# 長文脈理解

Qwen3 Embeddingモデルシリーズは通義ファミリーの最新の独自開発モデルで、テキスト埋め込みとソートタスク用に設計され、100種類以上の言語をサポートし、MTEB多言語ランキングで1位を獲得しています。

InternVL3-38B-Instruct は先進的なマルチモーダル大規模言語モデル（MLLM）で、卓越した全体的な性能と強力なマルチモーダル知覚・推論能力を備えています。

InternVL3-8B-Instruct は先進的なマルチモーダル大規模言語モデル（MLLM）で、卓越した全体的な性能と強力なマルチモーダル知覚・推論能力を備えています。

InternVL3-14B-Instructは先進的なマルチモーダル大規模言語モデル（MLLM）で、優れたマルチモーダル知覚と推論能力を示し、ツール使用、GUIエージェント、産業画像分析、3D視覚知覚など様々なタスクをサポートします。

InternVL3-1Bは、高度なマルチモーダル大規模言語モデルであり、マルチモーダル感知や推論などの能力に優れており、ツール使用やGUIエージェントなどのマルチモーダル能力も拡張されています。

Qwen3-14B-Baseは通義千問シリーズの最新世代大規模言語モデルで、148億パラメータの密モデルを提供し、32kの文脈長をサポート、119言語をカバーします。

Qwen3-8B-Baseは通義大規模言語モデルシリーズの最新世代の製品で、82億のパラメータを持ち、119種類の言語をサポートし、様々な自然言語処理タスクに適しています。

Qwen3-1.7B-Baseは通義シリーズの最新世代の大規模言語モデルで、一連の密集モデルとエキスパート混合（MoE）モデルを提供し、学習データ、モデルアーキテクチャ、最適化技術などの面で多くの改善が行われています。

Qwen3-0.6B-Baseは通義シリーズの最新世代の大規模言語モデルで、0.6Bのパラメータ規模を持ち、119種類の言語をサポートし、文脈長は32,768トークンに達します。

Qwen3-0.6B-Baseは通義千問シリーズの最新世代の大規模言語モデルで、一連の密集モデルと混合専門家（MoE）モデルを提供します。

InternVL3-9BはInternVL3シリーズのマルチモーダル大規模言語モデルで、優れたマルチモーダル知覚と推論能力を備え、ツール使用、GUIエージェント、産業画像分析、3D視覚知覚など多様な応用シーンをサポートします。

InternVL3-8BはOpenGVLabが開発した先進的なマルチモーダル大規模言語モデルで、強力なマルチモーダル知覚と推論能力を備え、ツール呼び出し、GUIエージェント、産業画像分析、3D視覚知覚などの新領域をサポートします。

InternVL3-2BはOpenGVLabが開発した先進的なマルチモーダル大規模言語モデル（MLLM）で、優れたマルチモーダル知覚と推論能力を備え、ツール使用、GUIエージェント、産業画像分析、3D視覚知覚などをサポートします。

InternVL3-1BはOpenGVLabが開発した先進的なマルチモーダル大規模言語モデルで、ネイティブマルチモーダル事前学習を完了していますが、事後学習は行われていません。

InternVL3-9B-InstructはInternVL3シリーズの教師付き微調整バージョンで、強力なマルチモーダル知覚と推論能力を備え、画像、テキスト、動画など様々なモダリティ処理をサポートします。

InternVL3-8B-Instruct は先進的なマルチモーダル大規模言語モデル（MLLM）で、優れたマルチモーダル知覚と推論能力を示し、ツール使用、GUIエージェント、産業画像分析、3D視覚知覚など多様な機能をサポートします。

InternVL3-1B-InstructはInternVL3シリーズの教師付き微調整バージョンで、ネイティブマルチモーダル事前学習に基づき、優れたマルチモーダル知覚と推論能力を備えています。

InternVL3-78B-InstructはOpenGVLabが提供する先進的なマルチモーダル大規模言語モデルで、優れたマルチモーダル知覚と推論能力を示し、ツール使用、GUIエージェント、産業画像分析、3D視覚知覚など様々なタスクをサポートします。

InternVL3-8Bは、高度なマルチモーダル大規模言語モデルで、卓越したマルチモーダル感知と推論能力を備え、ツール使用、GUIエージェント、産業用画像分析などの多くの分野で優れた性能を発揮します。

InternVL3-1BはInternVL3シリーズの10億パラメータ規模のマルチモーダル大規模言語モデルで、InternViTビジョンエンコーダーとQwen2.5言語モデルを統合し、優れたマルチモーダル知覚と推論能力を備えています。

Ola-7Bは、テンセント、清華大学、南洋理工大学が共同開発したマルチモーダル言語モデルで、Qwen2.5アーキテクチャを基に、画像、動画、音声、テキストの入力を処理し、テキストを出力することができます。

Yi-1.5はYiモデルのアップグレード版で、プログラミング、数学、推論、指示追従能力においてより優れた性能を発揮します

完全な中文LLaMA-2-13B-16Kモデルで、16Kの文脈長をサポートし、直接ロードして推論と全パラメータ訓練を行うことができます。

ロシア語専用に設計されたミニLongformerモデルで、16384トークンのコンテキスト長をサポートし、rubert-tiny2の重みで初期化されています。ロシア語と英語のテキスト処理に適しています。