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AI モデル 84759
- qwen3-4b↗
阿里巴巴 · Qwen
Qwen3 is the latest generation of large language models in Qwen series, offering a comprehensive suite of dense and mixture-of-experts (MoE) models. Built upon extensive training, Qwen3 delivers groundbreaking advancements in reasoning, instruction-following, agent capabilities, and multilingual support, with the following key features: **Qwen3-4B** has the following features: - Type: Causal Language Models - Training Stage: Pretraining & Post-training - Number of Parameters: 4.0B - Number of Paramaters (Non-Embedding): 3.6B - Number of Layers: 36 - Number of Attention Heads (GQA): 32 for Q and 8 for KV - Context Length: 32,768 natively and 131,072 tokens with YaRN. For more details, including benchmark evaluation, hardware requirements, and inference performance, please refer to our blog, GitHub, and Documentation.
- kanarya-2b↗
asafaya
- FLUX-3-Image-Klein-pup-GGUF↗
AtomicChat
- chronos-2↗
autogluon
**2026年6月5日更新：** ☁️ AutoGluon-CloudでChronos-2をAWSにデプロイ。リアルタイム、サーバーレス、またはバッチ推論がコード3行で実現 — 入力はpandas DataFrame、出力は予測値。新しいデプロイメントガイドをご覧ください。 **Chronos-2**は、ゼロショット予測向けの120Mパラメータを持つエンコーダー専用時系列基礎モデルです。単一アーキテクチャ内で **単変量**、**多変量**、および**共変量情報付き**タスクをサポートします。T5エンコーダーに着想を得たChronos-2は、複数ステップ先の分位数予測を生成し、関連する時系列や共変量に対する効率的な文脈学習のためにグループアテンションメカニズムを採用しています。実世界データと大規模合成データセットを組み合わせて学習させることで、**fev-bench**、**GIFT-Eval**、および**Chronos Benchmark II**において、公開モデルの中でも**最先端のゼロショット精度**を達成しています。また、Chronos-2は**非常に効率的**で、単一のA10G GPU上で毎秒300以上の時系列予測を提供し、**GPUおよびCPUでの推論**の両方をサポートします。🧩 ChronosおよびChronos-Boltはネイティブに将来の共変量をサポートしていませんが、外部共変量回帰モデルと組み合わせることは可能です（AutoGluonチュートリアル参照）。ただし、これは各時点ごとの効果のみをモデル化しており、時間経過にわたる効果は捉えられません。これに対し、Chronos-2はすべての共変量タイプをネイティブにサポートしています。
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axiomofmind
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bartowski
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- Qwen2.5-0.5B-Instruct-Gensyn-Swarm-squinting_cunning_squid↗
Chaongin