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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
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今日のHuggingFaceトレンド
EssentialAI/rnj-1-instruct
このリポジトリは、Essential AIが開発した80億パラメータのオープンウェイトモデル「Rnj-1」ファミリーに関するものです。
コードとSTEM分野に特化し、プログラミング、エージェント機能、ツールコーリング、数学、科学において最先端の性能を発揮します。
ベースモデルと指示チューニング済みモデルが提供されます。
EssentialAI/rnj-1-instruct
このリポジトリは、Essential AIが開発した80億パラメータのオープンウェイトモデル「Rnj-1」ファミリーに関するものです。
コードとSTEM分野に特化し、プログラミング、エージェント機能、ツールコーリング、数学、科学において最先端の性能を発揮します。
ベースモデルと指示チューニング済みモデルが提供されます。
EssentialAI/rnj-1-instruct · Hugging Face
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
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December 12, 2025 at 10:20 AM
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EssentialAI/rnj-1-instruct
このリポジトリは、Essential AIが開発した80億パラメータのオープンウェイトモデル「Rnj-1」ファミリーに関するものです。
コードとSTEM分野に特化し、プログラミング、エージェント機能、ツールコーリング、数学、科学において最先端の性能を発揮します。
ベースモデルと指示チューニング済みモデルが提供されます。
EssentialAI/rnj-1-instruct
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コードとSTEM分野に特化し、プログラミング、エージェント機能、ツールコーリング、数学、科学において最先端の性能を発揮します。
ベースモデルと指示チューニング済みモデルが提供されます。
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mistralai/Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512
このリポジトリは、ソフトウェアエンジニアリングタスクに特化した大規模言語モデル「Devstral Small 2」を提供します。
AIコードアシスタントやエージェントコーディングなどの用途で、コードベースの探索、複数ファイルの編集、ツール活用を支援し、SWE-benchで高い性能を発揮します。
mistralai/Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512
このリポジトリは、ソフトウェアエンジニアリングタスクに特化した大規模言語モデル「Devstral Small 2」を提供します。
AIコードアシスタントやエージェントコーディングなどの用途で、コードベースの探索、複数ファイルの編集、ツール活用を支援し、SWE-benchで高い性能を発揮します。
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AIコードアシスタントやエージェントコーディングなどの用途で、コードベースの探索、複数ファイルの編集、ツール活用を支援し、SWE-benchで高い性能を発揮します。
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AIコードアシスタントやエージェントコーディングなどの用途で、コードベースの探索、複数ファイルの編集、ツール活用を支援し、SWE-benchで高い性能を発揮します。
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zai-org/GLM-4.6V-Flash
本リポジトリは、高い視覚理解性能と大規模なコンテキストウィンドウを持つマルチモーダルモデルGLM-4.6Vを提供することを目的とする。
特に、Function Calling機能をネイティブに統合し、画像などの視覚情報を直接ツール入力として使用可能にすることで、「視覚認識」と「実行可能なアクション」を橋渡しし、実世界のマルチモーダルエージェントの基盤技術を構築する。
zai-org/GLM-4.6V-Flash
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特に、Function Calling機能をネイティブに統合し、画像などの視覚情報を直接ツール入力として使用可能にすることで、「視覚認識」と「実行可能なアクション」を橋渡しし、実世界のマルチモーダルエージェントの基盤技術を構築する。
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zai-org/GLM-4.6V-Flash
本リポジトリは、高い視覚理解性能と大規模なコンテキストウィンドウを持つマルチモーダルモデルGLM-4.6Vを提供することを目的とする。
特に、Function Calling機能をネイティブに統合し、画像などの視覚情報を直接ツール入力として使用可能にすることで、「視覚認識」と「実行可能なアクション」を橋渡しし、実世界のマルチモーダルエージェントの基盤技術を構築する。
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特に、Function Calling機能をネイティブに統合し、画像などの視覚情報を直接ツール入力として使用可能にすることで、「視覚認識」と「実行可能なアクション」を橋渡しし、実世界のマルチモーダルエージェントの基盤技術を構築する。
