モデル選定

軽量生成

# 軽量生成

Mlabonne Qwen3 1.7B Abliterated GGUF

これはQwen3-1.7B-abliteratedモデルを基にした量子化バージョンで、llama.cppを使用して量子化されており、複数の量子化タイプをサポートし、テキスト生成タスクに適しています。

大規模言語モデル

Qwen3 0.6B Bf16

これはQwen/Qwen3-0.6Bを基に変換されたMLX形式のテキスト生成モデルで、中国語と英語のテキスト生成タスクをサポートしています。

大規模言語モデル

Skyreels V2 DF 1.3B 540P GGUF

SkyReels-V2-DF-1.3B-540Pは、画像を動画に変換するビデオ生成に特化したモデルです。

Huihui Ai Gemma 3 1b It Abliterated GGUF

これはGoogle Gemma 3Bモデルの量子化バージョンで、llama.cppに基づいて最適化されており、リソースが限られた環境での実行に適しています。

大規模言語モデル

Gemma 3 1b It GGUF

Gemma 3 1BモデルのGGUF量子化バージョンで、テキスト生成タスクに適しています。

大規模言語モデル

Ko Gemma 2 9b It

Ko-Gemma-2-9B-ITはGemmaモデルシリーズの韓国語会話モデルで、google/gemma-2-9b-itを基に教師あり微調整（SFT）と直接選好最適化（DPO）トレーニングを行い、韓国語テキスト生成タスクに特化して最適化されています。

大規模言語モデル

Transformers 韓国語

Butterfly Cropped Uniq1k 512

少量のサンプルでも性能を維持し、短時間でトレーニング可能な軽量GANモデル。蝶の画像生成用

Transformers その他

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

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

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

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