# 多言語命令

Llama 3.3 70B命令微調整モデルの4ビットDWQ量子化バージョン、MLXフレームワーク向けの効率的な推論に適しています

Qwen3-30B-A3BのINT4量子化バージョン、重み量子化によりディスクとGPUメモリ要件を75%削減し、高性能を維持。

Qwen3-32BのINT4量子化バージョン、重み量子化によりディスクとGPUメモリ要件を75%削減、高性能を維持

Qwen3-30B-A3B-FP8-dynamicはQwen3-30B-A3BモデルをFP8量子化で最適化したバージョンで、メモリ要件と計算コストを大幅に削減しながら、元のモデルの高い精度を維持しています。

Qwen3-32Bを基にFP8動的量子化を施した効率的な言語モデルで、メモリ要件を大幅に削減し計算効率を向上

Llama-3.2-3B-Instruct GGUFはMetaがリリースした3Bパラメータ規模の大規模言語モデルで、IQ-DynamicGate技術を用いた超低ビット量子化(1-2ビット)を採用し、メモリ効率を維持しながら推論性能を最適化しています。

Qwen2.5-0.5B-Instructをベースに構築され、microsoft/phi-4の語彙を移植したPhi-4のドラフトモデルとして使用可能です。

Phi-4-mini-instructは合成データと精選された公開ウェブサイトに基づいて構築された軽量オープンソースモデルで、高品質で強力な推論能力を持つデータに焦点を当てています。128Kトークンのコンテキスト長をサポートし、教師あり微調整と直接選好最適化により、正確な命令追従と安全性を確保しています。

Phi-4-mini-instructは軽量なオープンソースモデルで、合成データとフィルタリングされた公開ウェブサイトデータに基づいて構築され、高品質で推論能力に富んだデータに焦点を当てています。128Kトークンのコンテキスト長と多言語処理をサポートしています。