# エッジコンピューティング

Skywork-OR1-7Bは7Bパラメータ規模の大規模言語モデルで、さまざまなハードウェアニーズに対応するために複数の量子化バージョンを提供します。

これは非常にコンパクトで高速な日本語リランキングモデルで、RAGシステムの精度向上に適しています。

Phi-4-mini-reasoningは合成データに基づく軽量オープンモデルで、高品質で密度の高い推論データに焦点を当て、数学的推論能力を強化するためにさらに微調整されています。

モバイル端末へのデプロイに最適化された軽量命令微調整言語モデル

MiniCPM-o-2_6 はマルチモーダル変換モデルで、複数の言語をサポートし、様々なタスクに適しています。

GLM-Edge-V-5Bは50億パラメータのマルチモーダルモデルで、画像とテキスト入力をサポートし、画像理解とテキスト生成タスクを実行できます。

GLM-Edge-1.5B-Chat はGLMアーキテクチャに基づく15億パラメータ規模のチャットモデルで、中国語対話シナリオに適しています。

whisper-tinyをベースとしたドイツ語音声認識モデルで、パラメータ数は3780万、モデルサイズに敏感なエッジシナリオに適しています。

これはopenai/whisper-tinyのGGMLフォーマットをRatchetのカスタムフォーマットに変換したバージョンです

これはmicrosoft/deberta-v3-xsmallをファインチューニングした小型で効率的なゼロショット分類モデルで、エッジデバイスやブラウザ内での使用に最適化されています。

これは超小型で高性能なゼロショット分類モデルで、エッジデバイスやブラウザアプリケーション向けに設計されています。

MobileBERTベースの軽量モデルで、入力文字列中のSQLインジェクション攻撃を検出するために設計されており、エッジコンピューティングシナリオに適しています。