# 量子化モデル

これはNellyw888/VeriReason-Qwen2.5-1.5B-grpo-smallモデルの静的量子化バージョンで、Verilogコード生成と推論タスクに特化しています。

Gemma 3 4Bに基づく量子化バージョンの画像テキスト変換モデルで、知識を大衆に利用してもらうことを目的としています。

webbigdata/gemma-2-2b-jpn-it-translateをベースにした静的量子化モデルで、日本語と英語間の翻訳タスクをサポートします。

Qwen2.5-14B-Instruct は Qwen2.5-14B を基にした命令微調整モデルで、テキスト生成タスクをサポートし、チャットやQAシナリオに適しています。

DeepSeek-R1-Medical-COTは医療分野に特化した連鎖思考推論モデルで、さまざまなハードウェア要件に対応する複数の量子化バージョンを提供します。

これはQwenアーキテクチャに基づく7Bパラメータモデルで、サンスクリット翻訳タスク専用に設計され、複数の量子化バージョンを提供します。

Llama-3.2-3B-Instruct-abliteratedのGGUF形式量子化バージョンで、複数のビット量子化オプションをサポートし、テキスト生成タスクに適しています。

Phi-3.5-mini-instructのGGUF形式モデルファイルで、テキスト生成タスクに適しています。

Llama3 8Bモデルに基づくロシア語最適化バージョン、テキスト生成タスクをサポート

WhisperKit は Apple Silicon 向けのローカル音声認識フレームワークで、効率的な自動音声認識タスクをサポートします。

これはdefog/sqlcoder-7b-2モデルのGGUFフォーマット量子化バージョンで、主にSQLコード生成タスクに使用されます。

Mistralアーキテクチャに基づく70億パラメータのロシア語大規模言語モデル、テキスト生成タスクをサポート