Nvidia.openreasoning Nemotron 1.5B GGUF
モデル概要
このモデルはOpenReasoning-Nemotron-1.5Bの量子化バージョンで、テキスト生成タスクに特化しており、量子化処理によって推論効率が向上しています。
モデル特徴
量子化処理
量子化技術を通じてモデルのサイズを縮小し、推論速度を向上させると同時に、良好な生成品質を維持します。
高効率推論
最適化されたモデルは、パフォーマンスを維持しながら、計算リソースの要件を削減します。
モデル能力
テキスト生成
推論タスク
使用事例
テキスト生成
コンテンツ作成
記事や物語などのコンテンツの生成に使用できます。
質問応答システム
スマートな質問応答システムの構築に使用できます。
おすすめAIモデル
Qwen2.5 VL 7B Abliterated Caption It I1 GGUF
Apache-2.0
Qwen2.5-VL-7B-Abliterated-Caption-itの量子化バージョンで、多言語画像記述タスクをサポートします。
画像生成テキスト
Transformers 複数言語対応

Q
mradermacher
167
1
Nunchaku Flux.1 Dev Colossus
その他
Colossus Project FluxのNunchaku量子化バージョンで、テキストプロンプトに基づいて高品質な画像を生成することを目的としています。このモデルは、推論効率を最適化しながら、性能損失を最小限に抑えます。
画像生成 英語
N
nunchaku-tech
235
3
Qwen2.5 VL 7B Abliterated Caption It GGUF
Apache-2.0
これはQwen2.5-VL-7Bモデルに基づく静的量子化バージョンで、画像記述生成タスクに特化し、複数の言語をサポートしています。
画像生成テキスト
Transformers 複数言語対応

Q
mradermacher
133
1
Olmocr 7B 0725 FP8
Apache-2.0
olmOCR-7B-0725-FP8は、Qwen2.5-VL-7B-Instructモデルをベースに、olmOCR-mix-0225データセットで微調整した後、FP8バージョンに量子化した文書OCRモデルです。
画像生成テキスト
Transformers 英語

O
allenai
881
3
Lucy 128k GGUF
Apache-2.0
Lucy-128kはQwen3 - 1.7Bをベースに開発された、プロキシ型ネットワーク検索と軽量ブラウジングに特化したモデルで、モバイルデバイスでも効率的に動作します。
大規模言語モデル
Transformers 英語

L
Mungert
263
2