# 128k長コンテキスト
Devstral Small 2507 FP8
Apache-2.0
Devstralは、ソフトウェアエンジニアリングタスク用に特別に開発された大規模言語モデルで、Mistral AIとAll Hands AIが共同開発しています。コード探索、複数ファイル編集、ツール呼び出しに優れています。
大規模言語モデル
Safetensors Supports Multiple Languages
D
stelterlab
567
1
Devstral Small 2507 GGUF
Apache-2.0
Devstral 1.1は、ソフトウェアエンジニアリングタスク用に設計された大規模言語モデルで、ツール呼び出しとビジュアル機能をサポートし、コードライブラリの探索や複数ファイルの編集に適しています。
大規模言語モデル Supports Multiple Languages
D
unsloth
16.16k
38
Devstral Small 2507
Apache-2.0
Devstralは、ソフトウェアエンジニアリングタスク用に特別に開発されたインテリジェント大規模言語モデルで、Mistral AIとAll Hands AIが共同開発しました。このモデルは、ツールを使ってコードベースを探索し、複数のファイルを編集し、ソフトウェアエンジニアリングエージェントに強力なサポートを提供することに長けています。
大規模言語モデル
Safetensors Supports Multiple Languages
D
mistralai
7,325
204
Devstral Small 2505 GGUF
Apache-2.0
ソフトウェアエンジニアリングプロジェクト向けに特別に開発された高効率な言語モデルで、軽量設計で128kの大きなコンテキストウィンドウをサポートし、複雑なコーディングタスクに適しています。
大規模言語モデル Supports Multiple Languages
D
Mungert
1,409
1
Qwen2.5 VL 72B Instruct GGUF
Other
通義千問が提供するマルチモーダル大規模モデルで、画像とテキストの生成、および128kの長コンテキスト処理をサポートし、多言語能力を備えています。
画像生成テキスト English
Q
lmstudio-community
668
1
Llama3.2 11B Vision Instruct INT4 GPTQ
Llama 3.2-VisionはMetaが開発したマルチモーダル大規模言語モデルで、画像推論とテキスト生成能力を備え、視覚認識、画像記述、質問応答などのタスクをサポートします。
画像生成テキスト
Transformers Supports Multiple Languages

L
fahadh4ilyas
1,770
1
Reasoningcore 3B R01
Apache-2.0
ReasoningCore‑3Bは、EpitemeAIによって開発された、多言語対応で推論能力が強化された大規模言語モデルで、推論、対話管理、検索、要約タスクで優れた性能を発揮します。
大規模言語モデル
Transformers English

R
EpistemeAI
1,733
2
Llama SEA LION V3 8B IT
SEA-LIONは、東南アジア地域向けに事前学習と命令微調整を行った一連の大規模言語モデルで、この地域の多言語処理問題の解決に取り組み、東南アジア言語の自然言語処理に強力なサポートを提供します。
大規模言語モデル
Transformers Supports Multiple Languages

L
aisingapore
3,954
7
Featured Recommended AI Models
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 Supports Multiple Languages

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 English

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 Chinese
R
uer
2,694
98