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Qwen3 Embedding 0.6B W4A16 G128
Apache-2.0
Qwen3-Embedding-0.6BのGPTQ量子化バージョン。VRAM使用量が最適化され、性能損失が少ない。
テキスト埋め込み
Q
boboliu
131
2
FLUX.1 Schnell DF11
DFloat11非可逆圧縮フォーマットを採用したFLUX.1-schnellモデル、VRAM使用量を30%削減しながら100%精度を維持
画像生成
F
DFloat11
2,043
6
Deepseek R1 Distill Qwen 32B Quantized.w8a8
MIT
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32BのINT8量子化バージョンで、重み量子化と活性化値量子化によりVRAM使用量を削減し計算効率を向上。
大規模言語モデル
Transformers
TransformersD
neuralmagic
2,324
9
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
Transformers 複数言語対応L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
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
Transformers 英語C
ToddGoldfarb
2,691
6
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
R
uer
2,694
98