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

このプロジェクトでは、騰訊のHunyuanVideo-1.5-I2V-720pモデルの量子化GGUFバージョンを提供しており、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。このモデルは、静止画像を高品質な動画コンテンツに変換することができ、性能を最適化するための複数の量子化バージョンを提供しています。

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

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

ARC-Qwen-Video-7Bは、騰訊ARCラボが開発した現実世界の短動画を理解するためのマルチモーダルモデルで、Qwen2.5-VL-7B-Instructをベースに構築され、音声と動画の同期分析と理解をサポートしています。

マルチモーダルTransformers

これは騰訊のSRPOモデルの微調整と量子化バージョンで、主に画像出力の解像度とモデルの互換性を向上させ、8bit/4bitの量子化オプションを提供し、ユーザーにより良い使用体験をもたらします。

コンピュータビジョンDiffusers英語

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

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

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

騰訊混元A13B大規模モデルを変換した5ビット量子化バージョンで、AppleチップのMLXフレームワークに適しています。

自然言語処理Mlx

騰訊混元A13B大規模言語モデルの4ビット量子化バージョンで、命令追従タスクに適しています。

自然言語処理Mlx

騰訊混元A13B指令モデルの量子化バージョンで、技術的手段により性能を維持しながら実行効率を向上させます。

自然言語処理Gguf

混元ビデオ - I2Vは、全く新しい画像から動画への生成フレームワークで、騰訊の混元ビデオモデルを拡張したもので、静止画像から高品質の動画コンテンツを生成することができます。

混元-7Bは騰訊が公開したオープンソースの大規模言語モデルで、256Kの長テキスト処理能力とグループ化クエリ注意力メカニズム(GQA)を持ち、中国語7Bの稠密モデルで優れた性能を発揮します。

自然言語処理Transformers英語