# オープンソースモデル

慧慧AI量子化モデルはMagistral-Small-2506-abliteratedの量子化バージョンで、知識を誰もが利用できるようにすることに取り組んでいます。

DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8BのAWQ量子化バージョンで、特定のシーンでの高効率推論に適しています。

FairyR1-32Bは32Bパラメータ規模の大規模言語モデルで、PKU-DS-LABによって開発され、テキスト生成タスクに特化しています。

DMind-1はテキスト生成の基盤モデルであり、知識の自由な伝播を目指しています。

DMind-1-miniは軽量なテキスト生成モデルで、様々な自然言語処理タスクに適しています。

Gemmaアーキテクチャに基づくトルコ語大規模言語モデルで、テキスト生成タスクに特化しています。

Cosmos-Reason1-7BはNVIDIAがリリースした70億パラメータ規模のベースモデルで、画像からテキストへの変換タスクに特化しています。

これは🤗 transformersライブラリに基づくモデルで、具体的な機能や用途はまだ明確に説明されていません。

これはHugging Face Hub上で公開されたtransformersモデルで、具体的な機能と用途は後日追加予定です。

OLMo-2-0425-1B-InstructはAllenAIが開発した10億パラメータ規模の命令ファインチューニング言語モデルで、テキスト生成タスクに特化しています。

Seed-Coder-8B-推論版は8B規模のオープンソースコードモデルで、強化学習により推論能力を向上させ、65,536のコンテキスト長をサポートし、プログラミングタスクで優れた性能を発揮します。

GLM-4-32B-0414-abliterated はGLMアーキテクチャに基づく大規模言語モデルで、パラメータ規模は32Bであり、テキスト生成タスクに適しています。

阿里巴巴PAIがリリースした軽量版Qwen2.5大規模言語モデル、効率的なテキスト生成タスクに特化

OpenBA はオープンソースの150億パラメータバイリンガル非対称シーケンス・ツー・シーケンスモデルで、ゼロから事前学習されています。

これはモデルセンターに公開されたTransformersモデルです。具体的な機能と用途は後で補足されます。

DeepSeek-V3-0324は、高品質なテキスト生成能力を提供することを目的とした、テキスト生成タスクに特化した強力な基盤モデルです。

Qwen2-VL-2Bはマルチモーダルモデルで、画像とテキストの入力を処理し、テキスト出力を生成することができます。

本モデルはnomic-ai/CodeRankEmbedのGGUF形式変換バージョンで、コード関連タスクに適しています。

FaceID-6Mデータセットでトレーニングされた顔IDカスタマイズモデルで、テキスト記述に基づいてカスタマイズされた顔画像を生成できます。

これはHugging Faceが公開したTransformersモデルで、具体的な機能と用途は後で補足されます。

StarCoder2-3Bは、コード生成に特化した30億パラメータのオープンソースモデルで、BigCodeチームによって開発されました。

Yi-Coderは100億パラメータ未満で最先端のコーディング性能を実現するオープンソースのコード言語モデルシリーズです。

Stable Diffusion 2.1のGGUF量子化バージョンで、テキストから画像生成タスクに適しています。

WizardCoder-Python-34B-V1.0は高性能のコード生成モデルで、Llama2アーキテクチャに基づいており、Pythonコード生成タスクに特化しています。

Gemmaは、高品質なデータセットを基に訓練された、高度なオープンソースモデルで、さまざまなコンテキスト長の要件に対応しています。

Llama-3はTransformerアーキテクチャに基づく大規模言語モデルで、英語の言語処理をサポートしています。

Apache-2.0ライセンスに基づくオープンソースモデル。具体的な機能と用途については完全なドキュメントを参照してください

InternLM-Math-Plusは最先端のバイリンガルオープンソース数学推論大規模言語モデルで、求解、証明、検証、強化などの機能を備え、数学推論分野に強力なサポートを提供します。

Llama 3はMeta社が開発した次世代のオープンソース大規模言語モデルで、より優れた性能と幅広い応用シーンを提供します。

Lawyer LLaMA はLLaMAアーキテクチャに基づく法律分野の大規模言語モデルで、中国語の法律タスクに特化しています。

LLaVA-Next-Videoはオープンソースのマルチモーダルダイアログモデルで、大規模言語モデルをマルチモーダル指示追従データで微調整しており、ビデオとテキストのマルチモーダルインタラクションをサポートします。

これはHugging Face Hubでホストされているtransformersモデルで、具体的な機能や用途はまだ明確に説明されていません。

MicroLlamaは個人開発者keeeeenwが500ドルの予算内で事前学習した3億パラメータのLlamaモデルで、英語テキスト生成タスクに特化しています。

SPLADE-v3-DocはSPLADEモデルの文書バージョンで、文書側の推論に特化しており、情報検索などのシナリオに適しています。

Vikhrはロシア語ユーザー向けに設計された、ロシア語と英語のバイリンガルオープンソース命令追従型大規模言語モデルで、対話やタスク支援が可能です。

LLaVAはオープンソースのマルチモーダルチャットボットで、マルチモーダル指示追従データを用いて大規模言語モデルの微調整を行っています。

Openchat 3.5 0106はMistralアーキテクチャに基づくオープンソースの対話モデルで、OpenChatチームによって開発されました。このモデルは高品質な対話体験を提供することに重点を置き、さまざまな対話タスクをサポートします。

Vision Transformerアーキテクチャに基づく大規模視覚言語モデル、ゼロショット画像分類タスクをサポート

Dolphin 2.7 Mixtral 8X7BはMixtralアーキテクチャに基づく大規模言語モデルで、コード生成と命令追従タスクに特化しています。

MistralAIが最新リリースした混合エキスパート（MoE）モデルで、多言語テキスト生成タスクをサポート