# 画像テキスト生成

google/gemma-3-12b-itをベースとしたINT8量子化バージョンで、視覚テキスト入力とテキスト出力をサポートし、高効率推論デプロイに適しています。

Jedi-3B-1080pはxlangaiによって開発された3Bパラメータモデルで、llama.cppによる量子化処理が施されており、画像テキスト生成タスクに適しています。

medgemma-4b-itは医療分野に特化した多モーダルモデルで、画像とテキストの入力を処理でき、放射線学や臨床推論などのさまざまな医療シーンに適用できます。

Dimpleは自己回帰と拡散トレーニングのパラダイムを組み合わせた最初の離散拡散マルチモーダル大規模言語モデル（DMLLM）であり、LLaVA-NEXTと同じデータセットでトレーニング後、LLaVA-NEXT-7Bを3.9%上回りました。

Magma-8BはGGUF形式の画像テキストからテキストへの変換モデルで、マルチモーダルタスク処理に適しています。

このモデルはllava-hf/llava-1.5-7b-hfから変換されたGGUF形式モデルで、画像テキスト生成タスクをサポートします。

Qwen2.5-VL-72B-Instructのマルチモーダル大規模言語モデル量子化バージョン、画像テキストからテキストタスクをサポート、高精度から低メモリ要求までの多様な量子化レベルに対応。

Qwen2.5-VL-7B-Instruct は Qwen2.5 アーキテクチャに基づくマルチモーダルモデルで、画像とテキストの共同処理をサポートし、視覚言語タスクに適しています。

これはpixtral-12bモデル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、画像テキストからテキストへのタスクをサポートします。

UI-TARS-1.5-7B-4bitはマルチモーダルモデルで、画像テキストからテキストへの変換タスクに特化しており、英語をサポートしています。

Gemma 3はGoogleが開発した軽量マルチモーダルモデルで、テキストと画像の入力を処理し、テキスト出力を生成することができます。このモデルは128Kの大きなコンテキストウィンドウと140種類以上の言語のマルチ言語サポートを備えています。

InternVL3は先進的なマルチモーダル大規模言語モデルシリーズで、強力なマルチモーダル知覚と推論能力を備え、画像、動画、テキスト入力をサポートします。

InternVL3-2BはHugging Face Transformersライブラリに基づいて実装されたマルチモーダル大規模言語モデルで、画像、ビデオ、テキスト処理などのマルチモーダルタスクで優れた性能を発揮し、さまざまな入力方式と効率的なバッチ推論をサポートします。

InternVL3は先進的なマルチモーダル大規模言語モデルシリーズで、優れたマルチモーダル知覚と推論能力を示し、画像、動画、テキスト入力をサポートします。

Kimi-VL-A3B-Thinking-8bitは、MLX形式に変換されたマルチモーダル視覚言語モデルで、画像テキストからテキストへの生成タスクをサポートしています。

Gemma 3 27B IT QAT BF16 は Google がリリースした Gemma シリーズモデルのバージョンで、量子化認識トレーニング（QAT）を経て BF16 形式に変換され、MLX フレームワークに適しています。

これはGoogle Gemma 3 27Bモデルに基づく量子化バージョンで、6ビット量子化をサポートし、画像テキストからテキストへのタスクに適しています。

このモデルはgoogle/gemma-3-27b-it-qat-q4_0-unquantizedからMLXフォーマットに変換された3ビット量子化バージョンで、画像テキストからテキストタスクに適しています。

Gemma 3 27B IT QAT 4bit はGoogleのオリジナルモデルから変換されたMLX形式のモデルで、画像テキストからテキストへのタスクをサポートします。

google/gemma-3-4b-itモデルをベースに訓練されたマルチモーダルモデルで、数学、プログラミング、科学、パズル解決分野の高品質データ処理に特化しています。

gemma-3-4b-itモデルを基にINT4量子化を施したバージョンで、ストレージと計算リソースの需要を大幅に削減

Gemma 3はGoogleが提供する軽量マルチモーダルオープンモデルで、テキストと画像の入力をサポートし、テキスト出力を生成可能。128Kの大規模コンテキストウィンドウと多言語能力を備えています。

Qwen2.5-VL-7B-Instructモデルに基づいてGPTQ-INT8量子化を行った視覚言語モデル

Gemma 3はGoogleがGemini技術を基に開発した軽量オープンソースマルチモーダルモデルシリーズで、テキストと画像の入力を受け取りテキスト出力を生成します。12Bバージョンは指示チューニングと量子化対応トレーニング(QAT)を経ており、リソースが限られた環境での展開に適しています。

Gemma 3はGoogleが開発した軽量で最先端のオープンモデルファミリーで、Geminiモデルと同じ研究と技術に基づいて構築されています。これはマルチモーダルモデルで、テキストと画像の入力を処理し、テキスト出力を生成することができます。

Gemma 3はGoogleが提供する軽量オープンソースのマルチモーダルモデルシリーズで、テキストと画像の入力をサポートし、テキスト出力を生成できます。このバージョンは270億パラメータのインストラクションチューニングモデルで、量子化認識トレーニング技術を採用し、メモリ要件が低いながらもオリジナル版に近い品質を維持しています。

VoRAは7Bパラメータの視覚-言語モデルで、画像テキストからテキストへの変換タスクに特化しています。

VoRAは7Bパラメータの視覚言語モデルで、画像とテキスト入力を処理し、テキスト出力を生成できます。

これはQwen2.5-VL-7B-InstructモデルのGGUF量子化バージョンで、マルチモーダルタスクに適しており、画像とテキスト入力をサポートします。

Qwen2.5-VL-7B-Instruct はマルチモーダル視覚言語モデルで、画像理解とテキスト生成タスクをサポートします。

NVILA-Liteアーキテクチャでトレーニングされた日本語視覚言語モデル、日本語と英語の画像テキストインタラクションをサポート

Qwen2.5-VL-72B-Instructは通義千問チームによって開発された大規模ビジュアル言語モデルで、画像とテキストのマルチモーダル理解と生成をサポートします。

GemmaはGoogleが提供する軽量で先進的なオープンモデルシリーズで、Geminiと同じ研究と技術に基づいています。27Bバージョンはマルチモーダルモデルで、テキストと画像の入力をサポートし、テキスト出力を生成します。

GemmaはGoogleが提供する軽量で先進的なオープンモデルシリーズで、Geminiと同じ研究技術に基づいて構築されています。Gemma 3はマルチモーダルモデルで、テキストと画像の入力を処理し、テキスト出力を生成できます。

このモデルはds4sd/SmolDocling-256M-previewからMLX形式に変換された視覚言語モデルで、画像テキストからテキストへのタスクをサポートします。

Gemma 3はGoogleが提供する軽量オープンモデルシリーズで、Geminiと同じ技術を基に構築されており、マルチモーダル入力とテキスト出力をサポートします。

これはgoogle/gemma-3-12b-ptに基づく量子化バージョンのモデルで、量子化技術を通じて大規模モデルをより使いやすくすることを目的としています。

Gemma-3-27b-it-GGUFはGoogleのGemma-3-27b-itモデルを量子化処理したバージョンで、画像テキストからテキストへのタスクに適しています。

Gemma-3-4b-itはGoogleが発表した軽量級言語モデルで、Gemmaアーキテクチャに基づいており、テキスト生成タスクに適しています。

これはGoogle Gemma 3 27B ITモデルを変換したMLXバージョンで、画像テキストからテキストへのタスクをサポートします。