# 関数呼び出し最適化

Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506は画像テキストからテキストへのモデルで、モデルの量子化において優れた性能を発揮し、指令の遵守、重複エラーの削減、関数呼び出しなどの面で著しい向上が見られます。

Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506は画像テキストからテキストへのモデルで、Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503の更新バージョンです。指令の遵守、繰り返しエラーの削減、関数呼び出しなどの面で改善されています。

Phi-4-mini-instructは、高品質で推論に富んだデータに焦点を当てた軽量オープンソースモデルで、128Kトークンのコンテキスト長をサポートします。

Kanana 1.5はKakao社が開発したバイリンガル大規模言語モデルで、英語と韓国語をサポートし、プログラミング、数学、関数呼び出し能力において顕著な向上が見られ、ネイティブで32Kトークンのコンテキスト長をサポート

DeepSeek-V3-0324はDeepSeek AIが提供するBF16バージョンの大規模言語モデルで、FP8をサポートしていないGPUでの量子化と推論に適しています。

DeepHermes 3プレビュー版Abliteratedは、Nous Researchの旗艦的なHermesシリーズの大規模言語モデルの最新バージョンで、推論と通常のLLM応答モードを統合しています。

Mistral Small 3 (2501バージョン)は24Bパラメータの命令微調整大規模言語モデルで、70Bパラメータ以下のカテゴリで新たな基準を確立し、卓越した知識密度と多言語サポート能力を備えています。

Llama3.1-Typhoon2-8Bは、Transformerアーキテクチャに基づくタイ語の大規模言語モデル（指令型）で、複数の言語タスクを処理でき、ユーザーに効率的で正確な言語インタラクションサービスを提供します。

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。

Granite-20B-FunctionCallingはIBMのgranite-20b-code-instructモデルを微調整したもので、関数呼び出しタスク専用に設計されており、7つのコア機能をサポートしています。

Llama 3 Groqツール使用モデルの700億パラメータ版、高度なツール使用と関数呼び出しタスク向けに設計。

FireFunction V2はFireworks AIが開発した商用利用可能な最先端の関数呼び出しモデルで、Llama 3をベースに訓練され、並列関数呼び出しと優れた指示追従能力をサポートしています。

FireFunction V2は、商用利用可能なライセンスを持つ最先端の関数呼び出しモデルで、Llama 3をベースに訓練され、並列関数呼び出しと優れた指示追従をサポートします。

Meta-Llama-3-8B-Instructをベースに微調整された中英指令対話モデルで、ロールプレイングやツール呼び出しなどの多様な能力を備えています。

xLAM-v0.1は大規模アクションモデルシリーズの大幅なアップグレード版で、パラメータ数が同じ条件下で、幅広いエージェントタスクやシナリオで微調整されており、元のモデルの能力を保持しています。

Vistral-7B-chatをファインチューニングしたモデルで、関数呼び出し機能をサポートします。

Mistral-7Bを微調整した関数呼び出しモデルで、自然言語理解と関数呼び出し機能をサポートします。

Llama 2 7Bチャットモデル、関数呼び出し機能向けにファインチューニングされ、OpenAIスタイルの関数メタデータフォーマットをサポート、商用利用に適しています。