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Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo
このリポジトリは、高効率な画像生成基盤モデル「Z-Image（造相）」の公式プロジェクトです。
本モデルは60億パラメータを持ち、Single-Stream Diffusion Transformerを利用してテキストから画像を生成します。
モデルのチェックポイントやオンラインデモを提供し、その性能を紹介することを目的としています。
Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo
このリポジトリは、高効率な画像生成基盤モデル「Z-Image（造相）」の公式プロジェクトです。
本モデルは60億パラメータを持ち、Single-Stream Diffusion Transformerを利用してテキストから画像を生成します。
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このリポジトリは、高効率な画像生成基盤モデル「Z-Image（造相）」の公式プロジェクトです。
本モデルは60億パラメータを持ち、Single-Stream Diffusion Transformerを利用してテキストから画像を生成します。
モデルのチェックポイントやオンラインデモを提供し、その性能を紹介することを目的としています。
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このリポジトリは、高効率な画像生成基盤モデル「Z-Image（造相）」の公式プロジェクトです。
本モデルは60億パラメータを持ち、Single-Stream Diffusion Transformerを利用してテキストから画像を生成します。
モデルのチェックポイントやオンラインデモを提供し、その性能を紹介することを目的としています。
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microsoft/VibeVoice-Realtime-0.5B
本リポジトリは、軽量でオープンソースのリアルタイムテキスト音声合成（TTS）モデル「VibeVoice-Realtime」を提供する。
ストリーミング入力と頑健な長文生成に対応し、応答性の高いTTSサービス、ライブデータストリームのナレーション、および大規模言語モデル（LLM）の初期トークンからの迅速な音声出力を実現することを目的としている。
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本リポジトリは、軽量でオープンソースのリアルタイムテキスト音声合成（TTS）モデル「VibeVoice-Realtime」を提供する。
ストリーミング入力と頑健な長文生成に対応し、応答性の高いTTSサービス、ライブデータストリームのナレーション、および大規模言語モデル（LLM）の初期トークンからの迅速な音声出力を実現することを目的としている。
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ストリーミング入力と頑健な長文生成に対応し、応答性の高いTTSサービス、ライブデータストリームのナレーション、および大規模言語モデル（LLM）の初期トークンからの迅速な音声出力を実現することを目的としている。
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ストリーミング入力と頑健な長文生成に対応し、応答性の高いTTSサービス、ライブデータストリームのナレーション、および大規模言語モデル（LLM）の初期トークンからの迅速な音声出力を実現することを目的としている。
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nvidia/Nemotron-Orchestrator-8B
本リポジトリは、効率的なモデルとツールのオーケストレーションにより複雑なマルチターンエージェントタスクを解決するための研究開発プロジェクト「ToolOrchestra」を提供する。
中心となるOrchestrator-8Bモデルは、多様な専門モデルやツールを調整し、GPT-5などの高性能モデルを上回る性能を、高い効率性と低コストで実現することを目指している。
nvidia/Nemotron-Orchestrator-8B
本リポジトリは、効率的なモデルとツールのオーケストレーションにより複雑なマルチターンエージェントタスクを解決するための研究開発プロジェクト「ToolOrchestra」を提供する。
中心となるOrchestrator-8Bモデルは、多様な専門モデルやツールを調整し、GPT-5などの高性能モデルを上回る性能を、高い効率性と低コストで実現することを目指している。
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nvidia/Nemotron-Orchestrator-8B
本リポジトリは、効率的なモデルとツールのオーケストレーションにより複雑なマルチターンエージェントタスクを解決するための研究開発プロジェクト「ToolOrchestra」を提供する。
中心となるOrchestrator-8Bモデルは、多様な専門モデルやツールを調整し、GPT-5などの高性能モデルを上回る性能を、高い効率性と低コストで実現することを目指している。
nvidia/Nemotron-Orchestrator-8B
本リポジトリは、効率的なモデルとツールのオーケストレーションにより複雑なマルチターンエージェントタスクを解決するための研究開発プロジェクト「ToolOrchestra」を提供する。
中心となるOrchestrator-8Bモデルは、多様な専門モデルやツールを調整し、GPT-5などの高性能モデルを上回る性能を、高い効率性と低コストで実現することを目指している。
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meituan-longcat/LongCat-Image
