GLM 4 32B 0414 4bit DWQ
MIT
これはTHUDM/GLM-4-32B-0414モデルのMLXフォーマット版で、4ビットDWQ量子化処理が施されており、Appleチップデバイス向けの効率的な推論に適しています。
大規模言語モデル 複数言語対応
G
mlx-community
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4
GLM 4 32B 0414 4bit
MIT
GLM-4-32B-0414-4bit は THUDM/GLM-4-32B-0414 から変換された MLX フォーマットモデルで、中国語と英語のテキスト生成タスクをサポートします。
大規模言語モデル 複数言語対応
G
mlx-community
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3
Deepseek R1 AWQ
MIT
DeepSeek R1モデルのAWQ量子化バージョン、float16オーバーフロー問題を最適化し、効率的な推論デプロイをサポート
大規模言語モデル
Transformers 複数言語対応

D
cognitivecomputations
30.46k
77
Nanbeige 16B Base Llama
Apache-2.0
Nanbeige-16Bは南貝格大規模モデル研究所によって開発された160億パラメータの言語モデルで、2.5兆トークンで事前学習され、中国語と英語をサポートしています。
大規模言語モデル
Transformers 複数言語対応

N
duoqi
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4
BELLE 7B 2M
Apache-2.0
BELLEはBloomz-7b1-mtモデルをファインチューニングした中英語命令理解・生成モデルで、優れた中国語処理能力を備えています
大規模言語モデル
Transformers 複数言語対応

B
BelleGroup
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おすすめAIモデル
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化
大規模言語モデル
Transformers 複数言語対応

L
scb10x
3,269
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Cadet Tiny
Openrail
Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2%です。
対話システム
Transformers 英語

C
ToddGoldfarb
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Roberta Base Chinese Extractive Qa
RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。
質問応答システム 中国語
R
uer
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