Workers AI モデル

aura-1

Aura は、入力テキストの文脈に応じて自然な間、表現力、フィラーを加えるコンテキスト認識型のテキスト読み上げ（TTS）モデルです。入力テキストの品質が、音声の自然さに直結します。

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aura-2-en

Aura-2 は、入力テキストの文脈に応じて自然な間、表現力、フィラーを加えるコンテキスト認識型のテキスト読み上げ（TTS）モデルです。入力テキストの品質が、音声の自然さに直結します。

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aura-2-es

Aura-2 は、入力テキストの文脈に応じて自然な間、表現力、フィラーを加えるコンテキスト認識型のテキスト読み上げ（TTS）モデルです。入力テキストの品質が、音声の自然さに直結します。

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bart-large-cnn

ベータ

BART は、双方向（BERT ライク）のエンコーダーと自己回帰（GPT ライク）のデコーダーを備えた transformer encoder-encoder（seq2seq）モデルです。テキストの要約に使えます。

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bge-base-en-v1.5

任意のテキストを 768 次元のベクトルに変換する BAAI general embedding（Base）モデルです。

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bge-large-en-v1.5

任意のテキストを 1024 次元のベクトルに変換する BAAI general embedding（Large）モデルです。

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bge-m3

多機能、多言語、多粒度に対応した embeddings モデルです。

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bge-reranker-base

embedding モデルと異なり、reranker は質問と文書を入力として受け取り、embedding ではなく類似度を直接出力します。クエリとパッセージを入力すると関連度スコアが得られます。このスコアは sigmoid 関数で [0,1] の浮動小数点値に変換できます。

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bge-small-en-v1.5

任意のテキストを 384 次元のベクトルに変換する BAAI general embedding（Small）モデルです。

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deepseek-r1-distill-qwen-32b

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B は、Qwen2.5 をベースに DeepSeek-R1 から蒸留したモデルです。各種ベンチマークで OpenAI-o1-mini を上回り、dense モデルとして新たな最先端の結果を達成しています。

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deepseek-v4-flash-0731

DeepSeek-V4-Flash-0731 は、プレビュー版に代わる DeepSeek-V4-Flash の正式リリースで、エージェント能力が大きく強化されています。

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deepseek-v4-pro-0813

DeepSeek V4 Pro は、100 万トークンのコンテキストウィンドウを持つ DeepSeek の高性能な推論モデルで、長期的なエージェントワークフローと複雑な多段階の問題解決向けです。

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detr-resnet-50

ベータ

COCO 2017 の物体検出（注釈付き画像 11.8 万枚）でエンドツーエンドに学習した DEtection TRansformer（DETR）モデルです。

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distilbert-sst-2-int8

SST-2 で感情分類向けにファインチューンした Distilled BERT モデルです。

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写実性を高めつつ表現の幅は損なわないようファインチューンした Stable Diffusion モデルです。

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embeddinggemma-300m

EmbeddingGemma は、Google が公開する 3 億パラメーターの embedding モデルで、同規模では最先端の性能を持ちます。Gemma 3（T5Gemma で初期化）と、Gemini モデルと同じ研究・技術を基に構築されています。テキストのベクトル表現を生成し、分類、クラスタリング、意味的類似検索など、検索・取得のタスクに適しています。100 以上の話し言葉のデータで学習されています。

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flux

Flux は、音声エージェント向けに作られた初の会話型音声認識モデルです。

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flux-1-schnell

FLUX.1 [schnell] は、テキストの説明から画像を生成できる 120 億パラメーターの rectified flow transformer です。

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flux-2-dev

FLUX.2 [dev] は Black Forest Labs の画像モデルで、複数の参照画像に対応し、非常に写実的で精細な画像を生成できます。

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flux-2-klein-4b

FLUX.2 [klein] は超高速な蒸留済み画像モデルです。画像生成と編集を 1 つのモデルに統合し、最先端の品質でインタラクティブなワークフロー、リアルタイムプレビュー、低遅延が求められる用途に使えます。

