# Appleチップ最適化

これはTHUDM/GLM-4.1V-9B-Thinkingから変換されたMLX形式のモデルで、視覚言語タスクをサポートします。

Devstral-Small-2507は多言語テキスト生成をサポートするモデルで、Appleチップに対して最適化されています。

Devstral-Small-2507はmistralaiによって開発された多言語テキスト生成モデルで、複数の言語をサポートし、特にAppleシリコンチップ搭載のデバイスに適しています。

Gemma-3n-E4B-itはGoogleによって開発されたモデルで、MLX量子化による最適化が施されており、特にAppleシリコンチップデバイスに適しています。

Googleが提供するコミュニティモデルで、様々な画像テキストからテキストへの変換タスクに適しており、Appleチップに最適化されています。

GLM-4-9Bの高性能4ビットDWQ量子化バージョンで、Appleチップ用に最適化され、128Kの長文脈をサポートします。

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。

DeepSeek AIによって開発された大規模言語モデルで、4ビット量子化による最適化が施され、Appleチップ搭載のデバイスに適しています。

Qwen3-8Bの4ビットAWQ量子化バージョン、MLXライブラリ向けに最適化され、19.2万トークンの長文コンテキスト処理をサポート、エッジデバイス向けのデプロイメントに適しています。

これはQwen/Qwen3-235B-A22Bを基に変換された3ビット深度量子化モデルで、テキスト生成タスクに適しています。

VL-Rethinker-72Bの4ビット量子化バージョンで、AppleデバイスのMLXフレームワークに適しており、視覚質問応答タスクをサポートします。

VL-Rethinker-7B 4ビットMLX量子化版はTIGER-Lab/VL-Rethinker-7Bモデルの量子化バージョンで、Appleデバイス向けに最適化され、視覚質問応答タスクをサポートします。

InternVL3-8B-6bit はMLXフォーマット変換に基づく視覚言語モデルで、多言語の画像テキストからテキストへのタスクをサポートします。

これはQwen2.5-VL-7B-Instructをベースにしたマルチモーダルモデルで、視覚QAタスクをサポートし、Appleチップ上で効率的に動作するようMLXフォーマットに変換されています。

Rombo-LLM-V3.1-QWQ-32bは32Bパラメータ規模の大規模言語モデルで、llama.cppのimatrix量子化処理を経ており、さまざまなハードウェアニーズに対応する複数の量子化バージョンを提供します。

これはMLXフレームワークに基づいて変換された動画テキストからテキストへのモデルで、動画理解とコマンド追従タスクに適しています。

これはMLX形式の動画テキスト変換モデルで、HuggingFaceTBによって開発され、英語の言語処理をサポートしています。

これはQwen2.5-VL-3B-Instructモデルを基にした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、画像テキスト生成タスクをサポートします。

deepseek-ai/Janus-Pro-7B を基にした4ビット量子化バージョンで、Appleチップデバイスに適しており、チャットタスクをサポートします。

deepseek-ai/Janus-Pro-1Bを基にした4ビット量子化バージョン、AppleチップのMLXフレームワークに適応

WhisperKitはAppleチップ向けに設計されたローカル音声認識フレームワークで、効率的な自動音声認識機能を提供します。

Llama 3.1で最適化された80億パラメータのブランドセーフティ分類モデル、Appleチップデバイス向けに特別に最適化

Stable Diffusion 3.5 LargeをMLXフレームワーク向けに最適化した、Appleチップ向けテキストから画像生成モデル

Stable Diffusion 3 MediumのMLX実装、テキストから画像生成に特化

潜在拡散ベースのテキストから画像を生成するモデルで、Appleチップ向けに最適化されたCore MLバージョン

潜在拡散アーキテクチャに基づくテキストから画像を生成するモデルで、英語のプロンプトから高品質な画像を生成可能

潜在拡散モデルに基づくテキストから画像を生成する技術で、テキスト入力からリアルな画像を生成可能

潜在拡散に基づくテキストから画像生成モデルで、テキスト入力からリアルな画像を生成でき、アート創作や研究用途に適しています。