LongCat-Imageは、多言語テキストレンダリングと写真の写実性向上を目的とした、中国語と英語に対応するオープンソースの画像生成基盤モデルである。
既存モデルが抱える多言語テキスト処理、デプロイ効率、開発者アクセシビティの課題を克服するために設計されており、Text-to-Image生成機能を提供する。
meituan-longcat/LongCat-Image
LongCat-Imageは、多言語テキストレンダリングと写真の写実性向上を目的とした、中国語と英語に対応するオープンソースの画像生成基盤モデルである。
既存モデルが抱える多言語テキスト処理、デプロイ効率、開発者アクセシビティの課題を克服するために設計されており、Text-to-Image生成機能を提供する。
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LongCat-Imageは、多言語テキストレンダリングと写真の写実性向上を目的とした、中国語と英語に対応するオープンソースの画像生成基盤モデルである。
既存モデルが抱える多言語テキスト処理、デプロイ効率、開発者アクセシビティの課題を克服するために設計されており、Text-to-Image生成機能を提供する。
meituan-longcat/LongCat-Image
LongCat-Imageは、多言語テキストレンダリングと写真の写実性向上を目的とした、中国語と英語に対応するオープンソースの画像生成基盤モデルである。
既存モデルが抱える多言語テキスト処理、デプロイ効率、開発者アクセシビティの課題を克服するために設計されており、Text-to-Image生成機能を提供する。
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mistralai/Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512
本リポジトリは、ソフトウェアエンジニアリングタスクに特化したAgentic LLM「Devstral Small 2 Instruct」を提供します。
このモデルは、コードベースの探索や複数ファイルの編集能力に優れ、AIコードアシスタント、Agenticコーディング、複雑なSWEタスクの解決を支援するために設計されています。
mistralai/Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512
本リポジトリは、ソフトウェアエンジニアリングタスクに特化したAgentic LLM「Devstral Small 2 Instruct」を提供します。
このモデルは、コードベースの探索や複数ファイルの編集能力に優れ、AIコードアシスタント、Agenticコーディング、複雑なSWEタスクの解決を支援するために設計されています。
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mistralai/Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512
本リポジトリは、ソフトウェアエンジニアリングタスクに特化したAgentic LLM「Devstral Small 2 Instruct」を提供します。
このモデルは、コードベースの探索や複数ファイルの編集能力に優れ、AIコードアシスタント、Agenticコーディング、複雑なSWEタスクの解決を支援するために設計されています。
mistralai/Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512
本リポジトリは、ソフトウェアエンジニアリングタスクに特化したAgentic LLM「Devstral Small 2 Instruct」を提供します。
このモデルは、コードベースの探索や複数ファイルの編集能力に優れ、AIコードアシスタント、Agenticコーディング、複雑なSWEタスクの解決を支援するために設計されています。
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EssentialAI/rnj-1-instruct
Essential AIが開発したRnj-1は、80億パラメータのオープンウェイトAIモデル群です。
コードおよびSTEM分野（数学、科学）に最適化されており、最先端のオープンモデルと同等の性能を持ちます。
プログラミング言語での高い性能や、ツールコーリング、エージェント能力に優れています。
EssentialAI/rnj-1-instruct
Essential AIが開発したRnj-1は、80億パラメータのオープンウェイトAIモデル群です。
コードおよびSTEM分野（数学、科学）に最適化されており、最先端のオープンモデルと同等の性能を持ちます。
プログラミング言語での高い性能や、ツールコーリング、エージェント能力に優れています。
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EssentialAI/rnj-1-instruct
Essential AIが開発したRnj-1は、80億パラメータのオープンウェイトAIモデル群です。
コードおよびSTEM分野（数学、科学）に最適化されており、最先端のオープンモデルと同等の性能を持ちます。
プログラミング言語での高い性能や、ツールコーリング、エージェント能力に優れています。
EssentialAI/rnj-1-instruct
Essential AIが開発したRnj-1は、80億パラメータのオープンウェイトAIモデル群です。
コードおよびSTEM分野（数学、科学）に最適化されており、最先端のオープンモデルと同等の性能を持ちます。
プログラミング言語での高い性能や、ツールコーリング、エージェント能力に優れています。
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deepseek-ai/DeepSeek-V3.2
DeepSeek-V3.2は、計算効率の高いDeepSeek Sparse Attentionとスケーラブルな強化学習、エージェントタスク合成を基盤とし、優れた推論とエージェント性能を実現した大規模言語モデルである。
