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デイリーHuggingFaceトレンド

デイリーHuggingFaceトレンド

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Hugging Face（ https://huggingface.co/models ）から5つをピックアップし、毎日19時過ぎにリポジトリの内容を要約して投稿します。ソースコードの配布は「 https://github.com/aegisfleet/hugging-face-trending-to-bluesky 」で行っています。 GitHubトレンド： @dailygithubtrends.bsky.social Zennトレンド： @dailyzenntrends.bsky.social

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デイリーHuggingFaceトレンド @huggingfacetrends.bsky.social · 12h

今日のHuggingFaceトレンド

vandijklab/C2S-Scale-Gemma-2-27B
本リポジトリは、Gemma-2 27Bを基盤とし、シングルセル生物学のためにファインチューニングされた言語モデル「C2S-Scale-Gemma-27B」を提供する。
Cell2Sentence (C2S) フレームワークを用い、scRNA-seqデータを遺伝子名の配列（セルセンテンス）として処理することで、細胞種予測や組織分類などの高度な生物学的分析を可能にすることを目的とする。

vandijklab/C2S-Scale-Gemma-2-27B · Hugging Face

We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.

デイリーHuggingFaceトレンド @huggingfacetrends.bsky.social · 12h

今日のHuggingFaceトレンド

inclusionAI/Ling-1T
本リポジトリは、1兆パラメータを持つ大規模言語モデルLing-1Tを公開する。
これは効率的な推論とスケーラブルな認知を目的に開発され、20兆トークン超で訓練された。
複雑な推論タスク（コード生成、数学、論理）において、精度と効率を両立した最先端の性能を実証することを目的とする。
また、進化型CoTプロセスにより推論深度を高め、審美性を考慮したフロントエンドコード生成能力も特徴としている。

inclusionAI/Ling-1T · Hugging Face

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inclusionAI/Ring-1T
このリポジトリは、1兆パラメータを持つオープンソースの思考モデル「Ring-1T」を公式に公開し、モデルウェイトを提供することを目的としている。
Ring-1Tは、Ling 2.0アーキテクチャを採用し、大規模な検証可能な報酬強化学習（RLVR）訓練を通じて、自然言語推論および深層推論能力を大幅に強化した基盤モデルである。

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Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct
このリポジトリは、Qwenシリーズ最新の強力なビジョン・言語モデルである「Qwen3-VL-4B-Instruct」のモデルウェイトと利用方法を提供する。
本モデルは、優れたテキスト理解と生成能力に加え、深い視覚認識、推論、拡張された動画ダイナミクス理解、およびエージェント相互作用能力を包括的に強化したマルチモーダルAIである。
ユーザーはHugging Face Transformersライブラリを用いて、この高性能モデルを簡単にデプロイし、活用することが可能である。

Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct · Hugging Face

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PaddlePaddle/PaddleOCR-VL
PaddleOCRライブラリに基づき、0.9Bの超小型ビジョン・言語モデル（PaddleOCR-VL）を開発・提供することで、多言語に対応した文書解析（Document Parsing）タスクの性能向上を図ることを目的としています。

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lovis93/next-scene-qwen-image-lora-2509
このリポジトリは、Qwen-Image-Edit用のLoRAアダプターを提供し、映画的な画像シーケンスの生成を目的とする。
フレーム間で自然な視覚的進行と物語の連続性（シネマティック・コンティニュイティ）を保ち、シームレスに流れる連続したショット（「Next Scene」）を作成する機能を提供する。
AI画像生成ワークフローに、物語性を伴う映像の流れを導入する。

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deepseek-ai/DeepSeek-OCR
画像文書の視覚テキスト圧縮技術「DeepSeek-OCR」モデルを提供し、この技術の限界を探求することを目的とする。
具体的には、文書画像から高精度な光学文字認識（OCR）を実行し、テキストを抽出し、マークダウン形式などに変換する機能を提供する。
利用はHuggingface Transformersを通じて行う。

