# 長文生成

Mistralモデルに基づくアニメキャラクターチャットボットで、『狐仙さんのお手伝い』のセンコをベースに、感情的サポートと温かい対話体験を提供します。

これはOpenBuddy-R1-0528-Distill-Qwen3-32B-Preview0-QATの量子化バージョンで、量子化技術を利用して、さまざまなハードウェア条件下でより効率的にモデルを実行できます。

Schreiber-mistral-nemo-12Bは、mistral-nemo-kartoffel-12Bをベースに微調整された大規模言語モデルで、より強力で正確な言語処理能力を提供することに特化しています。

これはPocketDoc/Dans-PersonalityEngine-V1.3.0-24bを基に変換されたGGUF形式モデルで、様々なテキスト生成タスクに適しています。

これはGPTQ手法を用いてGLM-4-32B-0414を4ビット量子化したモデルで、コンシューマー向けハードウェアに適しています。

Archaeo-32Bを基に強化学習でトレーニングされた融合モデルで、ロールプレイとクリエイティブライティングに最適化

これはGrypheのMythoMax-L2-13BモデルのGGUF変換の浮動小数点16ビット版で、高いVRAM容量を持つGPUでの全品質のローカル推論用に設計されています。

Qwen3はQwenシリーズの最新世代の大規模言語モデルで、包括的な密モデルと混合専門家（MoE）モデルを提供します。広範なトレーニングに基づき、Qwen3は推論、指示追従、エージェント能力、多言語サポートにおいて画期的な進歩を実現しました。

Gemma 27bをファインチューニングした対話モデルで、Claude 3のテキスト品質を再現することを目的としており、ChatML形式の対話インタラクションをサポートします。

Qwen2.5はQwen大規模言語モデルの最新シリーズで、15億パラメータ規模の命令調整モデルであり、多言語と長文生成をサポートします。

バジャー・ライターは複数のLlama 3 8Bモデルを正規化フーリエタスク重畳したモデルで、テキスト生成タスクに特化しており、特にクリエイティブライティングと命令追従に優れています。

日本語小説創作支援のためにファインチューニングされた大規模言語モデルのプレビュー版

ThinkAgain1.5は強力なテキスト生成モデルで、自然でスマートな推論能力を備え、ツール呼び出しをサポートし、様々な言語シナリオで機能を発揮します。

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14Bを微調整したクリエイティブライティング強化モデルで、創作表現が大幅に向上

Gemma 3 12B ITはGoogleが開発した大規模言語モデルで、マルチモーダル入力と長いコンテキスト処理をサポートしています。

Googleが開発したGemma 3 4B ITモデルは、マルチモーダル入力と長文コンテキスト処理をサポートし、テキスト生成や画像理解タスクに適しています。

このモデルはQwen2.5-14B-Instructをベースに微調整されたテキスト生成モデルで、TRLライブラリを使用してトレーニングされています。

Gensyn強化学習群専用に設計された0.5Bパラメータの命令微調整モデルで、ローカルでの微調整トレーニングをサポート

Qwen2.5-7B-Instructは通義千問大モデルシリーズの最新7Bパラメータ命令ファインチューニングモデルで、強化された知識量、コードと数学能力を備え、128Kトークンの長文コンテキストと多言語処理をサポートします。

Llama-3.2-3B-Instructアーキテクチャに基づく推論強化モデルで、数学分析、論理的推論、構造化データ理解に優れています。

Trillion-7Bプレビュー版は多言語大規模言語モデルで、英語、韓国語、日本語、中国語をサポートし、計算効率と性能において同規模の7Bモデルを上回ります。

T3Q-qwen2.5-14b-v1.2-e2はQwen/Qwen2.5-14B-Instruct-1Mモデルを基にした後訓練バージョンで、LoRA-8-4-0.0001-cosine-32-16設定を使用し、トレーニングデータはtrain_data_v1.2です。

これはQwen2.5-14B-Instruct-1Mを基にした量子化モデルで、GGUF形式に変換されており、llama.cppフレームワークに適しています。

Flash線形注意力機構に基づくRWKV-7 g1モデルで、多言語処理をサポートし、深度思考能力を備えています。

QwenのQwQ 32Bアーキテクチャを基に最適化された大規模言語モデルで、効率的なメモリ利用、プログラミング支援、複雑な問題解決に特化しています。

Hiber-Multi-10B-Instruct はTransformerアーキテクチャに基づく先進的な多言語大規模モデルで、複数の言語をサポートし、100億のパラメータを持ち、テキスト生成タスクに適しています。

ALLaMはサウジアラビアデータ・人工知能局(SDAIA)によって開発されたアラビア語技術大規模言語モデルで、アラビア語と英語をサポートし、完全なスクラッチトレーニングモードを採用し、70億のパラメータを持っています。

純粋なRNNベースの70億パラメーターモデルで、知識蒸留によって訓練され、RWKV-7の効率的なリカレントメカニズムとセルフアテンションのないアーキテクチャを示しています。

これはQVQ-72B-Preview-abliteratedモデルのGPTQ量子化8ビットバージョンで、画像テキストからテキストへの変換タスクをサポートします。

Qwen2.5-14BとQwen2.5-14B-Instructモデルを基にした多段階トレーニングモデルで、テキスト生成と命令理解タスクに特化しています。

Magnolia-v3-Gemma2-8k-9Bは、mergekitを使って事前学習言語モデルをマージすることで作成されたモデルで、テキスト生成に新しい解決策を提供します。

小説や物語の創作に特化して最適化されたGemma2モデルで、複数のトップクラスの物語創作モデルを融合して微調整され、より豊富で繊細で深みのある内容生成能力を備えています。

これはLlama-3.3-70B-Instructモデルを基にしたGPTQ量子化8ビット版で、微調整と最適化が施されており、対話推論タスクに適しています。

mergekitツールで統合された12Bパラメータの言語モデルで、UnslopNemo-12B-v4のGPT対策特性とMN-12B-Mag-Mell-R1の知的なパフォーマンスを融合し、クリエイティブライティングやロールプレイシナリオに適しています

Llama 3.3 Instructをベースに訓練された700億パラメータの大規模言語モデルで、対話生成とクリエイティブコンテンツ作成に特化

Bamba-9BはMamba-2アーキテクチャに基づくデコーダ専用言語モデルで、2段階トレーニングを経ており、幅広いテキスト生成タスクに優れています。

Mistral-Large-Instructを微調整した123Bパラメータモデルで、Claude 3のテキスト生成品質を再現することを目的としています

Mistralアーキテクチャを基にしたクリエイティブライティングモデルで、誇張された文体と予測不可能な創造的な出力で知られ、散文、小説創作、ロールプレイに特化しています。

Tucano-2b4は、ポルトガル語に特化して原生事前学習を行った大規模言語モデルで、トランスフォーマーアーキテクチャに基づき、2000億トークンのGigaVerboデータセットで学習されました。

MaziyarPanahi/calme-2.4-rys-78bをベースに、mlabonne/orpo-dpo-mix-40kデータセットで微調整された大規模言語モデルで、Open LLM Leaderboardで1位を獲得しています。