本リポジトリは、その技術詳細、高度なツール利用を含むチャットテンプレート、および国際競技会における問題解決データを提供することを目的とする。
deepseek-ai/DeepSeek-V3.2
DeepSeek-V3.2は、計算効率の高いDeepSeek Sparse Attentionとスケーラブルな強化学習、エージェントタスク合成を基盤とし、優れた推論とエージェント性能を実現した大規模言語モデルである。
本リポジトリは、その技術詳細、高度なツール利用を含むチャットテンプレート、および国際競技会における問題解決データを提供することを目的とする。
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December 10, 2025 at 10:21 AM
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deepseek-ai/DeepSeek-V3.2
DeepSeek-V3.2は、計算効率の高いDeepSeek Sparse Attentionとスケーラブルな強化学習、エージェントタスク合成を基盤とし、優れた推論とエージェント性能を実現した大規模言語モデルである。
本リポジトリは、その技術詳細、高度なツール利用を含むチャットテンプレート、および国際競技会における問題解決データを提供することを目的とする。
deepseek-ai/DeepSeek-V3.2
DeepSeek-V3.2は、計算効率の高いDeepSeek Sparse Attentionとスケーラブルな強化学習、エージェントタスク合成を基盤とし、優れた推論とエージェント性能を実現した大規模言語モデルである。
本リポジトリは、その技術詳細、高度なツール利用を含むチャットテンプレート、および国際競技会における問題解決データを提供することを目的とする。
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mistralai/Mistral-Large-3-675B-Instruct-2512
このリポジトリは、Mistral AIが開発した最新鋭の汎用マルチモーダルMixture-of-Expertsモデル「Mistral Large 3 675B Instruct」（FP8版）を提供するために作成された。
主な目的は、チャット、エージェント機能、複雑なエンタープライズワークフロー、RAGシステムなど、命令ベースの高度なプロダクショングレードのユースケースに利用できる高性能な基盤モデルを提供することである。
mistralai/Mistral-Large-3-675B-Instruct-2512
このリポジトリは、Mistral AIが開発した最新鋭の汎用マルチモーダルMixture-of-Expertsモデル「Mistral Large 3 675B Instruct」（FP8版）を提供するために作成された。
主な目的は、チャット、エージェント機能、複雑なエンタープライズワークフロー、RAGシステムなど、命令ベースの高度なプロダクショングレードのユースケースに利用できる高性能な基盤モデルを提供することである。
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December 9, 2025 at 10:22 AM
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このリポジトリは、Mistral AIが開発した最新鋭の汎用マルチモーダルMixture-of-Expertsモデル「Mistral Large 3 675B Instruct」（FP8版）を提供するために作成された。
主な目的は、チャット、エージェント機能、複雑なエンタープライズワークフロー、RAGシステムなど、命令ベースの高度なプロダクショングレードのユースケースに利用できる高性能な基盤モデルを提供することである。
mistralai/Mistral-Large-3-675B-Instruct-2512
このリポジトリは、Mistral AIが開発した最新鋭の汎用マルチモーダルMixture-of-Expertsモデル「Mistral Large 3 675B Instruct」（FP8版）を提供するために作成された。
主な目的は、チャット、エージェント機能、複雑なエンタープライズワークフロー、RAGシステムなど、命令ベースの高度なプロダクショングレードのユースケースに利用できる高性能な基盤モデルを提供することである。
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zai-org/GLM-4.6V
本リポジトリは、高い視覚理解性能を持つGLM-4.6Vマルチモーダル推論モデル群を提供する。
ネイティブな関数呼び出し機能を統合することで、「視覚的な認識」と「実行可能なアクション」を結びつけ、画像駆動のツール利用や複合メディア生成に対応した実用的なマルチモーダルエージェントの基盤構築を目指す。
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本リポジトリは、高い視覚理解性能を持つGLM-4.6Vマルチモーダル推論モデル群を提供する。
ネイティブな関数呼び出し機能を統合することで、「視覚的な認識」と「実行可能なアクション」を結びつけ、画像駆動のツール利用や複合メディア生成に対応した実用的なマルチモーダルエージェントの基盤構築を目指す。
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zai-org/GLM-4.6V
本リポジトリは、高い視覚理解性能を持つGLM-4.6Vマルチモーダル推論モデル群を提供する。
ネイティブな関数呼び出し機能を統合することで、「視覚的な認識」と「実行可能なアクション」を結びつけ、画像駆動のツール利用や複合メディア生成に対応した実用的なマルチモーダルエージェントの基盤構築を目指す。
zai-org/GLM-4.6V
本リポジトリは、高い視覚理解性能を持つGLM-4.6Vマルチモーダル推論モデル群を提供する。
ネイティブな関数呼び出し機能を統合することで、「視覚的な認識」と「実行可能なアクション」を結びつけ、画像駆動のツール利用や複合メディア生成に対応した実用的なマルチモーダルエージェントの基盤構築を目指す。