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flux-2-klein-9b

FLUX.2 [klein] 9B は、品質を高めた超高速な蒸留済み画像モデルです。画像生成と編集を 1 つのモデルに統合し、最先端の品質でインタラクティブなワークフロー、リアルタイムプレビュー、低遅延が求められる用途に使えます。

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gemma-2b-it-lora

ベータ

LoRA アダプターによる推論向けに Cloudflare が用意した Gemma-2B のベースモデルです。Gemma は Google の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・技術を基に構築されています。

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gemma-3-12b-it

Gemma 3 モデルは、質問応答、要約、推論など、さまざまなテキスト生成と画像理解のタスクに適しています。テキストと画像を入力しテキストを出力するマルチモーダルモデルで、128K の大きなコンテキストウィンドウ、140 以上の言語への対応、従来より豊富なサイズ展開があります。

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gemma-4-26b-a4b-it

Gemma 4 は、パラメーターあたりの知能を最大化するため Gemini 3 の研究を基に構築された、Google のオープンモデルのなかで最も知能の高いファミリーです。

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gemma-7b-it

ベータ

Gemma は Google の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・技術を基に構築されています。テキストからテキストを生成する decoder-only の大規模言語モデルで、英語に対応し、オープンウェイト、事前学習版、instruction-tuned 版があります。

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gemma-7b-it-lora

ベータ

LoRA アダプターによる推論向けに Cloudflare が用意した Gemma-7B のベースモデルです。Gemma は Google の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・技術を基に構築されています。

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SEA-LION は Southeast Asian Languages In One Network の略で、東南アジア（SEA）向けに事前学習および instruct-tuned された大規模言語モデル（LLM）のコレクションです。

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glm-4.7-flash

GLM-4.7-Flash は、131,072 トークンのコンテキストウィンドウを持つ高速で効率的な多言語テキスト生成モデルです。100 以上の言語で対話、指示追従、複数ターンのツール呼び出し向けに最適化されています。

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glm-5.2

Z.ai のフラッグシップとなるエージェント型コーディングモデルです。

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glm-5.3

GLM-5.3 は Z.ai のフラッグシップのエージェント型コーディングモデルです。100万トークンのコンテキストウィンドウに、推論、関数呼び出し、構造化出力を組み合わせ、複数ステップのツール駆動開発ワークフローを支えます。

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glm-5.3-flash

GLM-5 シリーズ初のネイティブマルチモーダルモデルです。総パラメータ数は 3200億、有効パラメータは 180億で、ベンチマークと実運用の双方で GLM-5.2 を上回り、価格は約 10分の1です。コーディングとエージェント系ベンチマークでは Claude Opus 4.8 に近い性能を発揮します。

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gpt-oss-120b

OpenAI のオープンウェイトモデルで、強力な推論、エージェントタスク、幅広い開発者向け用途に設計されています。gpt-oss-120b は本番環境の汎用・高推論用途向けです。

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gpt-oss-20b

OpenAI のオープンウェイトモデルで、強力な推論、エージェントタスク、幅広い開発者向け用途に設計されています。gpt-oss-20b は低レイテンシ、ローカル、または専門用途向けです。

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granite-4.0-h-micro

Granite 4.0 の指示追従モデルは、幅広いベンチマークで高い性能を発揮し、指示追従や関数呼び出しなどの主要なエージェント型タスクで業界トップクラスの結果を達成しています。この効率性により、retrieval-augmented generation（RAG）、マルチエージェントワークフロー、エッジ展開など幅広い用途に適しています。

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Mistral 7B 上の Hermes 2 Pro は、新しいフラッグシップの 7B Hermes です。Hermes 2 Pro は Nous Hermes 2 をアップグレードして再学習したバージョンで、更新・クリーニング済みの OpenHermes 2.5 Dataset に加え、社内で開発した Function Calling と JSON Mode のデータセットを含みます。

