# エッジデバイスへのデプロイ

MiniCPM4は、エッジデバイス向けに設計された高効率な大規模言語モデルです。同じ規模のモデルで最高の性能を維持しながら、極限までの効率向上を実現し、典型的なエッジチップでは5倍以上の生成速度向上を達成します。

PP-OCRv3_mobile_recはPaddleOCRチームが開発した軽量級のテキスト行認識モデルで、SVTRアルゴリズムを採用し、中英語の認識をサポートし、特に中国語シーンに特化しています。

Holo1-7B GGUFモデルはSurfer - Hシステムの一部で、視覚文書検索などのマルチモーダルタスクに適しており、特にウェブページのインタラクションとネットワーク監視に長けており、低コストで高い精度を実現できます。

Llama-3.1-Nemotron-Nano-VL-8B-V1は、高度な文書インテリジェントビジュアル言語モデルで、画像や動画のクエリと要約が可能で、複数の環境にデプロイできます。

AceMath-RL-Nemotron-7Bは、完全に強化学習によって訓練された数学的推論モデルです。Deepseek-R1-Distilled-Qwen-7Bをベースに訓練され、数学的推論タスクで優れた性能を発揮し、同時にコーディングタスクにも一定の汎化能力を持っています。