Llama 4 Scout 17B 16E Unsloth Bnb 4bit
その他
Llama 4 ScoutはMetaが開発したマルチモーダル混合専門家モデルで、12言語と画像理解をサポートし、170億の活性化パラメータと10Mのコンテキスト長を備えています。
マルチモーダル融合
Transformers 複数言語対応

L
unsloth
2,492
1
Llama 4 Scout 17B 16E Unsloth
その他
Llama 4 ScoutはMetaが発表した170億パラメータのマルチモーダルAIモデルで、混合専門家アーキテクチャを採用し、12言語と画像理解をサポートします。
テキスト生成画像
Transformers 複数言語対応

L
unsloth
67
1
Meta Llama 3.1 8B Instruct Unsloth Bnb 4bit
Unslothによって最適化されたLlama 3.2 (3B)モデルで、微調整速度が2 - 5倍向上し、メモリ使用量が70%節約されます。
大規模言語モデル
Transformers 英語

M
unsloth
72.05k
3
Llama 3.2 3B Instruct Unsloth Bnb 4bit
Meta Llama 3.2-3B-Instructモデルをベースに、Unslothの動的4ビット量子化技術で最適化された効率的な大規模言語モデル
大規模言語モデル
Transformers 英語

L
unsloth
240.35k
9
Llama 3.2 90B Vision Instruct Unsloth Bnb 4bit
Meta Llama 3.2シリーズ90Bパラメータのマルチモーダル大規模言語モデル、視覚的指示理解をサポート、Unsloth動的4ビット量子化で最適化
テキスト生成画像
Transformers 英語

L
unsloth
58
2
おすすめAIモデル
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化
大規模言語モデル
Transformers 複数言語対応

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2%です。
対話システム
Transformers 英語

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。
質問応答システム 中国語
R
uer
2,694
98