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zai-org/GLM-4.6V-Flash
本リポジトリは、マルチモーダル推論モデルGLM-4.6Vとその軽量版を提供する。
本モデルは、最先端の視覚理解性能に加え、ネイティブな関数呼び出し機能を統合した。
これにより、視覚的知覚と実行可能な行動の連携を実現し、実ビジネスシナリオに対応するマルチモーダルエージェントの統一的な技術基盤を構築することを目的とする。
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本リポジトリは、マルチモーダル推論モデルGLM-4.6Vとその軽量版を提供する。
本モデルは、最先端の視覚理解性能に加え、ネイティブな関数呼び出し機能を統合した。
これにより、視覚的知覚と実行可能な行動の連携を実現し、実ビジネスシナリオに対応するマルチモーダルエージェントの統一的な技術基盤を構築することを目的とする。
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December 9, 2025 at 10:22 AM
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本リポジトリは、マルチモーダル推論モデルGLM-4.6Vとその軽量版を提供する。
本モデルは、最先端の視覚理解性能に加え、ネイティブな関数呼び出し機能を統合した。
これにより、視覚的知覚と実行可能な行動の連携を実現し、実ビジネスシナリオに対応するマルチモーダルエージェントの統一的な技術基盤を構築することを目的とする。
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本リポジトリは、マルチモーダル推論モデルGLM-4.6Vとその軽量版を提供する。
本モデルは、最先端の視覚理解性能に加え、ネイティブな関数呼び出し機能を統合した。
これにより、視覚的知覚と実行可能な行動の連携を実現し、実ビジネスシナリオに対応するマルチモーダルエージェントの統一的な技術基盤を構築することを目的とする。
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microsoft/VibeVoice-Realtime-0.5B
本リポジトリは、オープンソースの軽量かつリアルタイムなテキスト音声合成モデル「VibeVoice-Realtime」を提供する。
このモデルはストリーミング入力に対応し、約300msで最初の音声を出力できるため、LLMの応答やライブデータストリームのナレーションなど、低遅延を要求されるリアルタイムTTSサービス構築を目的とする。
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本リポジトリは、オープンソースの軽量かつリアルタイムなテキスト音声合成モデル「VibeVoice-Realtime」を提供する。
このモデルはストリーミング入力に対応し、約300msで最初の音声を出力できるため、LLMの応答やライブデータストリームのナレーションなど、低遅延を要求されるリアルタイムTTSサービス構築を目的とする。
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December 9, 2025 at 10:22 AM
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microsoft/VibeVoice-Realtime-0.5B
本リポジトリは、オープンソースの軽量かつリアルタイムなテキスト音声合成モデル「VibeVoice-Realtime」を提供する。
このモデルはストリーミング入力に対応し、約300msで最初の音声を出力できるため、LLMの応答やライブデータストリームのナレーションなど、低遅延を要求されるリアルタイムTTSサービス構築を目的とする。
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本リポジトリは、オープンソースの軽量かつリアルタイムなテキスト音声合成モデル「VibeVoice-Realtime」を提供する。
このモデルはストリーミング入力に対応し、約300msで最初の音声を出力できるため、LLMの応答やライブデータストリームのナレーションなど、低遅延を要求されるリアルタイムTTSサービス構築を目的とする。
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Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo
このリポジトリは、シングルストリーム拡散トランスフォーマーを採用した、強力かつ高効率な画像生成基盤モデル「Z-Image（造相）」の公式な公開場所です。
テキストから画像を生成する機能を提供し、モデルの実装、チェックポイント、およびオンラインデモへのアクセスを提供することを主な目的としています。
Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo
このリポジトリは、シングルストリーム拡散トランスフォーマーを採用した、強力かつ高効率な画像生成基盤モデル「Z-Image（造相）」の公式な公開場所です。
テキストから画像を生成する機能を提供し、モデルの実装、チェックポイント、およびオンラインデモへのアクセスを提供することを主な目的としています。
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December 9, 2025 at 10:22 AM
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Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo
このリポジトリは、シングルストリーム拡散トランスフォーマーを採用した、強力かつ高効率な画像生成基盤モデル「Z-Image（造相）」の公式な公開場所です。
