# 多言語生成

Medra27Bの量子化バージョンで、複数の量子化タイプを提供し、テキスト生成、医療人工知能などの複数の分野に適用されます。

Falcon-H1はTIIが開発した高性能ハイブリッドアーキテクチャ言語モデルで、TransformersとMambaアーキテクチャを組み合わせ、多言語タスクをサポートします。

Gemma 3はGoogleが提供する軽量オープンモデルシリーズで、Gemini技術を基盤に構築されており、マルチモーダル入力とテキスト出力をサポートします。

Qwen3-30B-A3B混合専門家モデルのGGUF量子化バージョンで、コンテキストを128kに拡張し、NEO Imatrix量子化技術を採用して最適化され、多言語および多タスク処理をサポートします。

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。

Nous Consilience 40Bは400億パラメータの生成型テキストモデルで、分散型手法でゼロから事前学習され、複数言語をサポートし、人間の幅広い創造的産出を代表することを目的としています。

Falcon-H1はTIIが開発した効率的なハイブリッドアーキテクチャ言語モデルで、TransformerとMambaアーキテクチャを組み合わせ、多言語タスクをサポート

Qwen3は通義千問シリーズ最新世代の6億パラメータ大規模言語モデルで、32kのコンテキスト長をサポートし、119言語をカバー

GLM-Z1-9B-0414 は中英バイリンガルのテキスト生成モデルで、GGUFフォーマットを採用し、BF16から超低ビット量子化（1-2ビット）までの複数の量子化レベルに対応しています。

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。

Aya-23はオープンウェイトの命令ファインチューニングモデルの研究バージョンで、高度に先進的な多言語能力を備え、23言語をサポートしています。

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7BはQwen-7Bに基づく蒸留モデルで、複数の言語をサポートし、テキスト生成タスクに適しています。

Gemma 3はGoogleが開発した軽量級で最先端のマルチモーダルオープンソースモデルで、テキストと画像の入力を処理し、テキスト出力を生成することができます。

TheStage AIのANNAによって生成された弾性モデルで、さまざまなシナリオのニーズに合わせて最適化されたバージョンを提供し、多言語テキスト生成をサポートします。

Gemma 3はGoogleが提供する軽量オープンモデルシリーズで、Geminiモデルの研究と技術に基づいて構築されています。12Bバージョンは指示チューニングされたマルチモーダルモデルで、テキストと画像の入力をサポートし、テキスト出力を生成します。

GemmaはGoogleが提供する軽量オープンモデルシリーズで、Geminiモデル技術を基に構築されています。Gemma 3はマルチモーダルモデルで、テキストと画像の入力をサポートし、テキスト出力を生成します。128Kの大規模コンテキストウィンドウと多言語能力を備えています。

Gemma 3はGoogleが発表した軽量で最先端のオープン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。マルチモーダル入力とテキスト出力をサポートします。

GemmaはGoogleが提供する軽量で先進的なオープンモデルシリーズで、Geminiモデルを構築する技術に基づいています。Gemma 3はマルチモーダルモデルで、テキストと画像の入力を処理し、テキスト出力を生成できます。

Gemma 3はGoogleが開発した軽量で最先端のマルチモーダルオープンソースモデルで、テキストと画像の入力を処理し、テキスト出力を生成できます。様々なテキスト生成と画像理解タスクに適しています。

ACIPプロジェクトが提供するQwen2.5-7Bの圧縮可能バージョンで、動的に圧縮率を調整しながらモデル性能を維持

ACIPプロジェクトが提供する圧縮可能なバージョンのLlama-3.1-8Bモデルで、動的な圧縮率調整と性能維持をサポート

Meta-Llama-3.1-8B-Instructの弾性最適化バージョンで、異なる速度と精度のモデルバリアントを提供し、自己展開シナリオに適しています。

Llama-4をベースに構築された17Bパラメータの多言語命令モデル、FP8量子化を採用しリソース要件を大幅に削減

Gemma 3はGoogleが提供する軽量で先進的なオープンモデルシリーズで、Geminiモデルと同じ研究と技術に基づいています。このバージョンは27Bパラメータのインストラクションチューニングモデルで、量子化認識トレーニング（QAT）と圧縮テンソル技術を採用しています。

