# 構造化出力

Phi-3-Mini-4K-Instructは38億パラメータの軽量で最先端のオープンソースモデルで、Phi-3データセットを使用して訓練され、高品質と推論集中特性に重点を置いています。

Qwen2.5をファインチューニングした専門的なコード生成モデルで、構造が複雑で論理的なコードを詳細な説明付きで生成するのに優れています

タイ・英語バイリンガルの現実世界文書解析のために特別に設計された視覚言語モデル、Qwen2.5-VL-Instructionフレームワークベース

高性能で多分野にわたるAIモデルで、MergeKitのModel Stock融合技術を用いて構築され、複数の最適化されたQwen3-4Bモデルを統合しています。構造化出力や技術応用シナリオにおいて優れた推論、プログラミング、多段階問題解決能力を発揮します。

モノマーモデル（Monomer）は、中英シーンにおける計画、設計、執筆タスクに特化した一連の推論言語モデル（RLMs）の集合で、明確なステップバイステップの推論軌跡を提供します。

Qwen2.5は通義千問大モデルシリーズの最新バージョンで、0.5Bパラメータの命令微調整モデルであり、29以上の言語と超長テキスト生成をサポートします。

Qwen2.5はQwen大規模言語モデルの最新シリーズで、15億パラメータ規模の命令調整モデルであり、多言語と長文生成をサポートします。

Qwen 2.5 14Bアーキテクチャに基づいて構築された次世代言語モデルで、数学推論、プログラミング、一般的な論理タスクに最適化されています。

Qwen 2.5 14Bモーダルアーキテクチャに基づき設計され、コーディング効率と計算推論能力を向上させたモデル

Condor-Opus-14B-Exp は Qwen 2.5 14B モーダルアーキテクチャに基づいて設計された大規模言語モデルで、推論能力の強化に重点を置き、多言語と長いコンテキスト処理をサポートします。

DeepHermes 3 プレビュー版はNous ResearchのフラッグシップHermesシリーズ大規模言語モデルの最新バージョンで、推論と通常応答モードを組み合わせ、注釈、判断、関数呼び出し機能を改善しました。

GigaChat-20B-A3Bモデルを基に訓練されたLoRAアダプターで、ロシア語の論理的思考プロセスをシミュレートするために特別に設計

MiniThinky 1BはLlama-3.2-1B-InstructをファインチューニングしたAIアシスタントモデルで、回答前に思考プロセスを表示する特徴があります

Hermes 3 3BはNous ResearchのHermesシリーズLLMの新たな小型ながら強力なメンバーで、LLMとユーザーのアラインメントに焦点を当て、エンドユーザーに強力なガイダンスと制御能力を提供します。

xLAM-7b-fc-r は Salesforce が提供する関数呼び出し最適化を目的とした7Bパラメータの大規模言語モデルで、入力クエリと利用可能なAPIに基づいて迅速かつ正確で構造化された応答を提供します。

xLAM-1b-fc-r は Salesforce が提供する関数呼び出し最適化用の小型大規模動作モデル（LAM）で、パラメータ数は1.35B、個人デバイスへのデプロイに適しています。

Llama3-8Bを改良した医療対話モデルで、医学Q&Aと臨床テキスト処理に最適化されています

Phi-3 Mini-4K-Instructは38億パラメータを持つ軽量で最先端のオープンソースモデルで、高品質かつ密度の高い推論特性に特に重点を置いています。

このモデルはmeta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instructを基にファインチューニングされ、関数呼び出しとJSONモードに特化しています。

これは空間認識能力を備えた視覚言語モデルで、画像内の物体間の空間関係を認識し記述テキストを生成できます。

雅意IE大型モデルは、百万レベルの人手でアノテーションされた高品質の情報抽出データに基づいて命令微調整を行った統一大型モデルで、一般分野および複数の垂直分野の情報抽出タスクをサポートします。

FAVAはテキストエラーを検証するモデルで、参考文献に基づいてテキスト内のエラーを識別し修正提案を提供できます。

Llama2 7Bモデルを基に命令チューニングを行った生物医学分野専用モデル

EleutherAI/gpt - neo - 1.3Bをベースに微調整された電子メール生成モデルで、短い指示に基づいて正式または非正式なメール内容を生成するのに長けています。