テキストから画像を生成する機能を提供し、モデルの実装、チェックポイント、およびオンラインデモへのアクセスを提供することを主な目的としています。
Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo
このリポジトリは、シングルストリーム拡散トランスフォーマーを採用した、強力かつ高効率な画像生成基盤モデル「Z-Image（造相）」の公式な公開場所です。
テキストから画像を生成する機能を提供し、モデルの実装、チェックポイント、およびオンラインデモへのアクセスを提供することを主な目的としています。
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mistralai/Ministral-3-14B-Instruct-2512
本リポジトリは、Ministral 3ファミリー最大のモデル「Ministral 3 14B Instruct 2512」を提供する。
これは、フロンティア性能を持つビジョン対応の命令追従型言語モデルであり、FP8形式に最適化されている。
エッジデプロイメントやローカル環境での利用を想定し、実用的なハードウェア制約のもとで、チャットや命令ベースの高度なAIタスクを実現することを目的としている。
mistralai/Ministral-3-14B-Instruct-2512
本リポジトリは、Ministral 3ファミリー最大のモデル「Ministral 3 14B Instruct 2512」を提供する。
これは、フロンティア性能を持つビジョン対応の命令追従型言語モデルであり、FP8形式に最適化されている。
エッジデプロイメントやローカル環境での利用を想定し、実用的なハードウェア制約のもとで、チャットや命令ベースの高度なAIタスクを実現することを目的としている。
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December 8, 2025 at 10:21 AM
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mistralai/Ministral-3-14B-Instruct-2512
本リポジトリは、Ministral 3ファミリー最大のモデル「Ministral 3 14B Instruct 2512」を提供する。
これは、フロンティア性能を持つビジョン対応の命令追従型言語モデルであり、FP8形式に最適化されている。
エッジデプロイメントやローカル環境での利用を想定し、実用的なハードウェア制約のもとで、チャットや命令ベースの高度なAIタスクを実現することを目的としている。
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本リポジトリは、Ministral 3ファミリー最大のモデル「Ministral 3 14B Instruct 2512」を提供する。
これは、フロンティア性能を持つビジョン対応の命令追従型言語モデルであり、FP8形式に最適化されている。
エッジデプロイメントやローカル環境での利用を想定し、実用的なハードウェア制約のもとで、チャットや命令ベースの高度なAIタスクを実現することを目的としている。
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black-forest-labs/FLUX.2-dev
このリポジトリは、テキスト指示に基づき画像を生成、編集、結合できる最先端のAIモデル「FLUX.2 [dev]」（320億パラメータの整流フロー変換器）の参照実装とサンプリングコードを提供する。
オープンウェイトとして公開することで、科学研究の促進と開発者およびアーティストによる革新的なアプリケーション構築を支援することを目的としている。
Diffusersなどでの利用方法も詳細に記載されている。
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このリポジトリは、テキスト指示に基づき画像を生成、編集、結合できる最先端のAIモデル「FLUX.2 [dev]」（320億パラメータの整流フロー変換器）の参照実装とサンプリングコードを提供する。
オープンウェイトとして公開することで、科学研究の促進と開発者およびアーティストによる革新的なアプリケーション構築を支援することを目的としている。
Diffusersなどでの利用方法も詳細に記載されている。
black-forest-labs/FLUX.2-dev · Hugging Face
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
huggingface.co
December 8, 2025 at 10:21 AM
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black-forest-labs/FLUX.2-dev
このリポジトリは、テキスト指示に基づき画像を生成、編集、結合できる最先端のAIモデル「FLUX.2 [dev]」（320億パラメータの整流フロー変換器）の参照実装とサンプリングコードを提供する。
オープンウェイトとして公開することで、科学研究の促進と開発者およびアーティストによる革新的なアプリケーション構築を支援することを目的としている。
Diffusersなどでの利用方法も詳細に記載されている。
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このリポジトリは、テキスト指示に基づき画像を生成、編集、結合できる最先端のAIモデル「FLUX.2 [dev]」（320億パラメータの整流フロー変換器）の参照実装とサンプリングコードを提供する。
オープンウェイトとして公開することで、科学研究の促進と開発者およびアーティストによる革新的なアプリケーション構築を支援することを目的としている。
Diffusersなどでの利用方法も詳細に記載されている。
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alibaba-pai/Z-Image-Turbo-Fun-Controlnet-Union