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IndicTrans2 は、インドの指定公用語 22 言語すべてで高品質な翻訳に対応する、初のオープンソースの Transformer ベース多言語 NMT モデルです。

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kimi-k2.5

Kimi K2.5 はフロンティア規模のオープンソースモデルです。256k のコンテキストウィンドウ、マルチターンのツール呼び出し、ビジョン入力、構造化出力に対応し、エージェント型ワークロード向けです。

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kimi-k2.6

Kimi K2.6 はフロンティア規模のオープンソース 1T パラメータモデルです。262.1k のコンテキストウィンドウ、マルチターンのツール呼び出し、ビジョン入力、構造化出力に対応し、エージェント型ワークロード向けです。

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kimi-k2.7-code

Kimi K2.7 はフロンティア規模のオープンソース 1T パラメータモデルです。262.1k のコンテキストウィンドウ、マルチターンのツール呼び出し、ビジョン入力、構造化出力に対応し、エージェント型ワークロード向けです。

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llama-2-7b-chat-fp16

Meta による 70億パラメータのフル精度（fp16）生成テキストモデルです。

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llama-2-7b-chat-hf-lora

ベータ

Cloudflare が LoRA アダプターによる推論専用に用意した Llama 2 ベースモデルです。Llama 2 は、70億から 700億パラメータまでの事前学習済みおよびファインチューニング済み生成テキストモデルのコレクションです。これは対話用途向けに最適化し、Hugging Face Transformers 形式に変換した 7B ファインチューニングモデルです。

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llama-2-7b-chat-int8

Meta による 70億パラメータの量子化（int8）生成テキストモデルです。

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llama-3-8b-instruct

Meta Llama 3 は世代を重ねるごとに、幅広い業界ベンチマークで最先端の性能を示し、推論の向上をはじめとする新しい能力を備えています。

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llama-3-8b-instruct-awq

Meta による 80億パラメータの量子化（int4）生成テキストモデルです。

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llama-3.1-70b-instruct

Meta Llama 3.1 の多言語大規模言語モデル（LLM）コレクションは、事前学習済みおよび指示チューニング済みの生成モデル群です。Llama 3.1 の指示チューニング済みテキスト専用モデルは、多言語対話向けに最適化されており、一般的な業界ベンチマークで多くのオープンソースおよびクローズドなチャットモデルを上回ります。

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llama-3.1-8b-instruct

Meta Llama 3.1 の多言語大規模言語モデル（LLM）コレクションは、事前学習済みおよび指示チューニング済みの生成モデル群です。Llama 3.1 の指示チューニング済みテキスト専用モデルは、多言語対話向けに最適化されており、一般的な業界ベンチマークで多くのオープンソースおよびクローズドなチャットモデルを上回ります。

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llama-3.1-8b-instruct-awq

Meta による 80億パラメータの量子化（int4）生成テキストモデルです。

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llama-3.1-8b-instruct-fast

[高速版] Meta Llama 3.1 の多言語大規模言語モデル（LLM）コレクションは、事前学習済みおよび指示チューニング済みの生成モデル群です。Llama 3.1 の指示チューニング済みテキスト専用モデルは、多言語対話向けに最適化されており、一般的な業界ベンチマークで多くのオープンソースおよびクローズドなチャットモデルを上回ります。

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llama-3.1-8b-instruct-fp8

Llama 3.1 8B を FP8 精度に量子化したモデルです。

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llama-3.2-11b-vision-instruct

Llama 3.2-Vision の指示チューニング済みモデルは、視覚認識、画像推論、キャプション生成、画像に関する一般的な質問応答向けに最適化されています。

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llama-3.2-1b-instruct

Llama 3.2 の指示チューニング済みテキスト専用モデルは、エージェント型の検索や要約を含む多言語対話向けに最適化されています。

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llama-3.2-3b-instruct

Llama 3.2 の指示チューニング済みテキスト専用モデルは、エージェント型の検索や要約を含む多言語対話向けに最適化されています。

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llama-3.3-70b-instruct-fp8-fast

