# 高精度テキスト生成

32Bパラメータ規模の量子化大規模言語モデル、ArliAI/QwQ-32B-ArliAI-RpR-v4モデルを基に、llama.cppを使用して多様な精度で量子化され、テキスト生成タスクに適しています。

Valkyrie-49B-v1はllama.cppベースの49Bパラメータ大規模言語モデルで、様々な量子化バージョンを提供し、異なるハードウェア構成に対応します。

これは12Bパラメータの大規模言語モデルで、llama.cppのimatrix量子化処理を経ており、さまざまなハードウェアニーズに対応する複数の量子化バージョンを提供します。

INTELLECT 2はPrimeIntellectが開発した大規模言語モデルで、40960トークンのコンテキスト長をサポートし、QwQアーキテクチャとGRPO強化学習フレームワークでトレーニングされています。

これはmergekitツールを通じて複数の12Bパラメータ規模の事前学習言語モデルを統合するプロジェクトで、異なるモデルの長所を融合し、言語処理能力を向上させることを目的としています。

日本語小説創作支援のために特別に調整された大規模言語モデル

OpenThinker2-32Bの量子化バージョンで、llama.cppを使用してimatrix量子化を行い、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。

LoyalMaid-12Bは、mergekitツールを使用して複数の事前学習済み言語モデルを融合した12Bパラメータ規模の大規模言語モデルです。

これはmlabonne/gemma-3-12b-it-abliteratedから変換されたGGUF形式のモデルで、ローカルで実行する大規模言語モデルアプリケーションに適しています。

Qwen2.5-32B-Instructをベースに開発された日本語推論モデルで、QwQ-32BのChatVectorを統合し、日本語推論性能を最適化しました。

複数の12Bパラメータ規模の大規模言語モデルを融合したもので、テキスト生成と対話能力を備えています

Mistralアーキテクチャに基づく24Bパラメータの命令微調整モデルで、テキスト生成タスクに適しています

これはmlabonne/gemma-3-27b-it-abliteratedから変換されたGGUF形式モデルで、llama.cppフレームワークに適しています。

Cydonia-24B-v2.1は24Bパラメータの大規模言語モデルで、llama.cppのimatrix量子化処理を施し、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。

複数のQwenシリーズ32Bパラメータモデルを融合したモデルで、Model Stock手法を用いて多言語処理能力を強化

Lamarckvergence-14B は、mergekit によって統合された事前学習済み言語モデルで、Lamarck-14B-v0.7 と Qwenvergence-14B-v12-Prose-DS を統合したものです。Open LLM リーダーボードでは、15B パラメータ以下のモデルの中で1位を獲得しています。

Nera_Noctis-12BのLlamacpp imatrix量子化バージョンで、Nitral-AI/Nera_Noctis-12Bモデルをベースにし、英語テキスト生成タスクをサポートします。

Qwen2.5-72B-Instructを基にした量子化バージョン。llama.cppを使用して多様な量子化処理を行い、ローカル推論に適応

calme-3.2-instruct-78bはQwen2.5-72Bを基にした高度な進化版で、自己統合と微調整によって能力を強化した汎用領域の大規模言語モデルです。

Meta-Llama-3.1-70B-InstructのFP8量子化バージョンで、多言語の商業および研究用途に適しており、特にアシスタントのようなチャットシナリオに最適です。

Florence-2-SD3-Captioner は Florence-2 アーキテクチャに基づく画像キャプション生成モデルで、高品質な画像説明テキストを生成するために特別に設計されています。

実験的なロールプレイ指向の混合エキスパートモデルで、ロールプレイ/感情ロールプレイタスクにおいてMixtral 8x7Bおよびそのファインチューニングバージョンに劣らない、あるいは優れたパフォーマンスを発揮することを目標としています。

CosmicBun-8BはLlama3-8Bアーキテクチャを基にした統合モデルで、数学、物理、化学、生物などの科学分野のテキスト生成タスクに特化しています。

Meta Llama 3 70BはMetaが開発した大規模言語モデルで、700億のパラメータを持ち、8kのコンテキスト長をサポートし、英語のビジネスや研究用途に適しています。

Bielik-7B-Instruct-v0.1はBielik-7B-v0.1を基に命令ファインチューニングを行ったポーランド語大規模言語モデルで、SpeakLeashチームとACK Cyfronet AGHの協力により開発され、ポーランド語の理解と処理タスクに特化しています。

Excalibur-7b-DPOはExcalibur-7bベースモデルを直接選好最適化(DPO)でファインチューニングした大規模言語モデルで、対話品質と視覚アプリケーションシーンのパフォーマンス向上に焦点を当てています。

Matter 7BはMistral 7Bをファインチューニングしたモデルで、テキスト生成タスク向けに設計されており、対話型インタラクションと関数呼び出しをサポートします。

Mistral-Evolved-11b-v0.1の量子化バージョンで、llama.cppを使用して量子化されており、さまざまなニーズに対応するための複数の量子化オプションを提供します。

Mistralアーキテクチャに基づく7Bパラメータの大規模言語モデルで、DPO(直接選好最適化)でトレーニングされ、多くのベンチマークテストで優れたパフォーマンスを発揮

Smaug-34Bをベースにした教師あり微調整モデルで、数学と推論能力の向上に焦点を当て、34B規模のモデルの中で優れた性能を発揮します。

QuartetAnemoi-70B-t0.0001は700億パラメータの大規模言語モデルで、カスタムNearSwapアルゴリズムにより複数の優れたモデルを統合し、ストーリーテリングに優れ、陳腐な表現を避けることができます。

無畏メイド-20B-V1.1はDaringMaid-20Bのアップグレード版で、主な更新点はNoromaid-13bをv0.1.1からv0.3に置き換え、Noromaidの重みをわずかに上げて互換性を向上させたことです。

勇敢なメイド-20Bは複数の優れたモデルを融合させたテキスト生成モデルで、より賢く、命令に従うのが得意なNoromaidモデルを目指しています。