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GLM 4.1V 9B Thinking AWQ
MIT
GLM-4.1V-9B-Thinkingは、マルチモーダル理解と推論に特化した強力なビジュアル言語モデル（VLM）で、AWQ量子化バージョンにより効率的な推論能力を提供します。
テキスト生成画像
Transformers
TransformersG
dengcao
882
1
GLM 4.1V 9B Thinking
MIT
GLM-4.1V-9B-Thinkingは、GLM-4-9B-0414ベースモデルに基づくオープンソースのビジュアル言語モデルで、複雑なタスクにおける推論能力の向上に特化しており、64kの文脈長と4Kの画像解像度をサポートします。
画像生成テキスト Transformers 複数言語対応
Transformers 複数言語対応G
THUDM
163
95
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
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
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