騰訊の混元ビデオ1.5モデルの量子化GGUFバージョンで、テキストから動画生成タスクに特化しており、720P高画質動画生成をサポートし、使用効率を最適化するための複数の量子化精度バージョンを提供します。

マルチモーダルGguf

このプロジェクトは、テンセントの混元ビデオ1.5のテキストから動画へのモデルの量子化GGUFバージョンを提供し、480P動画生成タスクをサポートします。蒸留モデルと完全モデルの2つのバージョンが含まれており、ComfyUI - GGUFなどのツールと連携して使用できます。

マルチモーダルGguf

騰訊の混元ビデオ1.5モデルの量子化GGUFバージョンで、画像を動画に変換するタスクや動画生成タスクに特化しています。480P解像度の蒸留モデルと標準モデルを提供し、Q4_K_S、Q8_0、FP16などの複数の量子化精度をサポートします。

マルチモーダルGguf

混元ビデオ - 1.5は軽量級で高性能なビデオ生成モデルで、わずか83億のパラメータでトップレベルのビデオ品質を提供し、使用の敷居を大幅に下げます。消費者向けGPUでスムーズに動作し、テキストからビデオ、画像からビデオの生成をサポートし、すべての開発者やクリエイターが簡単に使用できます。

マルチモーダルDiffusers多言語

混元OCRは、混元の独自のマルチモーダルアーキテクチャによって駆動されるエンドツーエンドOCRの専門的なVLMモデルです。わずか10億パラメータの軽量設計で、複数の業界ベンチマークテストで最先端の成績を収めています。このモデルは、複雑な多言語ドキュメント解析に長けており、テキストの位置特定、オープンドメインの情報抽出、ビデオ字幕の抽出、画像の翻訳などの実際のアプリケーションシーンで優れた性能を発揮します。

マルチモーダルTransformers多言語

Qwen3-Coder-REAP-363B-A35Bは、REAP手法を用いてQwen3-Coder-480B-A35B-Instructを25％のエキスパート剪定を行った疎な混合エキスパートモデルです。元のモデルに近い性能を維持しながら、パラメータ規模とメモリ要件を大幅に削減し、特にリソースが制限されたコード生成とスマートコーディングのシナリオに適しています。

自然言語処理Transformers英語

このプロジェクトは、騰訊の混元画像3.0モデルを4ビット（UINT4、SVDランク32）で量子化した成果で、SDNQ量子化方法を採用し、テキストから画像の生成タスクに特化しています。

マルチモーダルTransformers

混元画像2.1はdiffusersライブラリに基づくテキストから画像生成モデルで、テキスト記述に基づいて高品質な画像を生成でき、中英語の入力をサポートし、ユーザーに便利な画像生成体験を提供します。

コンピュータビジョンDiffusers多言語

MiniCPM4.1-8B GGUFはエッジデバイス向けに設計された高効率大規模言語モデルで、モデルアーキテクチャ、学習データ、学習アルゴリズム、推論システムの4つの重要な次元で体系的な革新を行い、極限までの効率向上を実現しました。65,536個のトークンの文脈長と混合推論モードをサポートします。

自然言語処理Transformers多言語

これは慧慧混元MTキメラ7Bアブレーション版モデルの量子化バージョンで、翻訳タスクに特化して最適化されており、さまざまなハードウェア要件を満たすための複数の量子化オプションを提供します。モデルは英語をサポートし、GGUF形式を採用しており、リソース制限のある環境に適しています。

自然言語処理Transformers英語

これは騰訊の混元-MT-キメラ-7Bモデルの量子化バージョンで、知識をすべての人が利用できるようにすることを目指し、量子化技術によってモデルのデプロイと実行の敷居を下げます。

自然言語処理Gguf

本プロジェクトは、騰訊の混元-MT-7B大規模言語モデルの量子化バージョンを提供します。モデル圧縮技術を通じて計算と記憶の要件を削減し、知識をすべての人に利用可能にすることを目指し、高性能なAIモデルをより普及させ、使いやすくします。

自然言語処理Gguf

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

これは騰訊混元翻訳モデル7Bの量子化バージョンで、複数の言語の翻訳をサポートし、さまざまなシチュエーションで多様な翻訳ニーズを満たすことができます。このモデルはGGUF形式で量子化され、さまざまなハードウェアとパフォーマンスの要件に合わせた複数の量子化レベルを提供します。

自然言語処理Transformers多言語

テンセントの混元-MT-奇美拉-7Bに基づく多言語翻訳モデルの量子化バージョンで、複数の量子化精度を選択でき、36種類の言語の翻訳タスクをサポートします。主流言語とマイナー言語を含み、多言語交流に効率的なツールを提供します。

自然言語処理Transformers多言語

これは実験的な量子化公式モデルで、元のGLM-4.5-AirモデルをMLX形式に変換し、混合精度量子化戦略（4 - 8ビット）を採用し、テキスト生成タスクに特化して最適化されており、現在も評価段階にあります。

自然言語処理Mlx多言語

llama.cppに基づいて騰訊混元4B指令モデルを量子化したバージョンで、量子化技術によりモデルをリソース制限のある環境でより効率的に動作させ、同時に一定の性能と品質を維持します。複数の量子化タイプを提供し、オンラインでの再パッケージング最適化をサポートします。

自然言語処理Gguf

騰訊混元1.8B指令モデルの量子化バージョンで、llama.cppを使用してimatrix量子化処理を行い、複数の量子化レベルを提供し、モデルの異なるハードウェアでの実行効率を効果的に向上させ、LM Studioまたはllama.cppに基づくプロジェクトでの実行をサポートします。

自然言語処理Gguf

これは騰訊混元0.5B指令微調整モデルのGGUF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を行い、BF16から極低ビットレートまでの複数の量子化オプションを提供し、リソース制限環境下の中国語対話タスクに適しています。

自然言語処理Gguf

混元は騰訊がオープンソースした効率的な大規模言語モデルシリーズで、様々な計算環境での多目的デプロイに特化して設計されています。エッジデバイスから高並発生産システムまで、これらのモデルは高度な量子化サポートと超長文脈能力を活用して、最高のパフォーマンスを実現します。

自然言語処理Transformers