# 多言語対応

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。

Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506は画像テキストからテキストへのモデルで、モデルの量子化において優れた性能を発揮し、指令の遵守、重複エラーの削減、関数呼び出しなどの面で著しい向上が見られます。

Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506は画像テキストからテキストへのモデルで、Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503の更新バージョンです。指令の遵守、繰り返しエラーの削減、関数呼び出しなどの面で改善されています。

Gemma 3nはGoogleが開発した軽量で最先端のオープンソースのマルチモーダルモデルファミリーで、Geminiモデルと同じ研究と技術に基づいて構築されています。テキスト、オーディオ、ビジュアル入力をサポートし、様々なタスクに適用できます。

intfloat/multilingual-e5-smallをベースに微調整した韓国語文変換器で、韓国語検索タスクに使用されます。

これはQwen/Qwen3-Embedding-8Bを基に変換された4ビットDWQ量子化バージョンで、MLXフレームワークに適した埋め込みモデルです。

これはゼロショット分類タスクに使用されるtransformersモデルで、大量のラベル付きデータを必要とせずにテキストを分類できます。

PP-OCRv4_server_detはPaddleOCRチームが開発したテキスト検出モデルで、高性能サーバーへのデプロイに適しており、高い精度を持っています。

Qwen3-Reranker-0.6Bの量子化バージョンで、知識を誰もが利用できるようにすることを目指しています。

PP-OCRv5_mobile_detはPaddleOCRチームが開発した最新世代の軽量級テキスト検出モデルで、多言語、多シーンでの効率的なテキスト検出をサポートします。

これは自動生成されたtransformersモデルカードで、具体的な情報は後で補充されます。

DeepSeek AIによって開発された大規模言語モデルで、4ビット量子化による最適化が施され、Appleチップ搭載のデバイスに適しています。

NuExtract 2.0は、構造化情報抽出タスク用に訓練されたマルチモーダル多言語モデルシリーズで、QwenVLシリーズの事前学習モデルをベースに開発されています。

LLM-jp-3.1-1.8bは日本国立情報学研究所によって開発された大規模言語モデルで、LLM-jp-3シリーズに基づき、指令事前学習を組み込んで指令遵守能力を強化しています。

NuExtract 2.0は、構造化情報抽出タスク用に訓練されたマルチモーダルモデルシリーズで、テキストと画像の入力をサポートし、多言語処理能力を備えています。

これはHubに公開されたtransformersモデルです。具体的な機能と用途は後日追加予定です。

これはHugging Face Hubにアップロードされたtransformersモデルで、具体的な情報は後で補足されます。

このモデルはTransformersライブラリをベースとしたモデルで、具体的な用途や機能についてはさらに情報が必要です。

これは自動生成されたtransformersモデルカードで、具体的なモデル情報が欠けています。

LLM-jp-3.1-13b-instruct4は日本国立情報学研究所によって開発された大規模言語モデルで、指令事前学習により指令遵守能力が大幅に向上し、日本語や英語などの複数の言語をサポートしています。

MedGemma-27B-Text-ITはGoogleが開発した大規模言語モデルで、医療分野のテキスト生成タスクに特化しています。

このモデルはtransformersライブラリに基づくモデルで、具体的な用途や機能はさらなる情報が必要です。

このモデルはtransformersライブラリに基づくモデルで、具体的な用途や機能はさらなる情報が必要です。

これはHugging Face Hub上で公開されたtransformersモデルで、具体的な情報は後で補足されます。

Xiaolong-Qwen3-14BはQwen3アーキテクチャに基づく140億パラメータの大規模言語モデルで、テキスト生成タスクに特化しています。

このモデルはtransformersライブラリに基づくモデルで、具体的な機能や用途はさらなる情報が必要です。

このモデルはtransformersライブラリに基づくモデルで、具体的な用途と機能についてはさらなる情報確認が必要です。

Qwen2.5 VL 7B Instruct量子化モデルは強力なマルチモーダルモデルで、画像とテキストの入力をサポートし、テキスト出力を生成し、多くの分野で広範な応用価値を持っています。

trurl-2-13bは13Bパラメータ規模の大規模言語モデルで、GGUF形式の量子化バージョンを提供し、様々な自然言語処理タスクに適しています。

NuExtract 2.0は、構造化情報抽出タスク用に訓練されたマルチモーダルモデルシリーズで、テキストと画像の入力をサポートし、多言語処理能力を備えています。

Qwen3-30B-A3B-AWQは、Qwen3-30B-A3Bモデルに基づくAWQ量子化バージョンで、テキスト生成タスクに適しており、思考モードと非思考モードの切り替えをサポートしています。

Qwen3-8B-Baseは通義大規模言語モデルシリーズの最新世代の製品で、82億のパラメータを持ち、119種類の言語をサポートし、様々な自然言語処理タスクに適しています。

roberta-base-zeroshot-v2.0-cをベースにSmartShot手法と合成データで性能向上を図ったゼロショット分類モデル

このモデルはTransformersライブラリをベースとしたモデルで、具体的な用途や機能はさらなる情報が必要です。

InternVL3-2BはHugging Face Transformersライブラリに基づいて実装されたマルチモーダル大規模言語モデルで、画像、ビデオ、テキスト処理などのマルチモーダルタスクで優れた性能を発揮し、さまざまな入力方式と効率的なバッチ推論をサポートします。

このモデルはtransformersライブラリに基づくモデルで、具体的な用途や機能についてはさらに情報の確認が必要です。

このモデルはTransformersアーキテクチャに基づいており、具体的な用途と機能についてはさらなる情報が必要です。

Kimi-VL-A3B-Thinking-8bitは、MLX形式に変換されたマルチモーダル視覚言語モデルで、画像テキストからテキストへの生成タスクをサポートしています。

Hugging Face Transformersライブラリに基づく事前学習モデル

Gemma 3 27B IT QAT 8bit はGoogleのGemma 3 27Bモデルを変換したMLX形式のモデルで、画像からテキストへのタスクをサポートします。