# マルチ精度量子化

DeepSeek-R1-Llama-8B-F32-GGUF は DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B の量子化バージョンで、強化学習による直接訓練を採用し、自己検証、内省、拡張思考連鎖生成などの能力を備えています。

AceReason-Nemotron-7B は Nemotron アーキテクチャに基づく 7B パラメータ規模の大規模言語モデルで、さまざまなハードウェア要件に対応するために複数の量子化バージョンを提供します。

Devstral-Small-2505の量子化バージョン、さまざまなハードウェア要件に対応するための複数の精度オプションを提供

a-m-team/AM-Thinking-v1モデルに基づくLlamacpp imatrix量子化バージョンで、複数の量子化タイプをサポートし、テキスト生成タスクに適しています。

Sam-reason-S2.1の静的量子化バージョンで、さまざまなハードウェア要件に対応するための複数量子化オプションを提供

MagTie-v1-12BのGGUF量子化バージョンセットで、mergekitツールを使用して事前訓練された言語モデルを統合し作成され、テキスト生成タスクに適しています。

Google QAT（量子化対応トレーニング）による重み量子化を施したGemma-3-12bモデルで、様々なハードウェアニーズに対応する複数量子化バージョンを提供します。

Llama 2はMetaが開発した70億パラメータ規模の大規模言語モデルで、さまざまなハードウェア要件に対応するために複数の量子化バージョンを提供しています。

140億パラメータ規模の数学推論大規模言語モデル、思考連鎖推論をサポート

Gemma 3 12B の GGUF 量子化バージョン、テキスト生成タスクに適しています。

Chroma-GGUFはlodestones/Chromaをベースとした量子化モデルのコレクションで、さまざまな精度の量子化バージョンを提供し、異なるハードウェアと性能要件に対応します。

Lacia_sum_small_v1はT5アーキテクチャに基づく静的量子化モデルで、主にテキスト要約生成タスクに使用されます。ロシア語と英語をサポートし、自然言語処理分野に適しています。

VISION-1はtransformersベースのコンテンツモデレーションとセーフティ分類モデルで、テキスト分類タスクに特化しています。

FLUX.1-Fill-dev はFLUX技術を基にしたテキストから画像を生成するモデルで、画像充填タスクに特化しています。

FLUX.1-Redux-devはFLUX技術スタックに基づくテキストから画像生成モデルで、英語をサポートし、非商用ライセンスを採用しています。

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。

GIGABATEMAN-7BはMistralアーキテクチャに基づく7Bパラメータの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。

Xwin-LM 13B V0.1はLlama2アーキテクチャに基づく大規模言語モデルで、Xwin-LMチームによって開発されました。このモデルは専門的で詳細かつ礼儀正しい方法でユーザーの質問に答え、対話シナリオに適しています。