Qwen3 30B A3B GGUF
Apache-2.0
Qwen3-30B-A3BはQwen3-30B-A3B-Baseを基にした大規模言語モデルで、テキスト生成タスクをサポートし、超低位量子化技術によりメモリ効率を最適化しています。
大規模言語モデル
Q
Mungert
2,135
1
Deepcoder 14B Preview GGUF
MIT
IQ-DynamicGate技術を採用した超低位量子化(1-2ビット)モデルで、メモリ制約のあるデバイスやエッジコンピューティングシナリオに適しています
大規模言語モデル 英語
D
Mungert
1,764
6
Llama 3.1 70B Instruct GGUF
Llama-3.1-70Bを基にした超低位量子化(1-2ビット)モデルで、IQ-DynamicGate技術を用いて精度適応型量子化を実現し、メモリ効率を維持しながら精度を向上させています。
大規模言語モデル 複数言語対応
L
Mungert
19.52k
3
Olympiccoder 32B GGUF
Apache-2.0
OlympicCoder-32BはQwen2.5-Coder-32B-Instructをベースとしたコード生成モデルで、IQ-DynamicGate超低位量子化技術を採用し、メモリ制約環境下での効率的な推論に適しています。
大規模言語モデル 英語
O
Mungert
361
3
Qwen2.5 VL 3B Instruct GGUF
Qwen2.5-VL-3B-Instructは3Bパラメータ規模のマルチモーダルモデルで、画像テキスト生成タスクをサポートし、特にllama.cppでの視覚機能サポートを最適化しています。
テキスト生成画像 英語
Q
Mungert
10.44k
8
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