これはGoogle Gemma 2 9Bモデルを微調整したオランダ語患者シミュレーションモデルで、医療教育シーン向けに特別に設計されています。モデルは常に固定のJSON構造で応答し、手術を終えて回復中の患者「マリア」をシミュレートし、看護専門の学生が安全な環境でコミュニケーションと臨床推論能力を鍛えることをサポートします。

自然言語処理Ggufその他

Nanonets-OCR2-3B GGUFモデルは、文書処理用に設計された強力なツールで、さまざまな文書をスマートに構造化されたMarkdown形式に変換でき、OCR、画像からのテキスト変換、PDFからのMarkdown変換、ビジュアル質問応答など、さまざまな高度な識別と処理能力を備えています。

マルチモーダルTransformersその他

これはQwen3-VL-32B-Thinkingモデルを変換した4ビット量子化バージョンで、MLXフレームワークに特化して最適化されています。このモデルは32Bパラメータ規模のマルチモーダル視覚言語モデルで、思考連鎖推論能力を備え、画像とテキストの入力を同時に処理し、高品質のテキスト応答を生成することができます。

マルチモーダルTransformers

NVIDIA Nemotron Nano v2 12B VLは強力なマルチモーダルビジュアル言語モデルで、多画像推論と動画理解をサポートし、文書インテリジェンス、ビジュアル質問応答、要約機能を備え、商用に使用できます。

マルチモーダルTransformers

本プロジェクトはQwen2.5-VL-7B-Instructモデルに基づいており、視覚質問応答タスクに特化しており、画像に関連する質問に正確に回答でき、高い正確性と関連性を備えています。これはマルチモーダル視覚言語モデルであり、画像理解と画像に基づく質問応答インタラクションをサポートします。

マルチモーダルSafetensors英語

NVIDIA Nemotron Nano 12B v2は、NVIDIAによって最初から訓練された大規模言語モデルで、推論および非推論タスク用に設計されています。混合Mamba2-Transformerアーキテクチャを採用し、多言語に対応し、制御可能な推論能力を備えており、ユーザーの要求に応じて推論過程を生成するか、直接答えを提供することができます。

自然言語処理Transformers多言語

GPT-OSS-20BはOpenAIが開発したオープンウェイトモデルで、210億のパラメータ（うち36億がアクティブパラメータ）を持ち、低遅延、ローカルデプロイ、特定のユースケース向けに設計されています。このモデルはharmony応答形式で訓練されており、強力な推論能力とエージェントタスク処理能力を備えています。

自然言語処理Transformers

日本のレシートビジュアル言語モデルlfm2 - 450Mは、日本のレシートを理解して処理するために特別に開発されたビジュアル言語モデルです。これはLiquidAIのLFM2 - VL - 450M基礎モデルに基づいて構築されており、レシート画像を分析し、構造化情報を抽出し、レシート内容に関する質問に答え、日本語と英語で詳細な説明を提供することができます。

マルチモーダルTensorboard多言語

MGM-Omni-7Bは全モーダルチャットボットで、テキスト、画像、ビデオ、音声入力を処理し、テキストと音声の応答を生成することができます。長音声の理解と生成能力を備え、中英語のゼロサンプル音声クローンもサポートしています。

マルチモーダルTransformers多言語

Nile-Chat-4Bは、MBZUAI-Parisが開発した40億パラメータの多言語対話モデルで、先進的なTransformerアーキテクチャに基づいて構築され、対話シーンに特化して最適化されています。このモデルは複数の言語をサポートし、流暢な自然言語対話が可能で、高品質な応答生成能力を備えています。

自然言語処理Transformersその他

gpt-oss-20bはOpenAIが開発したオープンウェイトモデルで、210億のパラメータ（うち36億はアクティブなパラメータ）を持ち、低遅延、ローカルデプロイ、特定のシナリオ向けに設計されています。このモデルはharmony応答形式で訓練され、強力な推論能力とエージェントタスク処理能力を備えています。

自然言語処理Transformers

Impish_LLAMA_4Bは、nVidiaの枝刈りモデルに基づいて構築された40億パラメータの大規模言語モデルで、ロールプレイングとアドベンチャーシーンに特化して最適化されています。このモデルは、小さなパラメータ規模を維持しながら、卓越した応答能力とコンテキスト感知能力を発揮し、首尾一貫したアドベンチャーストーリーを生成し、一定のアシスタント機能を備えています。

自然言語処理Transformers英語

このモデルは、Qwen/Qwen3-4Bをベースに、medmcqa-grpoデータセットでGRPO方法を用いて微調整した医療質問応答大規模言語モデルです。医学選択問題のシナリオに特化して最適化されており、強力な医学的推論能力を備えています。

自然言語処理Transformers

LayoutLMv3-baseをファインチューニングしたドキュメントQAモデルで、OCRデータを利用してドキュメントを理解し関連する質問に答えることができます。

マルチモーダルTransformers多言語

Llama 3.2-VisionはMetaが開発したマルチモーダル大規模言語モデルで、画像推論とテキスト生成能力を備え、視覚認識、画像記述、質問応答などのタスクをサポートします。

マルチモーダルTransformers多言語

Video-R1-7BはQwen2.5-VL-7B-Instructを最適化したマルチモーダル大規模言語モデルで、ビデオ推論タスクに特化しており、ビデオコンテンツを理解し関連する質問に答えることができます。

マルチモーダルTransformers英語

Raptor-X5-UIGENはQwen 2.5 14Bモダリティアーキテクチャを基に設計された大規模言語モデルで、UI設計、ミニマルコーディング、コンテンツ集約型開発に特化し、強化された推論能力と構造化された応答生成を備えています。

自然言語処理Transformers英語

Yuna Ai V4は、LLaMA 3.1 8Bアーキテクチャに基づく多言語テキスト生成モデルで、スマートな対話と知識問答体験の提供に特化しています。3B以上のトークンで訓練され、量子思考などの先進的な特性を備え、対話能力と創造力に優れています。

自然言語処理Gguf多言語

mBART-large-50をファインチューニングしたトルコ語の抽象質問応答モデルで、法律テキスト向けに設計されており、単なる断片抽出ではなく自然で流暢な言い換え回答を生成できます。

自然言語処理Transformersその他

トルコ法律テキストの抽出型Q&Aタスク向けにファインチューニングされたBERTモデルで、法律条項から関連する部分を抽出して質問に答えることができます。

自然言語処理Transformersその他