# 低リソース最適化

UniReason-Qwen3-14B-RL は量子化された多領域適用モデルで、特にテキスト生成と数学推理タスクに長けています。

Gemma 3n-E2B-itはGoogleが提供する軽量オープンソースのマルチモーダルモデルで、Geminiと同じ技術に基づいて構築され、低リソースデバイス向けに最適化されています。

Meta LLaMA 3.1 8B大規模言語モデルをベースに微調整されたトルコ語教育質問と回答用のチャットボットで、トルコ語教育シーンに特化して最適化されています。

Schreiber-mistral-nemo-12Bは、mistral-nemo-kartoffel-12Bをベースに微調整された大規模言語モデルで、より強力で正確な言語処理能力を提供することに特化しています。

これはvrgamedevgirl84/Wan14BT2VFusionXモデルに基づくGGUF変換バージョンで、主にテキストから動画生成タスクに使用されます。

MiniCPM4はエッジデバイス向けに設計された高効率大規模言語モデルで、システム革新によりモデルアーキテクチャ、学習データ、学習アルゴリズム、推論システムの4つの重要な次元で極限までの効率向上を実現しています。

Jedi-3B-1080pはxlangaiによって開発された3Bパラメータモデルで、llama.cppによる量子化処理が施されており、画像テキスト生成タスクに適しています。

32Bパラメータ規模の量子化大規模言語モデル、ArliAI/QwQ-32B-ArliAI-RpR-v4モデルを基に、llama.cppを使用して多様な精度で量子化され、テキスト生成タスクに適しています。

Devstral-Small-2505の量子化バージョンで、多言語テキスト生成タスクをサポートし、ローカル展開と推論に適しています。

OuteTTS 1.0はLlamaアーキテクチャに基づく多言語テキスト読み上げモデルで、20言語をサポートし、高品質な音声合成と音声クローン機能を備えています。

CSM（対話音声モデル）はSesameが開発した1Bパラメータの音声生成モデルで、テキストと音声入力からRVQ音声エンコーディングを生成できます。

TheDrummer/Snowpiercer-15B-v1モデルを基にした量子化バージョンで、llama.cppを使用して量子化されており、テキスト生成タスクに適しています。

Sailor2は東南アジア地域に特化した多言語大規模言語モデルで、英語、中国語、および複数の東南アジア言語を含む15言語をサポートしています。

これはintfloat/multilingual-e5-smallからファインチューニングされたsentence-transformersモデルで、韓国語検索タスクに特化して最適化され、テキストを384次元ベクトル空間にマッピングします。

Seed-Coder-8B-Reasoning は ByteDance-Seed によって開発された 8B パラメータ規模の大規模言語モデルで、コード生成と推論タスクに特化しています。

これはintfloat/multilingual-e5-smallからファインチューニングされたsentence-transformersモデルで、韓国語検索タスクに特化しており、テキストを384次元のベクトル空間にマッピングします。

Dolphin-Mistral-24B-Venice-Editionの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。

Qwen2.5-VL-72B-Instructのマルチモーダル大規模言語モデル量子化バージョン、画像テキストからテキストタスクをサポート、高精度から低メモリ要求までの多様な量子化レベルに対応。

これは🤗 transformersライブラリを基にしたモデルで、unsloth技術を使用して最適化されています。具体的な機能や用途については、さらに情報を追加する必要があります。

ltg/nort5-baseをNorSummデータセットでファインチューニングしたテキスト要約モデルで、ノルウェー語テキスト要約タスクをサポート

XGLM-564M は多言語自己回帰言語モデルで、5.64億のパラメータを含み、30言語のバランスの取れたコーパスに基づいて訓練され、合計5000億のサブワードで構成されています。

Wav2Vec2アーキテクチャに基づくヒンディー語自動音声認識モデル、AI4Bharatによって開発

このモデルは、言語モデルの出力における幻覚現象、つまり一貫性はあるが事実誤認や文脈から外れた応答を検出するために使用されます。

t5-smallをファインチューニングした英西翻訳モデル、opus100データセットでトレーニング

T5-smallをファインチューニングしたチベット仏教文献翻訳モデルで、ウチェン体チベット文字から英語への翻訳に特化

Orpheus-3bをファインチューニングした多言語テキスト音声変換モデルで、アフリカの低リソース言語に最適化され、音声クローニングと感情合成をサポート

google/mt5-smallをノルウェー語データセットでファインチューニングしたテキスト要約生成モデル

dreamgen/lucid-v1-nemo を基にした量子化モデルで、llama.cpp を使用して様々な量子化処理を行い、テキスト生成タスクに適しています。

KunoRZN-Llama-3-3BはVinkuraAIのフラッグシップ多言語モデルで、12以上のインド言語と英語をサポートし、教育、医療、日常タスク向けに設計されています。

meta-llama/Llama-3.2-1B-Instructの重みを事前ロードした多言語テキスト変換モデル

HiDream-I1-Fullはテキストから画像を生成する拡散モデルで、高品質なアニメスタイルの画像を生成できます。

これはcanopylabs/3b-de-ft-research_releaseモデルから変換されたGGUF形式のモデルで、ドイツ語テキスト処理に特化して最適化されています。

EraX-Translator-V1.0の量子化バージョンで、多言語翻訳をサポートし、特に低リソース環境や古代中国語、仏教典籍の翻訳に適しています。

EraX-Translator-V1.0 は多言語翻訳モデルで、ベトナム語、英語、ロシア語、フランス語、中国語などの多言語翻訳タスクをサポートし、特に低リソース言語や古代中国語および仏教典籍の翻訳に適しています。

これはMediaSpeechデータセットで訓練されたアラビア語モデルです。具体的な用途と機能については、より多くの情報が必要です。

canopylabs/orpheus-3b-0.1-pretrainedを基にファインチューニングしたフランス語テキスト生成モデル

IndicBART-mr-testはai4bharat/IndicBARTモデルを未知のデータセットでファインチューニングしたバージョンで、主にテキスト生成タスクに使用され、マラーティー語をサポートします。

これはBlackKakapo/cupidon-mini-roモデルに基づく静的量子化バージョンで、主に文変換と特徴抽出タスクに使用されます。

TIES融合手法に基づくロシア語音声認識モデル。2つのWhisper-large-v3ロシア語バリアントを統合し、電話録音シナリオに最適化

マイクロソフトのSpeechT5アーキテクチャに基づくトルコ語のテキストを音声に変換するモデルで、特定のデータセットで微調整され最適化されています。