AI Models
AI モデル
Armor EdgeAI の各機能は以下の AI モデルを使用します。インストーラーにはモデルは含まれていません。初回セットアップ時に、選択した機能に必要なモデルを当社のダウンロードサービスから取得し、その他のモデルは選択したときにのみダウンロードします。すべてお使いのコンピューター上で動作します。
各モデルはそれぞれのライセンス条項に基づいて提供されます。ライセンス名を選択すると条文全文を確認できます。「オリジナル」は作者が公開した版、「取得元」は本製品が実際に使用するファイルの出所で、多くはオリジナルの量子化版または形式変換版です。
40モデル
4ライセンスの種類
v0012モデル一覧のバージョン
| モデル | 用途 | ライセンス | 出所 |
|---|---|---|---|
| Qwen 3.5 0.8BAlibaba QwenGGUF Q4_K_M · 533 MB + 205 MB ビジョンコンポーネント | チャット · 画像に対応 | Apache-2.0 | オリジナル Qwen/Qwen3.5-0.8B取得元 unsloth/Qwen3.5-0.8B-GGUF |
| Qwen 3.5 2B VisionAlibaba QwenGGUF Q4_K_M · 1.3 GB + 668 MB ビジョンコンポーネント | チャット · 画像に対応 | Apache-2.0 | オリジナル Qwen/Qwen3.5-2B取得元 unsloth/Qwen3.5-2B-GGUF |
| Qwen 3.5 4B VisionAlibaba QwenGGUF UD-Q4_K_XL · 2.9 GB + 672 MB ビジョンコンポーネント | チャット · 画像に対応 | Apache-2.0 | オリジナル Qwen/Qwen3.5-4B取得元 unsloth/Qwen3.5-4B-GGUF |
| Qwen 3.5 9BAlibaba QwenGGUF Q4_K_M · 5.7 GB | チャット | Apache-2.0 | オリジナル Qwen/Qwen3.5-9B取得元 unsloth/Qwen3.5-9B-GGUF |
| Qwen 3.6 27B VisionAlibaba QwenGGUF UD-Q4_K_XL · 17.6 GB + 928 MB ビジョンコンポーネント | チャット · 画像に対応 | Apache-2.0 | オリジナル Qwen/Qwen3.6-27B取得元 unsloth/Qwen3.6-27B-GGUF |
| Qwen 3.6 35B-A3BAlibaba QwenGGUF UD-Q4_K_M · 22.1 GB + 899 MB ビジョンコンポーネント | チャット · 画像に対応 | Apache-2.0 | オリジナル Qwen/Qwen3.6-35B-A3B取得元 unsloth/Qwen3.6-35B-A3B-GGUF |
| Qwen 3.6 35B-A3B(MTP)Alibaba QwenGGUF UD-Q4_K_M · 22.7 GB + 899 MB ビジョンコンポーネント | チャット · 画像に対応 | Apache-2.0 | オリジナル Qwen/Qwen3.6-35B-A3B取得元 unsloth/Qwen3.6-35B-A3B-MTP-GGUF |
| Gemma 4 E2BGoogleGGUF Q4_K_M · 3.1 GB + 986 MB ビジョンコンポーネント | チャット · 画像に対応 | Apache-2.0 | オリジナル google/gemma-4-E2B-it取得元 unsloth/gemma-4-E2B-it-GGUF |
| Gemma 4 E4BGoogleGGUF Q4_K_M · 5.0 GB + 990 MB ビジョンコンポーネント | チャット · 画像に対応 | Apache-2.0 | オリジナル google/gemma-4-E4B-it取得元 unsloth/gemma-4-E4B-it-GGUF |
| Gemma 4 26B-A4BGoogleGGUF UD-Q4_K_M · 16.9 GB + 1.2 GB ビジョンコンポーネント | チャット · 画像に対応 | Apache-2.0 | オリジナル google/gemma-4-26B-A4B-it取得元 unsloth/gemma-4-26B-A4B-it-GGUF |
| Gemma 4 31BGoogleGGUF Q4_K_M · 18.3 GB + 1.2 GB ビジョンコンポーネント | チャット · 画像に対応 | Apache-2.0 | オリジナル google/gemma-4-31B-it取得元 unsloth/gemma-4-31B-it-GGUF |
| Ministral 3 3BMistral AIGGUF Q4_K_M · 2.1 GB + 840 MB ビジョンコンポーネント | チャット · 画像に対応 | Apache-2.0 | オリジナル mistralai/Ministral-3-3B-Instruct-2512取得元 unsloth/Ministral-3-3B-Instruct-2512-GGUF |
| Ministral 3 8BMistral AIGGUF Q4_K_M · 5.2 GB + 857 MB ビジョンコンポーネント | チャット · 画像に対応 | Apache-2.0 | オリジナル mistralai/Ministral-3-8B-Instruct-2512取得元 unsloth/Ministral-3-8B-Instruct-2512-GGUF |
| Ministral 3 14BMistral AIGGUF Q4_K_M · 8.2 GB + 878 MB ビジョンコンポーネント | チャット · 画像に対応 | Apache-2.0 | オリジナル mistralai/Ministral-3-14B-Instruct-2512取得元 unsloth/Ministral-3-14B-Instruct-2512-GGUF |
| gpt-oss 20BOpenAIGGUF Q4_K_M · 11.6 GB | チャット | Apache-2.0 | オリジナル openai/gpt-oss-20b取得元 unsloth/gpt-oss-20b-GGUF |
| Muse Glimmer 30BMeta Superintelligence LabGGUF UD-Q4_K_XL · 15.9 GB + 2.1 GB ビジョンコンポーネント | チャット · 画像に対応 | Apache-2.0 | オリジナル meta-models/Muse-Glimmer-30B取得元 unsloth/Muse-Glimmer-30B-GGUF |
| Qwen 3.8 27B VisionAlibaba QwenGGUF UD-Q4_K_M · 16.5 GB + 928 MB ビジョンコンポーネント | チャット · 画像に対応 | Apache-2.0 | オリジナル Qwen/Qwen3.8-27B取得元 unsloth/Qwen3.8-27B-GGUF |
