# エッジデバイス展開

Qwen3はQwenシリーズの最新世代の大規模言語モデルで、一連の高密度および混合専門家(MoE)モデルを提供し、推論、指示追従、エージェント能力、多言語サポートにおいて画期的な進歩を遂げています。

D-FINEは強力なリアルタイム物体検出器で、DETRモデル内のバウンディングボックス回帰タスクを再定義することで卓越した位置特定精度を実現しました。

D-FINE はリアルタイム物体検出モデルで、バウンディングボックス回帰タスクを再定義することで卓越した位置特定精度を実現しました。

Qwen2.5-VL-3B-Instructは3Bパラメータ規模のマルチモーダルモデルで、画像テキスト生成タスクをサポートし、特にllama.cppでの視覚機能サポートを最適化しています。

Qwen2.5-VL-7B-Instruct はマルチモーダル視覚言語モデルで、画像理解とテキスト生成タスクをサポートします。

Gemma 3 27BパラメータのGGUF量子化バージョン、画像テキストインタラクションタスクをサポート

RT-DETRv2はDETRアーキテクチャを改良したリアルタイム物体検出モデルで、選択的マルチスケール特徴抽出や動的データ拡張などの革新点により検出性能を最適化しています。

RT-DETRv2はリアルタイム物体検出Transformerモデルの改良版で、マルチスケール特徴抽出と最適化されたトレーニング戦略により性能を向上させています。

Qwen2-Audioは先進的な小規模マルチモーダルモデルで、音声とテキスト入力をサポートし、音声認識モジュールに依存せずに音声インタラクションを実現します。

RetinafaceはMobileNetまたはResNet50バックボーンネットワークを基にした軽量な顔検出モデルで、効率的に顔を検出し顔のキーポイント座標を提供します。