Llama 3.3 70B を fp8 精度に量子化し、より高速になるよう最適化したモデルです。

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llama-4-scout-17b-16e-instruct

Meta の Llama 4 Scout は、16 のエキスパートを持つ 170億パラメータのネイティブマルチモーダルモデルです。Mixture-of-Experts アーキテクチャにより、テキストと画像の理解で業界トップクラスの性能を発揮します。

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llama-guard-3-8b

Llama Guard 3 は、コンテンツ安全性の分類向けにファインチューニングした Llama-3.1-8B の事前学習モデルです。以前のバージョンと同様に、LLM の入力（プロンプト分類）と LLM の応答（レスポンス分類）の両方でコンテンツを分類できます。LLM として動作し、プロンプトや応答が安全か不安全かを示すテキストを出力します。不安全な場合は、違反したコンテンツカテゴリも列挙します。

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LLaVA は、GPT が生成したマルチモーダルな指示追従データで LLaMA/Vicuna をファインチューニングして学習したオープンソースのチャットボットです。Transformer アーキテクチャに基づく自己回帰型言語モデルです。

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lucid-origin

Leonardo.AI の Lucid Origin は、同社で最も適応性が高く、プロンプトへの追従性が高いモデルです。シャープなグラフィックデザイン、美しいフル HD レンダリング、細かいクリエイティブ指示のいずれでも、プロンプトに忠実に従い、テキストを正確に描画します。スタイライズされたコンセプトアートから鮮明な製品モックアップまで、幅広いビジュアルスタイルに対応します。

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m2m100-1.2b

多対多の多言語翻訳向けに学習した、多言語エンコーダー・デコーダー（seq-to-seq）モデルです。

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melotts

MeloTTS は、MyShell.ai による高品質な多言語テキスト読み上げライブラリです。

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meta-llama-3-8b-instruct

Meta Llama 3 は世代を重ねるごとに、幅広い業界ベンチマークで最先端の性能を示し、推論の向上をはじめとする新しい能力を備えています。

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mistral-7b-instruct-v0.1

70億パラメータの生成テキストモデル Mistral-7b を、指示追従向けにファインチューニングしたバージョンです。

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mistral-7b-instruct-v0.2

ベータ

Mistral-7B-Instruct-v0.2 は、Mistral-7B-v0.2 を指示追従向けにファインチューニングした大規模言語モデル（LLM）です。Mistral-7B-v0.2 では、v0.1 と比べてコンテキストウィンドウが 32k（v0.1 は 8k）、rope-theta = 1e6、Sliding-Window Attention なしに変更されています。

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mistral-7b-instruct-v0.2-lora

ベータ

Mistral-7B-Instruct-v0.2 は、Mistral-7B-v0.2 を指示追従向けにファインチューニングした大規模言語モデル（LLM）です。

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mistral-small-3.1-24b-instruct

Mistral Small 3（2501）を基盤とする Mistral Small 3.1（2503）は、最先端のビジョン理解を追加し、テキスト性能を落とさずに最長 128k トークンの長文コンテキストに対応します。240億パラメータで、テキストとビジョンの両タスクでトップクラスの能力を発揮します。

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Moondream 3 は、高速で効率的な 90億パラメータの Mixture-of-Experts ビジョン言語モデル（有効パラメータは 20億）です。物体検出、ポインティング、OCR、構造化出力などのタスクで、最先端レベルの視覚推論を提供します。

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nemotron-3-120b-a12b

NVIDIA Nemotron 3 Super は、マルチエージェント用途や専門的なエージェント型 AI システムで高い精度を持つハイブリッド MoE モデルです。

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nova-3

Deepgram の音声認識モデルで音声を文字起こしします。

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phi-2

ベータ

Phi-2 は、次単語予測を目的とした Transformer ベースのモデルです。NLP とコーディング向けの合成データと Web データセットを複数回学習し、1.4T トークンで訓練されています。

