Gemma 3 4B IT GGUF 是 Google DeepMind 推出的輕量級開源語言模型，基於與 Gemini 模型相同的研究和技術構建。該模型具有 128K 的大上下文窗口，支持超過 140 種語言，採用 GGUF 格式便於在各種設備上部署運行。

自然語言處理Gguf英語

Gemma 3 1B IT GGUF 是 Google DeepMind 開發的輕量級開源語言模型的 GGUF 格式版本。該模型基於 Gemma 3 1B IT（指令微調）模型轉換而來，具有 128K 的大上下文窗口，支持超過 140 種語言，適合在資源有限的環境中部署。

自然語言處理Gguf英語

GemMoE 是基於 Deepmind 的 Gemma 架構的專家混合（MoE）模型，融合了 8 個單獨微調的 Gemma 模型，每個令牌配備 2 個專家，功能強大且易於訓練和推理。

自然語言處理Transformers

IDEFICS是Deepmind開發的閉源視覺語言模型Flamingo的開源復現版本，支持多模態輸入（圖像+文本）並生成文本輸出。

多模態Transformers英語

IDEFICS 是 Deepmind 開發的閉源視覺語言模型 Flamingo 的開源復現版本，是一個多模態模型，可以接受任意序列的圖像和文本輸入，並生成文本輸出。

多模態Transformers英語

IDEFICS是一個開源的多模態模型，能夠處理圖像和文本輸入並生成文本輸出，是Deepmind Flamingo模型的開源復現版本。

多模態Transformers英語

IDEFICS-9B是一個90億參數的多模態模型，能夠處理圖像和文本輸入並生成文本輸出，是Deepmind Flamingo模型的開源復現版本。

多模態Transformers英語

Perceiver IO是一種通用Transformer架構，可處理多種模態數據，本模型專為圖像分類任務設計，在ImageNet數據集上預訓練。

計算機視覺Transformers

基於ImageNet預訓練的通用視覺感知器模型，採用卷積預處理和Transformer架構，支持圖像分類任務

計算機視覺Transformers

該模型是基於deepmind/language-perceiver在financial_phrasebank數據集上微調的金融文本情感分類模型。

自然語言處理Transformers

基於BERT的掩碼語言建模任務預訓練，支持處理UTF-8字節輸入的多模態Transformer模型

自然語言處理Transformers英語

基於ImageNet預訓練的通用視覺感知器模型，採用學習型位置嵌入處理圖像輸入

計算機視覺Transformers