モデル選定

レジスタ強化アテンション

# レジスタ強化アテンション

Dinov2 With Registers Large

DINOv2でトレーニングされた視覚Transformerモデルで、レジスタトークンを追加することでアテンションメカニズムを最適化し、画像特徴抽出性能を向上

Dinov2 With Registers Base

DINOv2でトレーニングされた視覚Transformerモデルで、レジスタトークンを追加することでアテンションメカニズムを最適化し、特徴抽出能力を向上

Dinov2 With Registers Small

DINOv2ベースの小型ビジョントランスフォーマーモデルで、レジスタ技術によりアテンションメカニズムを最適化し、画像特徴抽出能力を向上

おすすめAIモデル

Qwen2.5 VL 7B Abliterated Caption It I1 GGUF

Qwen2.5-VL-7B-Abliterated-Caption-itの量子化バージョンで、多言語画像記述タスクをサポートします。

画像生成テキスト

Transformers 複数言語対応

Nunchaku Flux.1 Dev Colossus

Colossus Project FluxのNunchaku量子化バージョンで、テキストプロンプトに基づいて高品質な画像を生成することを目的としています。このモデルは、推論効率を最適化しながら、性能損失を最小限に抑えます。

画像生成英語

Qwen2.5 VL 7B Abliterated Caption It GGUF

これはQwen2.5-VL-7Bモデルに基づく静的量子化バージョンで、画像記述生成タスクに特化し、複数の言語をサポートしています。

画像生成テキスト

Transformers 複数言語対応

Olmocr 7B 0725 FP8

olmOCR-7B-0725-FP8は、Qwen2.5-VL-7B-Instructモデルをベースに、olmOCR-mix-0225データセットで微調整した後、FP8バージョンに量子化した文書OCRモデルです。

画像生成テキスト

Transformers 英語

Lucy-128kはQwen3 - 1.7Bをベースに開発された、プロキシ型ネットワーク検索と軽量ブラウジングに特化したモデルで、モバイルデバイスでも効率的に動作します。

大規模言語モデル

Transformers 英語

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