%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%23061b40;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%23306af1;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%235ce5cf;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M55,10.5h9v3h-9v9h12V7.5h-12v3ZM64,19.5h-6v-3h6v3Z'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='69%2016.5%2078%2016.5%2078%2019.5%2069%2019.5%2069%2022.5%2081%2022.5%2081%2013.5%2072%2013.5%2072%2010.5%2081%2010.5%2081%207.5%2069%207.5%2069%2016.5'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='95%2010.5%2095%207.5%2083%207.5%2083%2022.5%2095%2022.5%2095%2019.5%2086%2019.5%2086%2016.5%2095%2016.5%2095%2013.5%2086%2013.5%2086%2010.5%2095%2010.5'/%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M40,1.5v21h11.6l1.4-1.4v-7.6h0c0,0-1.4-1.5-1.4-1.5l1.4-1.4V2.9l-1.4-1.4h-11.6ZM50,19.5h-7v-6h7v6ZM50,10.5h-7v-6h7v6Z'/%3e%3c/g%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M23.1,24L14.7,4.8l-4.9,11.2h3.8l-1.8,4H3.3L12.1,0H2C.9,0,0,.9,0,2v20c0,1.1.9,2,2,2h21.1Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M34,0h-16.8l10.6,24h6.2c1.1,0,2-.9,2-2V2C36,.9,35.1,0,34,0ZM32.5,20h-4V4h4v16Z'/%3e%3c/svg%3e)
Kimi Dev 72B 8bit
MIT
Kimi-Dev-72B-8bitは、moonshotai/Kimi-Dev-72Bを変換した8ビット量子化バージョンで、MLXフレームワークに適したテキスト生成モデルです。
大規模言語モデル その他
K
mlx-community
397
2
Kimi Dev 72B 4bit DWQ
MIT
Kimi-Dev-72B-4bit-DWQは、moonshotai/Kimi-Dev-72Bを基に変換された4ビット量子化大規模言語モデルで、MLXフレームワークに適しています。
大規模言語モデル その他
K
mlx-community
769
15
Kimi Dev 72B 4bit
MIT
Kimi-Dev-72B-4bitは、moonshotai/Kimi-Dev-72Bを基に変換された4ビット量子化の大規模言語モデルで、MLXフレームワーク用に最適化されています。
大規模言語モデル その他
K
mlx-community
298
1
Cognitivecomputations Qwen3 72B Embiggened GGUF
Apache-2.0
cognitivecomputations/Qwen3-72B-Embiggenedモデルに基づく量子化バージョンで、llama.cppを使用して量子化処理を行い、様々な環境で効率的に動作します。
大規模言語モデル
C
bartowski
826
1
Rombos LLM V2.5 Qwen 72b
その他
Rombos-LLM-V2.5-Qwen-72bはQwen2.5 - 72Bの継続的微調整バージョンで、特定の方法で指令モデルと基礎モデルを融合し、より優れた性能を発揮します。
大規模言語モデル
Transformers
TransformersR
rombodawg
1,160
38
ECE TW3 JRGL V5
Apache-2.0
ECE-TW3-JRGL-V5は、mergekitを通じてMoMo-72B-lora-1.8.7-DPOとalpaca-dragon-72b-v1モデルをマージして得られた新しいモデルで、複数のモデルの長所を融合しています。
大規模言語モデル Transformers
TransformersE
paloalma
10.59k
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
Transformers 複数言語対応L
scb10x
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16
Cadet Tiny
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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
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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
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98