このリポジトリは、画像生成モデルZ-Image-TurboとControlNet機能を統合したウェイトファイル（Z-Image-Turbo-Fun-Controlnet-Union）を提供することを目的としている。
ユーザーは、このウェイトを利用し、外部のVideoX-Funリポジトリの環境下で、姿勢、エッジ、深度など多様な条件入力に基づいたテキストからの画像生成（T2I）推論タスクを実行するために作成された。
alibaba-pai/Z-Image-Turbo-Fun-Controlnet-Union
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ユーザーは、このウェイトを利用し、外部のVideoX-Funリポジトリの環境下で、姿勢、エッジ、深度など多様な条件入力に基づいたテキストからの画像生成（T2I）推論タスクを実行するために作成された。
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このリポジトリは、画像生成モデルZ-Image-TurboとControlNet機能を統合したウェイトファイル（Z-Image-Turbo-Fun-Controlnet-Union）を提供することを目的としている。
ユーザーは、このウェイトを利用し、外部のVideoX-Funリポジトリの環境下で、姿勢、エッジ、深度など多様な条件入力に基づいたテキストからの画像生成（T2I）推論タスクを実行するために作成された。
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このリポジトリは、画像生成モデルZ-Image-TurboとControlNet機能を統合したウェイトファイル（Z-Image-Turbo-Fun-Controlnet-Union）を提供することを目的としている。
ユーザーは、このウェイトを利用し、外部のVideoX-Funリポジトリの環境下で、姿勢、エッジ、深度など多様な条件入力に基づいたテキストからの画像生成（T2I）推論タスクを実行するために作成された。
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deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Speciale
計算効率と高度な推論・エージェント性能を両立させたDeepSeek-V3.2モデルを公開し、その技術的なブレークスルーを共有する。
このモデルはDeepSeek Sparse Attention、スケーラブルな強化学習、大規模エージェントタスク合成パイプラインによって実現された。
コミュニティ向けにモデルの性能検証用ケースや、新しいツール利用テンプレートに対応するエンコーディング資料を提供する。
deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Speciale
計算効率と高度な推論・エージェント性能を両立させたDeepSeek-V3.2モデルを公開し、その技術的なブレークスルーを共有する。
このモデルはDeepSeek Sparse Attention、スケーラブルな強化学習、大規模エージェントタスク合成パイプラインによって実現された。
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このモデルはDeepSeek Sparse Attention、スケーラブルな強化学習、大規模エージェントタスク合成パイプラインによって実現された。
コミュニティ向けにモデルの性能検証用ケースや、新しいツール利用テンプレートに対応するエンコーディング資料を提供する。
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計算効率と高度な推論・エージェント性能を両立させたDeepSeek-V3.2モデルを公開し、その技術的なブレークスルーを共有する。
このモデルはDeepSeek Sparse Attention、スケーラブルな強化学習、大規模エージェントタスク合成パイプラインによって実現された。
コミュニティ向けにモデルの性能検証用ケースや、新しいツール利用テンプレートに対応するエンコーディング資料を提供する。
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deepseek-ai/DeepSeek-V3.2
計算効率と優れた推論・エージェント性能を両立させた大規模言語モデルDeepSeek-V3.2を公開することを目的としている。
このリポジトリは、効率的なスパースアテンションや強化された強化学習フレームワークなどの技術的詳細、ツール使用を組み込むためのチャットテンプレート、およびモデルの性能検証を可能にするコンペティションのケースファイルを提供する。
deepseek-ai/DeepSeek-V3.2
計算効率と優れた推論・エージェント性能を両立させた大規模言語モデルDeepSeek-V3.2を公開することを目的としている。
このリポジトリは、効率的なスパースアテンションや強化された強化学習フレームワークなどの技術的詳細、ツール使用を組み込むためのチャットテンプレート、およびモデルの性能検証を可能にするコンペティションのケースファイルを提供する。
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計算効率と優れた推論・エージェント性能を両立させた大規模言語モデルDeepSeek-V3.2を公開することを目的としている。
このリポジトリは、効率的なスパースアテンションや強化された強化学習フレームワークなどの技術的詳細、ツール使用を組み込むためのチャットテンプレート、およびモデルの性能検証を可能にするコンペティションのケースファイルを提供する。
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計算効率と優れた推論・エージェント性能を両立させた大規模言語モデルDeepSeek-V3.2を公開することを目的としている。
このリポジトリは、効率的なスパースアテンションや強化された強化学習フレームワークなどの技術的詳細、ツール使用を組み込むためのチャットテンプレート、およびモデルの性能検証を可能にするコンペティションのケースファイルを提供する。