Elastic Llama 3.2 1B Instruct
Apache-2.0
セルフホスティング環境で最速かつ最も柔軟なモデル。スライドコントロールでモデルサイズ、推論遅延、品質のバランスを自由に調整可能
大規模言語モデル
E
TheStageAI
65
3
Mistral Small 3.1 24B Instruct 2503 Q4 K M GGUF
Apache-2.0
これはmistralai/Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503を変換したGGUF形式モデルで、多言語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
M
PatataAliena
124
1
Llama 4 Scout 17B 16E Instruct GGUF
その他
Llama-4-Scout-17B-16E-Instructは多言語命令微調整モデルで、複数の言語をサポートし、LlamaEdgeで実行できます。
大規模言語モデル
Transformers 複数言語対応

L
second-state
2,959
0
Eurollm 9B Instruct GGUF
Apache-2.0
EuroLLM-9B-Instructは40以上の言語をサポートする多言語命令追従型大規模言語モデルで、特にヨーロッパ言語の処理能力を最適化しています。
大規模言語モデル 複数言語対応
E
bartowski
901
13
Mistral 7B Instruct V0.3 GPTQ 8b
ISTオーストリアが開発したMistral-7B-Instruct-v0.3量子化モデルで、GPTQ技術を用いた8ビット量子化を採用し、多言語テキスト生成タスクに適しています。
大規模言語モデル
Transformers

M
cortecs
15
1
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
16
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
2,691
6
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
2,694
98