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phoenix-1.0

Phoenix 1.0 は Leonardo.Ai のモデルで、プロンプトへの追従性が高く、一貫したテキストを含む画像を生成します。

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PLaMo-Embedding-1B は、Preferred Networks, Inc. が開発した日本語テキスト埋め込みモデルです。 日本語テキストを数値ベクトルに変換でき、情報検索、テキスト分類、クラスタリングなど幅広い用途に使えます。

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qwen2.5-coder-32b-instruct

Qwen2.5-Coder は、コード特化型 Qwen 大規模言語モデル（旧称 CodeQwen）の最新シリーズです。現在は 0.5、1.5、3、7、14、320億パラメータの 6 サイズを揃え、さまざまな開発者のニーズに応えます。CodeQwen1.5 からの改善も加わっています。

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qwen3-30b-a3b-fp8

Qwen3 は Qwen シリーズの最新世代の大規模言語モデルで、Dense モデルと Mixture-of-Experts（MoE）モデルを幅広く揃えています。大規模な学習に基づき、推論、指示追従、エージェント能力、多言語対応で大きな進歩を実現しています。

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qwen3-embedding-0.6b

Qwen3 Embedding モデルシリーズは、Qwen ファミリー最新の独自モデルで、テキスト埋め込みとランキング向けに設計されています。

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qwen3.8-27b

Qwen 3.8 27B は、Alibaba の Qwen ファミリーに属する 270億パラメータの指示追従型言語モデルです。ビジョン、効率的な汎用テキスト生成、エージェント用途向けに設計されています。

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qwq-32b

QwQ は Qwen シリーズの推論モデルです。思考と推論ができるため、従来の指示追従モデルと比べて、下流タスク、とくに難問で大幅に高い性能を発揮します。QwQ-32B は中規模の推論モデルで、DeepSeek-R1 や o1-mini といった最先端の推論モデルと競える性能を備えています。

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resnet-50

ImageNet の 100万枚以上の画像で学習した、50層の画像分類 CNN です。

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smart-turn-v2

オープンソースのコミュニティ主導による、ネイティブ音声ターン検出モデルの第2版です。

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sqlcoder-7b-2

ベータ

技術者以外のユーザーが、SQL データベース内のデータを理解するためのモデルです。

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stable-diffusion-v1-5-img2img

ベータ

Stable Diffusion は、写真のようにリアルな画像を生成できる潜在テキストから画像への拡散モデルです。Img2img では、入力画像から新しい画像を生成します。

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stable-diffusion-v1-5-inpainting

ベータ

Stable Diffusion Inpainting は、任意のテキストから写真のようにリアルな画像を生成できる潜在拡散モデルです。マスクを使ったインペインティングにも対応します。

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stable-diffusion-xl-base-1.0

ベータ

Stability AI による拡散ベースのテキストから画像への生成モデルです。テキストプロンプトに基づいて画像を生成・編集します。

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stable-diffusion-xl-lightning

ベータ

SDXL-Lightning は超高速のテキストから画像への生成モデルです。わずかなステップで高品質な 1024px 画像を生成できます。

• Cloudflare ホスト

uform-gen2-qwen-500m

ベータ

UForm-Gen は、画像キャプションと Visual Question Answering 向けの小型生成ビジョン言語モデルです。社内の画像キャプションデータセットで事前学習し、SVIT、LVIS、VQA などの公開指示データセットでファインチューニングされています。

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• 非推奨

whisper

Whisper は汎用の音声認識モデルです。多様な音声の大規模データセットで学習しており、多言語音声認識、音声翻訳、言語識別をこなすマルチタスクモデルでもあります。

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whisper-large-v3-turbo

Whisper は、自動音声認識（ASR）と音声翻訳向けの事前学習モデルです。

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whisper-tiny-en

ベータ

Whisper は、自動音声認識（ASR）と音声翻訳向けの事前学習モデルです。68万時間のラベル付きデータで学習しており、ファインチューニングなしでも多くのデータセットやドメインに汎化します。これは音声認識タスクで学習した Whisper Tiny の英語専用版です。

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