# 低VRAM要件

DeepSeek AI社のDeepSeek R1 0528モデルの量子化バージョンで、最適化されたTransformerアーキテクチャに基づく自己回帰型言語モデルで、商用および非商用用途に使用できます。

量子化処理を施したDeepSeek-R1-0528モデルで、重みをINT4データ型に量子化することで、GPUメモリとディスク容量の要件を大幅に削減します。

Wan2.1はオープンで先進的な動画生成基盤モデルセットで、様々な動画生成・編集タスクをサポートします。

DFloat11フォーマットを使用してstabilityai/stable-diffusion-3.5-largeをロスレス圧縮したバージョン、サイズ30%削減、精度100%維持

Qwen3-32BのINT4量子化バージョン、重み量子化によりディスクとGPUメモリ要件を75%削減、高性能を維持

Qwen3-14B-FP8-dynamicは最適化された大規模言語モデルで、活性化値と重みをFP8データ型に量子化することで、GPUメモリの要件を効果的に削減し、計算スループットを向上させます。

Qwen3-8B-FP8-dynamicはQwen3-8BモデルをFP8量子化で最適化したバージョンで、GPUメモリ要件とディスク使用量を大幅に削減しながら、元のモデルの性能を維持しています。

万2.1はオープンで先進的な大規模動画生成モデルであり、最先端の性能を備え、消費者向けGPUでの実行をサポートし、マルチタスク処理において卓越したパフォーマンスを発揮します。

DeepSeek-R1のINT4重み量子化バージョンで、重みのビット数を減らすことでGPUメモリとディスクスペースの要件を約50%削減し、元のモデルの性能を維持しています。

DeepCoder-14B-PreviewはDeepSeek-R1-Distill-Qwen-14Bを基に開発されたコード生成モデルで、検証可能なプログラミング問題の解決に特化しています。

HiDream-I1は170億パラメータを持つオープンソースの画像生成基盤モデルで、4ビット量子化バージョンは16GB VRAMで動作し、高速かつ高品質な画像生成を実現します。

万2.1は包括的なオープンビデオ基盤モデルで、トップクラスの性能を有し、コンシューマー向けGPUをサポート、マルチタスク対応、視覚的テキスト生成、効率的なビデオVAEを備えています。

万2.1版はオープンで先進的な大規模動画生成モデルで、テキストから動画生成、画像から動画生成など多様なタスクをサポートし、コンシューマー向けGPUに対応しています。

万2.1はビデオ生成の境界を突破することを目的とした包括的なオープンビデオ基盤モデルで、中英二言語テキストから動画生成、画像から動画生成など多様なタスクをサポートします。

これはmistralai/Mistral-Small-24B-Instruct-2501モデルの4ビット量子化バージョンで、ConfidentialMind.comによって量子化され、より小さく、より高速なモデルを実現し、性能の損失は極めて小さいです。

LuminaのGGUF量子化バージョンは、高品質な画像生成に特化したモデルで、テキストプロンプトに基づいて高精度な画像を生成できます。

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32Bの量子化バージョン。INT8の重み量子化と活性化量子化により、メモリ要件を削減し、計算効率を向上させます。

DeepSeek-R1-Distill-Llama-70BのFP8量子化バージョン。重みと活性化のビット数を減らすことで推論性能を最適化します。

PixArt-alpha/PixArt-XL-2-1024-MSを基にした量子化バージョンで、効率的なテキストから画像生成タスクをサポート

FLUX.1-schnellのINT4量子化バージョン、SVDQuant技術に基づく効率的なテキスト生成画像

Stable Diffusion 3.5 MediumのGGUF量子化バージョンで、テキストから画像を生成するタスクに適しており、旧式デバイスでも動作可能です。

Stable Diffusion 3.5 Large TurboのGGUF量子化バージョンで、画像生成タスクに適しており、より効率的な実行性能を提供します。

Molmo-7B-DはBnB 4ビット量子化を施した大規模言語モデルで、モデルサイズが30GBから7GBに縮小され、VRAM要件が約12GBに抑えられます。

Llama-3.2-1B-InstructのFP8量子化バージョンで、多言語シナリオにおけるビジネスおよび研究用途に適しており、オリジナルモデルに近い性能を発揮します。

Molmo-7B-Oの4bit量子化バージョンで、VRAM要件を大幅に削減し、リソースが限られた環境に適しています。

Meta Llama 3.1 8B InstructモデルのFP8量子化バージョン、最適化されたtransformerアーキテクチャの自己回帰型言語モデルで、128Kのコンテキスト長をサポートします。

FLUX.1-dev はテキストから画像を生成するモデルで、Optimum Quantoを使用してINT4形式に量子化されており、非商用目的に適しています。

Meta-Llama-3.1-8B-Instructの量子化バージョンで、ディスク容量とGPUメモリの要件を削減するように最適化されており、英語のビジネスおよび研究用途のチャットアシスタントシナリオに適しています。

これはMeta-Llama-3.1-8B-InstructモデルのINT4量子化バージョンで、GPTQアルゴリズムを使用して量子化されており、多言語対話シナリオに適しています。

Meta-Llama-3.1-405B-InstructのFP8量子化バージョンで、多言語の商業および研究用途に適しており、特にアシスタントロボットシナリオ向けに最適化されています。

Meta-Llama-3.1-8B-InstructのFP8量子化バージョンで、多言語の商用・研究用途に適しており、アシスタントのようなチャットシナリオに特に最適化されています。

DeepSeek-Coder-V2-Lite-InstructのFP8量子化バージョンで、英語の商用および研究用途に適しており、推論効率が最適化されています。

MaPOは参照サンプル不要で、高効率かつメモリに優しいテキストから画像への拡散モデルアライメント手法です

KOALA-Lightning-700MはSDXL-Lightningを基に知識蒸留で訓練された効率的なテキスト生成画像モデルで、生成品質を維持しながら推論速度を大幅に向上

KOALA-Lightning-1BはSDXL-Lightningに基づく知識蒸留モデルで、U-Net構造を圧縮することで効率的なテキストから画像生成を実現、パラメータ規模1.16B

これはPsyfighter2-13B-voreモデルの量子化バージョンで、ストーリーライティング、チャット会話、文字冒険ゲームに最適化されています。

SoteMix V2.1は、安定拡散技術を基盤とした高解像度テキスト生成画像モデルで、芸術とアニメスタイルの画像生成に特化しています。

SSD-1Bモデルを基にLCM-LoRA技術で微調整したテキストから画像を生成するモデルで、高品質な画像を高速生成可能

Llama-2-13b-chatをファインチューニングしたフランス語Q&Aモデル、バロックスタイルのテキスト生成などのタスクをサポート

Realistic_Vision_V4.0モデルを蒸留最適化した軽量テキスト画像生成モデルで、基本SD1.5比80%高速