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Phr00t/Qwen-Image-Edit-Rapid-AIO
このリポジトリは、ComfyUI環境において、Qwen Image Editモデルを使用した画像編集およびテキストからの画像生成を高速かつ容易に行うために、アクセラレーター、VAE、CLIPを統合することを目的としています。
特定のノードとFP8精度を利用した高速処理に対応し、利用者が選択できるようSFW（安全なコンテンツ）とNSFW（成人向けコンテンツ）の両バージョンを提供しています。

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Qwen/Qwen3-VL-8B-Instruct
本リポジトリは、Qwenシリーズの最先端ビジョン・言語モデル（VLM）であるQwen3-VL-8B-Instructの学習済みウェイトと利用コードを提供することを目的としている。
このモデルは、優れたテキスト理解と生成に加え、深い視覚認識、高度な推論、および動画ダイナミクスへの対応能力を統合したマルチモーダルAIである。
利用者はHugging Face Transformersを使用して、本モデルをデプロイし、画像・テキスト間のタスクに活用できる。

Qwen/Qwen3-VL-8B-Instruct · Hugging Face

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nanonets/Nanonets-OCR2-3B
本リポジトリは、画像形式の文書を構造化Markdownに変換する最先端のOCRモデル「Nanonets-OCR2」を提供します。
従来のテキスト抽出を超越し、インテリジェントなコンテンツ認識と意味的タグ付け（表のHTML化、数式のLaTeX化など）を行うことで、複雑な文書からの情報抽出を最適化し、特に大規模言語モデル（LLM）による効率的な下流処理を可能にすることを目的としています。

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microsoft/UserLM-8b
本リポジトリは、会話における「ユーザー」の役割をシミュレートするために訓練された大規模言語モデルUserLM-8bを提供する。
通常のLLMが担うアシスタント役とは異なり、ユーザーのタスク意図に基づき、会話の最初または途中の発話、あるいは会話終了を生成する。
その目的は、より現実的な会話シミュレーションを実現し、ロバストな会話アシスタントの開発を支援することである。

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Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct
本リポジトリは、Qwenシリーズの最新かつ最も強力なVision-Languageモデル「Qwen3-VL-4B-Instruct」の学習済みウェイトを提供することを目的としています。
これにより、ユーザーは優れたテキスト理解・生成、深い視覚認識・推論、拡張された動画ダイナミクス理解など、包括的に強化されたマルチモーダル機能を、Hugging Face Transformersを通じて柔軟に利用できます。

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inclusionAI/Ring-1T
このリポジトリは、1兆パラメータを持つオープンソースの思考モデル「Ring-1T」を正式に公開し、モデルウェイトを提供するのが目的である。
Ring-1Tは、Ling 2.0アーキテクチャを採用し、大規模な検証可能な報酬強化学習（RLVR）などの訓練により、自然言語推論能力と汎用性を強化している。
開発者に対し、モデルのダウンロード方法や、性能向上に寄与した独自の強化学習スケーリング技術を紹介する。

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inclusionAI/Ling-1T
本リポジトリは、1兆パラメータを持つ効率的な推論モデル「Ling-1T」を紹介する。
このモデルは、20兆トークン超で学習され、複雑な推論課題（コード生成、数学、論理推論）において、既存のフラッグシップモデルに対し優れた精度と効率性を両立させることを目的とする。
また、視覚的美意識を伴うフロントエンドコード生成能力も備えている。

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PaddlePaddle/PaddleOCR-VL
超小型のビジョン・言語モデル「PaddleOCR-VL」を用いて、多言語文書の解析（ドキュメントパージング）能力を向上させることを目的とする。
画像とテキストを入力とし、解析結果をテキスト形式で出力するパイプラインを構築する。

