モデル選定

MLXフレームワーク対応

# MLXフレームワーク対応

Josiefied Qwen3 8B Abliterated V1 8bit

Qwen3-8Bを最適化した8ビット量子化バージョン、MLXフレームワーク向けの効率的な推論に適応

大規模言語モデル

Josiefied Qwen3 4B Abliterated V1 4bit

これはQwen3-4BモデルをMLX形式に変換した4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。

大規模言語モデル

GLM 4 32B 0414 4bit

GLM-4-32B-0414-4bit は THUDM/GLM-4-32B-0414 から変換された MLX フォーマットモデルで、中国語と英語のテキスト生成タスクをサポートします。

大規模言語モデル複数言語対応

Gemma 3 12b It Mlx 4Bit

Gemma 3 12B IT MLX 4Bitは、unsloth/gemma-3-12b-itから変換されたMLX形式モデルで、Appleシリコンデバイスに適しています。

大規模言語モデル

Transformers 英語

Mlx Stable Diffusion 3.5 Large 4bit Quantized

これはStable Diffusion 3.5 LargeモデルをDiffusionKit MLXフレームワーク上で量子化したバージョンで、画像生成タスクに適しています。

テキスト生成画像英語

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

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

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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