Huihui Ai.glm 4 9B 0414 Abliterated GGUF
GLM-4-9B-0414-abliterated は GLM アーキテクチャに基づく 9B パラメータ規模の大規模言語モデルで、テキスト生成タスクに適しています。
大規模言語モデル
H
DevQuasar
3,172
3
Gemma 3 27b It Abliterated Q4 K M GGUF
このモデルはmlabonne/gemma-3-27b-it-abliteratedを変換したGGUF形式バージョンで、llama.cppフレームワークの推論タスクに適しています。
大規模言語モデル
G
NovNovikov
341
3
Gemma 3 27b Pt Q4 K M GGUF
このモデルはGoogleのgemma-3-27b-ptモデルをllama.cppでGGUF形式に変換したバージョンで、ローカル推論タスクに適しています。
大規模言語モデル
G
deltanym
30
1
Gemma 3 12b It Q5 K S GGUF
これはGoogle Gemma 3BモデルのGGUF量子化バージョンで、ローカル推論に適しており、テキスト生成タスクをサポートします。
大規模言語モデル
G
NikolayKozloff
16
1
Gemma 3 27b It Q4 K M GGUF
このモデルはGoogleのGemma 3 27B ITモデルを変換したGGUF形式バージョンで、ローカル推論に適しています。
大規模言語モデル
G
paultimothymooney
299
2
Huihui Ai.deepseek R1 Distill Qwen 32B Abliterated GGUF
これは量子化バージョンの大規模言語モデルで、知識をより簡単に取得して利用できるようにすることを目的としています。
大規模言語モデル
H
DevQuasar
572
3
Distilbert Base Uncased Finetuned Rte
様々な自然言語処理タスクを処理できる多機能の大規模言語モデル
大規模言語モデル
Transformers

D
danlou
16
0
Vit Base Cats Vs Dogs
Apache-2.0
GoogleのViT基礎モデルをもとに、猫と犬の分類データセットで微調整したビジュアルTransformerモデルで、正解率は98.83%に達します。
画像分類
Transformers

V
akahana
394
6
おすすめAIモデル
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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