパラメータ規模に基づいており、テキスト生成タスクに特化して最適化されており、英語や中国語などの複数の言語をサポートしています。

自然言語処理Transformers

これはMiniMaxAIが開発したSynLogic-7B大規模言語モデルのGGUF量子化バージョンで、TensorBlockが量子化サービスを提供しています。このモデルは7Bパラメータ規模を採用し、中国語処理をサポートし、さまざまな量子化レベルを提供して異なるハードウェア要件を満たします。

自然言語処理Transformers英語

Whisper-smallアーキテクチャに基づく音声方言分類モデルで、江淮方言、膠遼官話、冀魯官話、蘭銀官話、普通話、西南官話、中原官話、広東語を含む8種類の中国方言バリエーションを識別するために特別に設計されています。このモデルはCommon Voice 11.0データセットで学習され、重要な音声認識価値を持っています。

音声処理Transformers中国語

これはQwen/Qwen-Imageをベースに訓練された人物画像生成モデルで、中国の古风スタイルのアニメ画像の生成に特化しています。このモデルはLoRA技術を用いて微調整され、伝統的な東洋美学の特徴を持つデジタルアート作品を生成することができます。

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