# Apache-2.0オープンソース

Qwen2.5-VL-7B-Instruct は Qwen2.5 アーキテクチャに基づくマルチモーダルモデルで、画像とテキストの共同処理をサポートし、視覚言語タスクに適しています。

OLMo-2-0325-32BはAllenAIによって開発された大規模言語モデルで、320億のパラメータを持ち、様々なテキスト生成タスクに適しています。

GGUF形式に変換されたテキスト生成動画モデルで、ComfyUI-GGUFカスタムノードを使用可能

Qwen2-VL-7B-Instructを基にした韓国語視覚言語モデルで、画像からテキストタスクをサポート

BERTアーキテクチャに基づくフェイクニュース検出モデルで、英語ニュースの真偽を高精度で識別可能

Wisperlamaは、DFGが資金提供するWispermedグループの博士課程学生チームによって開発されたテキスト生成モデルで、Llama-3.1アーキテクチャをベースに最適化されています。

Qwen2-1.5B-Spanish-1.0はスペイン語でトレーニングされた大規模言語モデルで、スペイン語のテキスト処理タスクに特化しています。

これはCodeLlama-7b-Instruct-hfをベースにファインチューニングしたGQL言語モデルで、TuGraph Analyticsグラフ計算システム向けに設計されています。

これはApache-2.0ライセンスに基づくテキスト生成モデルで、具体的な機能と用途は追記予定です。

Stanzaは、生テキストから構文解析とエンティティ認識までの自然言語処理能力を提供する、効率的な多言語テキスト分析ツールセットです。