# 128k長文コンテキスト

Devstralはソフトウェアエンジニアリングタスク専用に設計されたインテリジェントLLMで、Mistral AIとAll Hands AIが共同開発し、コード探索、マルチファイル編集、ソフトウェアエンジニアリングエージェントの駆動に優れています。

DevstralはMistral AIとAll Hands AIが共同開発したソフトウェアエンジニアリングタスク向けの大規模言語モデルエージェントで、ツールを使用したコードベースの探索、複数ファイルの編集、ソフトウェアエンジニアリングエージェントの駆動に優れています。

KernelLLMはLlama 3.1 Instructをファインチューニングしたモデルで、Tritonを使用したGPUカーネルの記述に特化しています。

DevstralはMistral AIとAll Hands AIが共同開発したソフトウェアエンジニアリングタスク向けのインテリジェント大規模言語モデルで、コードベースの探索、マルチファイル編集、ソフトウェアエンジニアリングエージェントの駆動に優れています。

Zero-Mistral-24BはMistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503を改良した純粋なテキストモデルで、主にロシア語と英語に適応し、元の視覚機能を削除し、テキスト生成タスクに焦点を当てています。

Mistral-Communityが提供するマルチモーダル大規模モデルで、画像とテキスト処理をサポートし、128kのコンテキスト長と可変画像サイズ処理能力を備えています。

xLAM-2はSalesforceが開発した大規模アクションモデルシリーズで、マルチターン会話と関数呼び出し能力に特化しており、AIエージェントのコアコンポーネントとして機能します。

Llama 3.1はMetaが開発した多言語大規模言語モデルシリーズで、8B、70B、405Bの3つの規模があり、多言語テキスト生成とコード生成タスクをサポートしています。

QwQ-32B推論と思考モデルをベースに、複数のトップ推論モデルの特徴を融合し、プロンプト内の'過剰思考'を減らすことに焦点を当て、創造的なユースケースと深い推論に適しています。

Llama-SEA-LION-v3.5-70B-Rは東南アジア言語に最適化されたハイブリッド機能大規模言語モデルで、13言語をサポートし、複雑な推論と汎用テキスト生成能力を備えています。

Llama-SEA-LION-v3.5-8B-Rは東南アジア言語に最適化された80億パラメータの大規模言語モデルで、13の東南アジア言語をサポートし、複雑な推論と汎用テキスト生成能力を備えています。

Cogito v1 プレビュー版はQwen2.5-32Bをベースとした命令調整生成モデルで、30以上の言語をサポートし、コンテキスト長は128kに達し、プログラミング、STEM、命令遵守、一般的な有用性に最適化されています。

xLAM-2シリーズは先進的なデータ合成とトレーニングプロセスで構築された大規模アクションモデル(LAMs)で、マルチターン会話とツール使用に特化し、関数呼び出しやエージェントタスクで卓越した性能を発揮します。

xLAM-2はSalesforceが開発した次世代大型アクションモデルで、マルチターン会話と関数呼び出し能力に特化しており、ユーザーの意図を実行可能なアクションに変換し、AIエージェントの中核コンポーネントとして機能します。

xLAM-2シリーズはAPIGen-MTフレームワークでトレーニングされた大規模アクションモデルで、マルチターン対話と関数呼び出し能力に特化しており、AIエージェント開発に適しています。

xLAM-2はSalesforceAIResearchが開発した大規模アクションモデル(LAM)シリーズで、ユーザーの意図を実行可能なアクションに変換し、AIエージェントの意思決定能力を強化します。

これはQwen2.5 MOE（エキスパート混合）モデルで、2つのQwen 2.5 DeepSeek（審査版/通常版と無審査版）1.5Bモデルで構成され、4Bモデルを形成しています。無審査版のDeepSeek Qwen 2.5 1.5Bがモデルの挙動を主導します。

Llama 3.2-VisionはMetaが開発したマルチモーダル大規模言語モデルで、画像とテキスト入力をサポートし、視覚認識、画像推論、記述タスクに最適化されています。

Llama 3.1はMetaが開発した多言語大規模言語モデルの集合で、8B、70B、405Bパラメータのバージョンがあり、8言語をサポートし、対話ユースケースに最適化されています。

Llama 3.2アーキテクチャを基にした7Bパラメータの無検閲クリエイティブライティングモデル。128kの長文コンテキストをサポートし、小説創作、プロット生成、ロールプレイに最適化されています

Llama 3.2はMetaが提供する多言語大規模言語モデルのコレクションで、1Bおよび3Bパラメータ規模の事前学習版と指示チューニング版を含み、多言語対話ユースケース向けに最適化され、8つの公式言語をサポートしています。

Llama 3.2は、1Bと3B規模の事前学習および命令調整済み生成モデルのセットで、プロキシ検索や要約タスクを含む多言語対話ユースケース向けに最適化されています。

Vikhr-NemoはMistral-Nemo-Instruct-2407を最適化したバイリンガル大規模言語モデルで、ロシア語と英語に最適化されており、論理的推論、テキスト要約、コード生成など様々なタスクをサポートします。

Llama 3.2-VisionはMetaが開発したマルチモーダル大規模言語モデルで、画像とテキストの入力、テキスト出力をサポートし、視覚認識、画像推論、画像説明、画像質問応答タスクで優れた性能を発揮します。

Llama 3.2-VisionはMetaが開発したマルチモーダル大規模言語モデルシリーズで、11Bと90Bの2つのサイズがあり、画像+テキスト入力とテキスト出力をサポートし、視覚認識、画像推論、画像説明、画像質問応答タスクに最適化されています。

Llama 3.2はMetaが開発した多言語大規模言語モデルシリーズで、1Bと3B規模の事前学習及び命令調整生成モデルを含み、多言語対話シーンに最適化され、テキスト入力/出力をサポートします。

Llama 3.2はMetaが開発した多言語大規模言語モデルシリーズで、1Bおよび3B規模の事前学習および命令チューニング生成モデルを含み、多言語対話シナリオ向けに最適化され、インテリジェント検索と要約タスクをサポートします。

Llama 3.2はMetaが発表した多言語大規模言語モデルシリーズで、1Bと3Bパラメータの事前学習済みおよび指示調整済み生成モデルを含み、多言語対話シナリオ向けに最適化されており、プロキシ検索や要約タスクをサポートします。

Meta Llama 3.1 8B Instructは多言語大規模言語モデルで、多言語対話ユースケースに最適化されており、一般的な業界ベンチマークで優れた性能を発揮します。

Meta Llama 3.1は多言語大規模言語モデルシリーズで、8B、70B、405Bの3つの規模の事前学習及び指示チューニング生成モデルを含み、多言語対話シナリオに最適化されています。

Yarn Mistral 7B 128Kは、長文コンテキストに最適化された先進的な言語モデルで、YaRN拡張手法を用いて長文コンテキストデータで追加事前学習を行い、128kトークンのコンテキストウィンドウをサポートします。