# 8ビット量子化

ERNIE-4.5-21B-A3B-PT-8bitは、百度のERNIE-4.5-21B-A3B-PTモデルの8ビット量子化バージョンで、MLX形式に変換されており、Appleチップ搭載のデバイスに適しています。

Jan-nano-8bitは、Menlo/Jan-nanoモデルを変換した8ビット量子化バージョンで、MLXフレームワーク用に最適化され、テキスト生成タスクに適しています。

これはDeepSeek-R1-0528-Qwen3-8Bモデルを変換したMLX形式の8ビット量子化バージョンで、テキスト生成タスクに適しています。

DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8Bモデルに基づく8ビット量子化バージョンで、Apple Siliconチップ用に最適化され、テキスト生成タスクに適しています。

Devstral-Small-2505-8bitは、mistralai/Devstral-Small-2505を基に変換された8ビット量子化モデルで、MLXフレームワークに適しており、複数の言語のテキスト生成タスクをサポートします。

Qwen3-32B-8bitはQwen3-32Bモデルを8ビット量子化したバージョンで、テキスト生成タスクに適しており、mlx-communityによってリリースされました。

これはsesame/csm-1bからMLXフォーマットに変換されたテキスト読み上げモデルで、英語をサポートしています。

このモデルはQwen/Qwen3-235B-A22Bから変換された8ビット量子化バージョンで、テキスト生成タスクに適しています。

このモデルはQwen/Qwen3-30B-A3Bから変換されたMLX形式モデルで、8ビット量子化をサポートし、テキスト生成タスクに適しています。

Qwen3-30B-A3B-MLX-8bit は Qwen/Qwen3-30B-A3B を変換した 8 ビット量子化バージョンで、MLX フレームワーク向けに最適化されており、テキスト生成タスクに適しています。

Qwen3-30B-A3B-8bitはQwen/Qwen3-30B-A3BモデルのMLX形式に変換されたバージョンで、Appleチップ上で効率的に動作することができます。

Qwen/Qwen3-8Bを基に変換された8ビット量子化MLX形式の大規模言語モデルで、テキスト生成タスクに適しています。

このモデルはTHUDM/GLM-4-32B-0414から変換された8ビット量子化MLXフォーマットの大規模言語モデルで、中英文テキスト生成タスクをサポートします。

Orpheusは高性能な韓国語テキスト読み上げモデルで、自然な感情表現を実現するために微調整され、8ビット量子化バージョンで効率化されています。

オルフェウスは高性能なテキスト読み上げモデルで、自然な感情表現を伴う音声合成のために微調整されています。このリポジトリでは30億パラメータモデルの8ビット量子化バージョンをホストしており、高品質な出力を維持しながら効率を最適化しています。

オルフェウスは高性能なテキスト読み上げモデルで、自然な感情表現を実現するために微調整されています。このリポジトリでは30億パラメータモデルの8ビット量子化バージョンをホストしており、高品質な出力を維持しながら効率を最適化しています。

Orpheusは高性能なドイツ語テキスト音声変換モデルで、自然で感情豊かな音声合成を実現します。このモデルは30億パラメータモデルの8ビット量子化バージョンで、実行効率を最適化しています。

VL-Rethinker-7B-8bit は Qwen2.5-VL-7B-Instruct をベースとしたマルチモーダルモデルで、視覚質問応答タスクをサポートします。

このモデルはQwen2.5-VL-7B-Instructから変換されたマルチモーダル視覚言語モデルで、8ビット量子化をサポートし、視覚的質問応答タスクに適しています。

Gemma 3 27B IT QAT 8bit はGoogleのGemma 3 27Bモデルを変換したMLX形式のモデルで、画像からテキストへのタスクをサポートします。

これはMLXフレームワークに基づく8ビット量子化バージョンのOrpheus-3B事前学習言語モデルで、元のモデルはCanopyLabsによって開発されました。

OmniGen-v1の8ビット量子化バージョンで、テキストから画像および画像から画像のタスクに適しており、マルチモーダル入力をサポートします。

これはEleutherAI GPT-Jの60億パラメータモデルの8ビット量子化バージョンで、Colabや1080Tiなどの限られたGPUリソースでの実行と微調整に最適化されています。