Tessa T1 7B
T
Tessa T1 7B
Tesslateによって開発
Tessa-T1はQwen2.5-Coder-7B-InstructをファインチューニングしたReact特化推論モデルで、Reactフロントエンド開発向けに設計されており、構造が良くセマンティックなReactコンポーネントを自律的に生成できます。
ダウンロード数 60
リリース時間 : 3/24/2025
モデル概要
革新的なReact推論モデルで、高度な推論能力によりReactコンポーネントを生成し、エージェントシステムと統合可能、自動化Webインターフェース開発やフロントエンドコードのインテリジェント化に適しています。
モデル特徴
React特化推論
機能が充実しセマンティックなReactコンポーネントを正確に生成
エージェント統合
AIプログラミングエージェントや自律フロントエンドシステムとシームレスに連携
コンテキスト認識生成
UIコンテキストを効果的に理解し活用して関連するコードソリューションを提供
モデル能力
Reactコンポーネント生成
フロントエンドコードのインテリジェント化
自動化Webインターフェース開発
使用事例
コンポーネント自動生成
ユーザープロファイルカードコンポーネント
テキストプロンプトに基づき迅速にユーザープロファイルカードReactコンポーネントを生成
構造が良くセマンティックなReactコードを生成
カレンダーコンポーネント
プロンプトに基づき機能が完全なカレンダーコンポーネントを生成
すぐに使用可能なカレンダーコンポーネントコードを生成
エージェント駆動開発
自動化フロントエンドワークフロー
自動化プログラミングシステムを統合しフロントエンド開発を加速
フロントエンド開発効率を大幅に向上
フロントエンドリファクタリング
コード最適化
Reactコードのセマンティクスを自動的に最適化・強化
コード品質と保守性を向上
おすすめAIモデル
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化
大規模言語モデル
Transformers 複数言語対応

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2%です。
対話システム
Transformers 英語

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。
質問応答システム 中国語
R
uer
2,694
98