# Apache-2.0ライセンス

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Wan-AI/Wan2.1-T2V-14BモデルをGGUF形式に変換したバージョンで、主にテキストから動画を生成するタスクに使用されます。

OpenF5 TTSはF5-TTSフレームワークでトレーニングされたオープンソースのテキスト読み上げモデルで、ゼロショット音声クローン機能をサポートし、Apache 2.0ライセンスのもと商用利用が可能です。

Qwen3-0.6BはTransformerアーキテクチャに基づくオープンソースの言語モデルで、6億のパラメータ規模を持ち、テキスト要約などの自然言語処理タスクに適しています。

OLMo 2 1B SFTはOLMo-2-0425-1Bモデルの教師ありファインチューニング版で、Tulu 3データセットで訓練され、様々なタスクで最先端の性能を実現することを目的としています。

阿里巴巴PAIがリリースした14Bパラメータ規模のマルチモーダルモデルで、テキストから動画生成タスクをサポート

PhoBERTはRoBERTaアーキテクチャを基に最適化されたベトナム語事前学習言語モデルで、ベトナム語テキスト分類タスクに適しています。

15言語をサポートする学習型スパース検索モデルで、OpenSearch専用に設計されており、推論不要で効率的な検索を実現

Apache-2.0ライセンスに基づくテーブル分類モデルで、英語をサポートし、主にテーブルデータの分類タスクに使用されます。

Jina Embeddings V2 Base Codeは、Transformerアーキテクチャに基づく英語テキスト埋め込みモデルで、コード関連テキストの特徴抽出と文類似度計算に特化しています。

Nomic-embed-text-v1.5はNomic AIによって開発されたテキスト埋め込みモデルで、sentence-transformersライブラリに基づいており、文の類似度タスクに特化しています。

これはBilal-Mamji/Medical-summaryデータセットで訓練された医療要約生成モデルで、医療テキストから簡潔な要約を生成するために主に使用されます。

WiroAIが開発したトルコ語大規模言語モデル、Llama-3.1-8B-Instructを基に微調整され、トルコ語テキスト生成と会話タスクに特化しています。

20万件のテキストデータでトレーニングされた悪口検知モデルで、テキスト内の不適切な言語を識別します。

KStackデータセットで微調整されたCodeLlama-7Bモデル、Kotlinコード生成に最適化

このモデルはApache-2.0ライセンスに基づくオープンソースモデルで、アブハズ語をサポートし、主に物体検出タスクに使用されます。

Meta-Llama-3-8B-Instructを基にした韓国語コマンドチューニングバージョンで、韓国語の理解と生成能力を特別に最適化

test-dareはMistral-7Bをベースにしたマージモデルで、DAREメソッドにより複数のMistral-7Bバリアントを統合し、各モデルの強みを組み合わせています。

M2-BERT-128は論文『Benchmarking and Building Long-Context Retrieval Models with LoCo and M2-BERT』で提案された8000万パラメータの検索モデルチェックポイント

GEITje-7B-chatはMistralアーキテクチャに基づくオランダ語会話モデルで、チャットや対話タスクに最適化されています。

これはApache-2.0ライセンスに基づく視覚的質問応答モデルで、英語をサポートし、視覚に関連する質問応答タスクに特化しています。

Merlyn Education Safety 12B は教育分野の安全なコンテンツ生成に特化した大規模言語モデルで、Merlyn Mindによって開発されました。

Japanese StableLM Instruct Gamma 7BはStability AIによって開発された日本語大規模言語モデルで、Mistralアーキテクチャを基盤としており、日本語の命令理解と生成タスクに特化しています。

meta-llama/Llama-13b-hf大規模モデルをベースに、65万件のコマンドデータセットでファインチューニングされた韓国語版

Mistral 7B v0.1はMistral AIが開発した70億パラメータのオープンソース大規模言語モデルで、Apache 2.0ライセンスで公開されています。

日本漫画の日本語テキストに特化した光学文字認識モデル

OpenAssistant/oasst1データセットでファインチューニングされた3Bパラメータの大規模言語モデル、H2O LLM Studioでトレーニング

120億パラメータの教育分野向け安全評価モデル、授業環境向けに設計されたコンテンツ適性判断ツール

CompCSE専用データセットに基づく文類似度計算モデルで、英語テキスト処理に適しています。

RoBERTaアーキテクチャに基づき、CiNii Articlesの日本語学術論文要約で事前学習されたマスク言語モデル

このモデルには十分な情報がなく、具体的な紹介を提供できません。

Stanzaは高精度で効率的な多言語テキスト分析ツールセットで、ウルドゥー語のテキスト分析機能を提供します。

ParsBERTベースのペルシャ語文埋め込みモデルで、高品質な文ベクトル表現を生成

これはロシア語をサポートするテキスト処理モデルで、主にテキスト生成とテキスト補完タスクに使用されます。

ウィキペディアのデータセットを使って訓練された多言語BERTの簡素化版で、ドイツ語に特化して最適化され、元のモデルの表現出力と精度を維持しています。

これはbert-base-multilingual-casedのカスタマイズ簡易版で、タイ語処理に最適化され、元のモデルの精度を維持しています。