| MiMo V2.6 Distill 9BXiaomi MiMoGGUF Q4_K_M · 5.8 GB + 918 MB ビジョンコンポーネント | チャット · 画像に対応 | MIT追加学習済みの重みは MIT、ベースモデル Qwen3.5-9B は Apache-2.0 で、両方のライセンスが適用されます。 | オリジナル XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B当社がオリジナルの重みから量子化 |
| Z-Image TurboAlibaba Tongyi-MAIGGUF Q4_K_M · 5.0 GB | 画像生成 | Apache-2.0 | オリジナル Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo取得元 unsloth/Z-Image-Turbo-GGUF |
| Z-Image VAEsafetensors · 335 MB | Z-Image の画像デコーダー(VAE) | Apache-2.0 | 取得元 Comfy-Org/z_image_turbo |
| Qwen3 4B Instruct 2507Alibaba QwenGGUF Q4_K_M · 2.5 GB | Z-Image のテキストエンコーダー | Apache-2.0 | オリジナル Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507取得元 unsloth/Qwen3-4B-Instruct-2507-GGUF |
| FLUX.2 klein Base 4BBlack Forest LabsGGUF Q4_K_M · 2.6 GB | 画像生成 | Apache-2.0 | オリジナル black-forest-labs/FLUX.2-klein-base-4B取得元 unsloth/FLUX.2-klein-base-4B-GGUF |
| Qwen3 4BAlibaba QwenGGUF Q4_K_M · 2.5 GB | FLUX.2 のテキストエンコーダー | Apache-2.0 | オリジナル Qwen/Qwen3-4B取得元 unsloth/Qwen3-4B-GGUF |
| FLUX.2 VAEsafetensors · 336 MB | FLUX.2 の画像デコーダー(VAE) | Apache-2.0 | 取得元 Comfy-Org/ERNIE-Image |
| Qwen-Image 2512Alibaba QwenGGUF Q4_K_M · 13.2 GB | 画像生成 | Apache-2.0 | オリジナル Qwen/Qwen-Image-2512取得元 unsloth/Qwen-Image-2512-GGUF |
| Qwen2.5-VL 7B InstructAlibaba QwenGGUF UD-Q4_K_XL · 4.8 GB | Qwen-Image のテキストエンコーダー | Apache-2.0 | オリジナル Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct取得元 unsloth/Qwen2.5-VL-7B-Instruct-GGUF |
| Qwen-Image VAEAlibaba Qwensafetensors · 254 MB | Qwen-Image の画像デコーダー(VAE) | Apache-2.0 | オリジナル Qwen/Qwen-Image取得元 Comfy-Org/Qwen-Image_ComfyUI |
| Real-ESRGAN x4plusXintao Wang (Tencent ARC Lab)PyTorch (.pth) · 67 MB | 画質向上(4 倍拡大) | BSD-3-Clause | 取得元 xinntao/Real-ESRGAN |
| PaddleOCR-VL 1.6Baidu PaddlePaddleGGUF · 936 MB + 882 MB ビジョンコンポーネント | 文書の文字認識 | Apache-2.0 | 取得元 PaddlePaddle/PaddleOCR-VL-1.6-GGUF |
| PP-DocLayoutV3Baidu PaddlePaddleONNX · 131 MB | 文書レイアウト検出 | Apache-2.0 | オリジナル PaddlePaddle/PP-DocLayoutV3取得元 alex-dinh/PP-DocLayoutV3-ONNX |
| Whisper SmallOpenAIggml q5_1 · 190 MB | 音声の文字起こし | MIT | オリジナル openai/whisper取得元 ggerganov/whisper.cpp |
| Whisper Large v3 TurboOpenAIggml q5_0 · 574 MB | 音声の文字起こし | MIT | オリジナル openai/whisper取得元 ggerganov/whisper.cpp |
| Whisper Large v3OpenAIggml q5_0 · 1.1 GB | 音声の文字起こし | MIT | オリジナル openai/whisper取得元 ggerganov/whisper.cpp |
| Silero VAD v6.2Sileroggml · 885 KB | 音声区間検出 | MIT | オリジナル snakers4/silero-vad取得元 ggml-org/whisper-vad |
| Nemotron 3 DiarizationNVIDIAGGUF q8_0 · 107 MB | 話者分離 | OpenMDW-1.1 | 取得元 nvidia/Nemotron-3-Diarization |
| Nemotron 3.5 ASR Streaming 0.6BNVIDIAGGUF q8_0 · 742 MB | リアルタイム字幕 | OpenMDW-1.1 | 取得元 nvidia/nemotron-3.5-asr-streaming-0.6b |
| YuNetShiqi Yu et al.ONNX · 233 KB | 顔検出 | MIT | オリジナル ShiqiYu/libfacedetection.train取得元 opencv/opencv_zoo |
| SFaceYaoyao ZhongONNX · 39 MB | 顔認識 | Apache-2.0 | オリジナル zhongyy/SFace取得元 opencv/opencv_zoo |
| AuraFace v1falONNX · 261 MB | 顔認識(高精度) | Apache-2.0 | 取得元 fal/AuraFace-v1 |
| Qwen3 Embedding 0.6BAlibaba QwenGGUF Q8_0 · 639 MB | セマンティック検索 | Apache-2.0 | 取得元 Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B-GGUF |
40 件のモデルを表示中 · モデルカタログ v0012(2026-10-23 公開)より。
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