# コード生成

DiffuCoder-7B-cpGRPO-8bitはMLX形式に変換されたコード生成モデルで、apple/DiffuCoder-7B-cpGRPOをベースに変換され、開発者に高効率なコード生成ツールを提供するために設計されています。

DiffuCoder-7B-cpGRPO-6bitは、MLX形式に変換されたテキスト生成モデルで、コードとテキスト拡散タスクに特化しています。

DiffuCoder-7B-cpGRPO-4bitは、AppleのDiffuCoder-7B-cpGRPOモデルを基に変換された4ビット量子化バージョンで、MLXフレームワーク用に最適化されています。

Qwen2.5-Coder-1.5BのGGUF量子化バージョンで、コード生成タスクに最適化され、性能とリソース消費をバランスさせるための複数の量子化オプションを提供します。

OpenThinker3-7B-GGUF は open-thoughts/OpenThinker3-7B の定量化バージョンで、効率的な推論のために最適化されており、Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct をベースに微調整され、数学、コード、科学の問題で優れた性能を発揮します。

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。

Salesforce/codet5-baseをベースに微調整されたコード処理モデルで、Pythonコード関連のタスクに特化しています。

WhiteRabbitNeo-V3-7BのLlamacpp imatrix量子化バージョンで、サイバーセキュリティとDevOpsタスクに特化し、コード生成をサポートします。

Seed - Coder - 8B - Instructは強力なオープンソースコードモデルで、モデル中心、透明性、高性能などの特徴を持ち、様々なコーディングタスクで優れた性能を発揮します。

Seed-Coder-8B-Reasoningは8B規模のオープンソースコードモデルで、コード生成と推論タスクに特化しており、強力な性能と効率的なパラメータ利用を備えています。

Qwen/Qwen2.5-Coder-7Bモデルを基にUnslothとTRLライブラリを使用してトレーニング最適化されたテキスト生成推論モデルで、トレーニング速度が2倍向上

Seed-Coder-8B-Reasoning は ByteDance-Seed によって開発された 8B パラメータ規模の大規模言語モデルで、コード生成と推論タスクに特化しています。

andrewzhのAbsolute_Zero_Reasoner-Coder-7bモデルを基にしたLlamacpp量子化バージョンで、複数の量子化レベルをサポートし、推論やコード生成タスクに適しています。

Qwen2.5-Coder-7B-Instruct は Qwen2.5 アーキテクチャに基づく 7B パラメータ規模のコード生成モデルで、命令微調整に特化しており、コード生成やプログラミング支援タスクに適しています。

Qwen3-14Bアーキテクチャに基づく命令微調整モデルで、数学的推論、コード生成、事実の正確性に特化

Spec-T1-RL-7Bは、数学的推論、アルゴリズム問題の解決、コード生成に特化した高精度の大規模言語モデルで、技術ベンチマークテストで卓越した性能を発揮します。

これは、マイクロソフトのPhi-4-mini-reasoningモデルを変換したMLX形式の4ビット量子化バージョンで、テキスト生成タスクに適しています。

ファルコン-H1はTIIが開発した効率的なハイブリッドアーキテクチャの言語モデルで、TransformersとMambaアーキテクチャの利点を組み合わせ、英語と多言語タスクをサポートします。

Phi-4-reasoningはPhi-4をファインチューニングした先進的な推論モデルで、教師付きファインチューニングと強化学習により、数学、科学、コーディングなどの分野で卓越した推論能力を発揮します。

Seed-Coder-8B-推論版は8B規模のオープンソースコードモデルで、強化学習により推論能力を向上させ、65,536のコンテキスト長をサポートし、プログラミングタスクで優れた性能を発揮します。

TableLLMは、表データ操作タスクに特化して設計された大規模言語モデルで、実際のオフィスシナリオにおける表データ処理ニーズに対応します。

Gemma 3はGoogleがGemini技術に基づいて構築した軽量オープンモデルシリーズで、マルチモーダル入力とテキスト出力をサポートし、128Kの大規模コンテキストウィンドウと140以上の言語サポートを備えています。

Phi-4-reasoning-plus はマイクロソフトリサーチが開発した先進的なオープンウェイト推論モデルで、Phi-4を基に教師ありファインチューニングと強化学習で最適化され、数学、科学、コーディング分野の高度な推論能力に特化しています。

DeepCoder-14B-PreviewはDeepSeek-R1-Distill-Qwen-14Bを基に開発されたコード生成モデルで、検証可能なプログラミング問題の解決に特化しています。

Phi-4推論はPhi-4を基に、教師あり微調整の思考連鎖軌跡データセットと強化学習で訓練された最先端のオープンウェイト推論モデルで、数学、科学、プログラミングスキルに特化しています。

DeepSeek-V3-0324-Pruned-Coder-411B は、DeepSeek-V3 アーキテクチャに基づく、コード生成タスクに特化した剪枝最適化済みのコード生成モデルです。

OlympicCoder-32BはQwen2.5-Coder-32B-Instructをベースとしたコード生成モデルで、IQ-DynamicGate超低位量子化技術を採用し、メモリ制約環境下での効率的な推論に適しています。

Qwen2.5-YOYO第五世代モデル、複数の先進モデルの特徴を統合し、モデル統合式を最適化、100万トークンのコンテキストをサポート。

google/gemma-3-12b-itをcodeforces-cotsデータセットで微調整した大規模言語モデル

OlympicCoder-7Bはコード生成に特化した7Bパラメータの大規模言語モデルで、open-r1/OlympicCoder-7Bをllama.cppで量子化したものです。複数の量子化レベルを選択可能です。

OlympicCoder-32Bの量子化バージョンで、llama.cppのimatrix量子化手法を基にしており、コード生成タスクに適しています。

Theta-35はSVECTORが提供するThetaシリーズの高度な推論モデルで、複雑な思考と推論に特化しており、深度のある論理分析と多段階推論が必要な難問で優れた性能を発揮します。

KananaはKakaoが開発したバイリンガル大規模言語モデルシリーズで、韓国語タスクで優れた性能を発揮し、英語タスクでも競争力を維持しています。2.1bバージョンはこのシリーズの軽量ベースモデルです。

YuLan-Mini-Instructは24億パラメータのコンパクトながら強力なテキスト生成モデルで、数学とコード推論タスクに特化しており、中英語をサポートしています。

これはQwen2.5-Coder-0.5Bモデルを変換したGGUF形式のモデルで、コード生成タスクに適しています。

DeepSeek-R1は第一代の推論モデルで、数学、コード、推論タスクで優れた性能を発揮し、その性能はOpenAI-o1に匹敵します。

IBM Granite 8Bコード指令モデルで、128kの文脈長をサポートし、コード生成と指令理解タスクに特化しています。

Qwen2.5-Coder-1.5Bは15億パラメータのコード生成モデルで、複数のプログラミング言語をサポートし、コード補完と生成タスクに適しています。

Qwen2.5-Coder-3B-Instructモデルに基づいて量子化処理を行い、コード生成と対話インタラクションに対して効率的で便利な解決策を提供します。

日本国立情報学研究所によって開発された大規模言語モデルで、日本語や英語などの多言語をサポートし、自然言語処理タスクに適しています。