Gemma 3はGoogleが提供する軽量で最先端のオープンモデルファミリーで、Geminiモデルを作成したのと同じ研究と技術に基づいて構築されています。このモデルはマルチモーダルで、テキストと画像の入力を処理し、テキスト出力を生成できます。

Gemma 3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シリーズで、Gemini技術を基盤に構築されており、テキストと画像の入力をサポートし、テキスト出力を生成します。1Bバージョンはインストラクションチューニングと量子化対応トレーニング(QAT)を経ており、リソースが限られた環境でのデプロイに適しています。

GLM-4-32B-Base-0414は320億パラメータ規模の大規模言語モデルで、15Tの高品質データで事前学習されており、中国語と英語をサポートし、コード生成や関数呼び出しなどのタスクで優れた性能を発揮します。

GLM-4-9B-0414はGLMファミリーの軽量メンバーで、90億のパラメータ規模を持ち、数学的推論と一般的なタスクで卓越した能力を発揮し、同規模のオープンソースモデルの中でトップクラスの総合性能を示しています。

GemmaはGoogleが提供する軽量で先進的なオープンモデルシリーズで、Gemini技術を基に構築されています。12Bバージョンはマルチモーダルモデルで、テキストと画像の入力をサポートし、128Kの大規模コンテキストウィンドウと140以上の言語サポートを備えています。

GemmaはGoogleが提供する軽量で先進的なオープンモデルファミリーで、Geminiモデルと同じ研究技術に基づいて構築されています。テキストと画像の入力をサポートし、テキスト出力を生成します。

Gemma 3はGoogleが提供する軽量級の最先端オープンモデルシリーズで、Geminiと同じ技術に基づいて構築されており、マルチモーダル入力（テキスト/画像）とテキスト出力をサポートします。27Bバージョンは量子化認識トレーニングによりメモリ要件を大幅に削減しています。

Gemma 3はGoogleが開発した軽量オープンソースのマルチモーダルモデルで、Gemini技術に基づいて構築され、テキストと画像の入力をサポートし、テキスト出力を生成します。

Llama 4 MaverickはMetaが発表したマルチモーダルAIモデルで、テキストと画像の理解をサポートし、混合専門家アーキテクチャ（MoE）を採用しており、多言語テキストやコード生成タスクで優れた性能を発揮します。

Mistral-7B-Instruct-v0.3はMistral-7Bベースの命令チューニングモデルで、多言語テキスト生成タスクをサポートします。

Gemma 3はGoogleが提供する軽量で先進的なオープンモデルファミリーで、Geminiモデルと同じ研究技術に基づいて構築されています。テキスト/画像入力とテキスト出力をサポートし、事前学習済みと命令チューニングの2種類の重みバージョンを提供します。

Gemma 3はGoogleが提供する軽量マルチモーダルオープンモデルで、テキストと画像の入力に対応しテキストを出力します。128Kの大規模コンテキストウィンドウと140以上の言語をサポートしています。

GaMS-9B-InstructはGoogle Gemma 2シリーズを基に開発されたスロベニア語大規模言語モデルで、スロベニア語、英語、および一部の南スラブ語族の言語をサポートしています。

EXAONE-Deep-32Bは32Bパラメータの大規模言語モデルで、英語と韓語をサポートし、テキスト生成タスク向けに設計されています。

GemmaはGoogleが提供する軽量で最先端のオープンモデルファミリーで、Geminiモデルと同じ研究技術に基づいています。Gemma 3はマルチモーダルモデルで、テキストと画像の入力を処理しテキスト出力を生成できます。

Gemma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シリーズで、テキストと画像の入力に対応しテキストを出力します。128Kの大規模コンテキストウィンドウと140以上の言語をサポートしています。