Llama 3.3 70B Instruct Quantized.w4a16
Meta-Llama-3.1アーキテクチャに基づく量子化最適化モデルで、多言語をサポートし、商業および研究シーンに適しており、リソース要件を削減しながら高性能を維持します。
大規模言語モデル
Transformers 複数言語対応

L
RedHatAI
19.25k
1
Llama 3.3 70B Instruct FP8 Dynamic
Metaが開発した70Bパラメータの多言語大規模言語モデルで、複数の言語での対話とツール呼び出しをサポートし、業界のベンチマークテストで優れた性能を発揮します。
大規模言語モデル
Transformers 複数言語対応

L
Infermatic
6,965
2
Llama 3.2 1B Instruct QLORA INT4 EO8
Llama 3.2はMetaが発表した多言語大規模言語モデルシリーズで、1Bと3Bのパラメータを持つ事前学習と命令微調整バージョンが含まれ、8種類の公式言語をサポートし、多言語対話シーンを最適化しています。
大規模言語モデル
PyTorch 複数言語対応
L
meta-llama
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Llama 3.2 11B Vision Instruct FP8 Dynamic
これはLlama-3.2-11B-Vision-Instructをベースにした量子化モデルで、多言語の商業および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ーンに使用できます。
画像生成テキスト
Safetensors 複数言語対応
L
RedHatAI
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23
Meta Llama 3 8B Instruct Bnb 8bit
その他
これはMeta社のMeta-Llama-3-8B-Instructモデルの8ビット量子化バージョンで、bitsandbytesを使用して量子化されており、効率的なテキスト生成タスクに適しています。
大規模言語モデル
Transformers

M
alokabhishek
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2
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大規模言語モデル
Transformers 複数言語対応

L
scb10x
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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
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