qwen

視覚的埋め込みとテキスト的埋め込みを構造的に整合させるように設計された、新規のマルチモーダル大規模言語モデル (MLLM) アーキテクチャ

エージェント向けのローカル AI アプリおよび推論エンジン。オープンウェイトの LLM をコンピュータ上でローカルに実行可能 — プライベート、100% オフライン。Discord への参加はこちら: https://discord.com/invite/8wGSsvmg4V

Parallaxは、どこでも独自のAIクラスターを構築できる分散モデルサービングフレームワークです

Qwen-3およびStable Diffusionシリーズに基づくDeepSeek Engramアーキテクチャの研究

世界中から優れた人工知能（AI）のオープンソースプロジェクトを集結させる。

Qwen3.8-27B on a single RTX 3090 with vLLM: ~1,000 tok/s at 64 concurrent (int8 tensor-core GEMMs, fp16 DeltaNet state), ~114 tok/s single-user at default sampling / ~124 greedy (MTP drafts, own-output draft vocab, calibrated int4 lm_head, split-KV verify attention), 150k-262k context; patches, requant scripts, benchmarks

GraphGen: 知識駆動型の合成データ生成による LLM の教師ありファインチューニングの強化

Model Context Protocol (MCP) を通じた AI 導入の加速とベンダー横断型の LLM API オーケストレーションを実現するために、単一ツールユーティリティの統合として設計されたデスクトップ MCP クライアント

ブラウザ上でネイティブ動作するAI大規模言語モデルとチャット。プライベートでサーバー不要、シームレスなAI会話を楽しめます。

開発者やチームがドキュメントの生成やリポジトリの理解を迅速に行えるよう支援するために設計された、LLM 駆動型のリポジトリエージェント。

NLPからLLMまでのアルゴリズムフルスタックチュートリアル。オンライン閲覧: https://datawhalechina.github.io/base-llm/

Chrome および Firefox 向けのオープンソース AI ブラウザーエージェント（モノレポ） 🧠

拡散モデルおよびオムニモデル向けのマルチモーダル RL トレーニングフレームワーク

🎬 3Dインタラクティブ操作で任意のカメラ視点から画像を生成。3D空間でカメラをドラッグするかスライダーで方位角/仰角/距離を設定して生成。Three.js + Gradio製、日英バイリンガルUI。

MAC (Multi-Agent CAD): 制約付きテスト時計算による text-to-CAD 生成のための分離型マルチエージェントフレームワーク

🚀 Codex Mobile をどこでも実行：Linux、Windows、または Android 上の Termux 🚀

あらゆる AI モデル、エージェント、データベース、RAG、パイプラインをローカルまたはリモートで数分以内にデプロイ

🤖✨ChatMLX は、大規模言語モデルをベースにした、macOS 向けのモダンでオープンソース、かつ高性能なチャットアプリケーションです。

🚀🚀🚀 大規模言語モデル（LLM）、視覚言語モデル（VLM）、視覚言語行動モデル（VLA）、AI生成コンテンツ（AIGC）、および関連するデータセットやアプリケーションに関する素晴らしい公開プロジェクトのコレクション。

個人によるスクラッチからの 1T トークンを用いた 1B LLM のトレーニング

光速でのトレーニングおよびファインチューニング

♾️ スペックコーディングを備えたプライベートエージェントフリート。各エージェントは専用の GPU アクセラレーション付きデスクトップを取得します。完全なプライベート AI スタック上で Claude、Codex、Gemini およびオープンモデルを実行 ♾️

確率付きの応答を要求することで LLM のモード崩壊を軽減する、トレーニング不要のプロンプティング戦略「Verbalized Sampling」。品質を維持しながら多様性を 2〜3 倍に向上させます。クリエイティブライティング、合成データ生成、対話シミュレーション向けの CLI/API を備えたモデル非依存のフレームワーク。

リアルタイム音声アシスタント — WebRTC ストリーミング、faster-whisper ASR、ローカル LLM、Vui Nano (300M) TTS。OpenAI Realtime API 互換。音声クローン、発話割り込み (barge-in)、RTX 4090 で約 9 倍のリアルタイム処理。Apache 2.0 ライセンス。

Dingo: 包括的な AI データ、モデル、およびアプリケーションの品質評価ツール

MimikaStudio - macOS（Apple Silicon）向けのローカルファーストアプリケーション、Agentic MCPをサポート

🐋MindChat（漫談）：人生の道を語り、風霜の旅を笑顔で乗り越える

個人プロジェクト: MPP-Qwen14B & MPP-Qwen-Next（Qwen-LMに基づくマルチモーダルパイプライン並列化）。[動画/画像/複数画像]の{sft/会話}をサポート。貧困に想像力を制限されないようにしよう！RTX3090/4090 24GBで独自の8B/14B LLaVA形式のMLLMをトレーニング。

純粋なRust + CUDAによるLLM推論エンジン — PyTorchなし、OpenAI互換、Qwen3からKimi-K2まで提供

Awesome-LLM-Eval: LLMの評価に特化したツール、データセット/ベンチマーク、デモ、リーダーボード、論文、ドキュメント、モデルの厳選リスト。