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Qwen/Qwen3-VL-8B-Instruct
本リポジトリは、Qwenシリーズで最も強力なビジョン・言語モデル（VLモデル）である「Qwen3-VL-8B-Instruct」のモデルウェイトと利用方法を提供する。
このモデルは、画像やテキストからテキストを生成するマルチモーダルタスクを目的とし、テキスト理解、深い視覚的知覚と推論、拡張されたコンテキスト長、動画ダイナミクス理解など、AI機能全般が大幅に強化されている。
ユーザーはHugging Face Transformersなどを用いて、この高性能モデルを簡単に利用できる。

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neuphonic/neutts-air
本リポジトリは、高性能かつ超現実的な音声を生成するオンデバイス向けText-to-Speech (TTS) モデル「NeuTTS Air」を提供します。
このモデルは、軽量な0.5B LLMバックボーンに基づき、ウェブAPIを介さずローカルデバイス上でリアルタイムに動作し、即時音声クローニング機能を提供します。
組み込み型音声AIエージェントの開発促進を目的としています。

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Phr00t/Qwen-Image-Edit-Rapid-AIO
ComfyUI環境において、Qwen Image Editの各種アクセラレータ、VAE、CLIPを統合し、高速かつ容易な画像編集とテキストからの画像生成をサポートするために作成された。
本リポジトリは、少ないステップ数で高品質な画像を生成可能にするチェックポイントを提供しており、利用目的に応じてSFWおよびNSFWモデルが用意されている。
アクセラレータやLORAの組み合わせは、継続的に最適化され性能が改善されている。

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lovis93/next-scene-qwen-image-lora-2509
このリポジトリは、Qwen-Image-Edit向けのLoRAアダプターであり、フレーム間で映画的な物語の連続性を持つ画像シーケンスを生成することを目的とする。
カメラダイナミクスや構図、連続性を維持しつつ、自然な視覚的進行によって物語を進める「次のシーン」を生成可能にする。

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nanonets/Nanonets-OCR2-3B
ドキュメントを知的な内容認識と意味的タグ付けを持つ構造化マークダウンに変換する、高性能な画像-テキストOCRモデル「Nanonets-OCR2」を公開すること。
これにより、大規模言語モデル（LLM）による効率的な下流処理基盤を提供することを目的とする。

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zai-org/GLM-4.6
本リポジトリは、大規模言語モデルGLM-4.6の概要、性能、利用方法に関する情報を提供するために作成された。
GLM-4.5からの改善点や、推論、エージェント、コーディングなどのタスクにおける競合モデルに対する優位性を示し、利用者に対してモデルの導入と評価を促すことを目的としている。

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inclusionAI/Ring-1T
1兆パラメータの思考モデル「Ring-1T」を公式にオープンソースとしてリリースし、モデルの重みを開発者に提供することが目的である。
このモデルは、Ling 2.0アーキテクチャに基づき、大規模検証可能報酬強化学習により訓練され、深い推論と自然言語推論能力の強化を目指した基盤モデルである。

inclusionAI/Ring-1T · Hugging Face

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microsoft/UserLM-8b
本リポジトリは、会話において「ユーザー」の役割をシミュレートするために訓練された大規模言語モデルUserLM-8bを提供します。
通常のLLMとは異なり、タスク意図に基づき、ユーザーの初回およびフォローアップの発話、そして会話終了を予測します。
このモデルは、より現実的な会話シミュレーションを実現し、堅牢なアシスタントシステムの開発とテストを支援することを目的としています。

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inclusionAI/Ling-1T
本リポジトリは、1兆パラメータを持つ大規模言語モデルLing-1Tを公開する。
これは、効率的な推論とスケーラブルな認知の実現を目指し、20兆トークン以上で訓練された。
複雑な推論ベンチマークにおいて、精度と効率を両立したSOTA性能を達成する。
特に、進化型CoTプロセスにより、コード生成、数学、論理推論能力を強化し、機能的かつ視覚的に美しいフロントエンドコードを生成することに特化している。

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PaddlePaddle/PaddleOCR-VL
本リポジトリは、PaddleOCR-VLという名称の超小型（0.9B）ビジョン・言語モデルを提供し、多言語文書解析（画像・テキストからテキストへの変換）能力を向上させることを目的として作成されました。

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