# 中英バイリンガル

GLM-4.1V-9B-Thinkingは、GLM-4-9B-0414ベースモデルに基づくオープンソースのビジュアル言語モデルで、複雑なタスクにおける推論能力の向上に特化しており、64kの文脈長と4Kの画像解像度をサポートします。

GLM-4-9B-0414はGLMファミリーの軽量メンバーで、90億のパラメータを持ち、数学的推論と汎用タスクで優れたパフォーマンスを発揮し、リソースが制限されたシナリオに効率的なソリューションを提供します。

OpenBA はオープンソースの150億パラメータバイリンガル非対称シーケンス・ツー・シーケンスモデルで、ゼロから事前学習されています。

このモデルはTHUDM/GLM-4-32B-0414から変換された8ビット量子化MLXフォーマットの大規模言語モデルで、中英文テキスト生成タスクをサポートします。

Qwen2.5-7B-YOYO-super は、ベースモデルとファインチューニングモデルを統合して最適化されたオープンソースの大規模言語モデルで、命令追従、数学、コーディング能力の向上に焦点を当てています。

深層学習に基づく投資予測システムで、Transformerアーキテクチャを採用し、DeepSeep-V3とLLama3の設計構造を融合させ、株価の動向予測とテクニカル分析に使用されます。

これはQwen2.5-VL-3B-InstructモデルのGPTQ-Int4量子化バージョンで、画像テキストからテキストへのマルチモーダルタスクに適しており、中国語と英語をサポートしています。

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。

HealthGPTは統一されたマルチモーダル医療タスク向けに特別に開発されたモデルで、英語と中国語をサポートしています。

これはDeepSeek-R1をファインチューニングした医療分野のQ&Aモデルで、医療関連のテキスト生成タスクに特化しています。

ARWKV-R1-1B5 はRNNベースの70億パラメータモデルの初期プレビュー版で、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5Bからの3段階の知識蒸留トレーニングにより作成され、コンテキスト長は2kです。

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大規模言語モデルで、Qwen2.5アーキテクチャを基に、テキスト、画像、動画、音声の入力を処理し、テキスト出力を生成することができます。

FineMedLM-o1は高度な医学推論のために特別に設計された専門医療大規模言語モデルで、多段階推論メカニズムを採用し、最終回答を出す前に思考プロセスを繰り返し推敲・改善します。

画像テキストからテキストへの変換をサポートする高効率生成モデルで、様々なアプリケーションシーンに適用可能です。

Oryx-1.5-7BはQwen2.5言語モデルを基に開発された7Bパラメータモデルで、32Kトークンのコンテキストウィンドウをサポートし、任意の空間サイズと時間長の視覚入力を効率的に処理することに特化しています。

大規模言語モデルのアブレーションバージョンで、元のモデルより性能が優れており、中国語と英語、長文脈処理をサポートしています。

google/paligemma-3b-mix-448を微調整したマルチモーダル対話モデルで、マルチターン対話シーンに最適化されています

CogVLM2はMeta-Llama-3-8B-Instructを基に構築されたマルチモーダル対話モデルで、中英語をサポートし、8Kのコンテキスト長と1344*1344解像度の画像処理能力を備えています。

MiniCPMは面壁智能と清華大学自然言語処理研究所が共同で開発したエッジサイド大規模言語モデルシリーズで、コアモデルにはわずか12億の非単語埋め込みパラメータしか含まれておらず、複数の評価でより大規模なオープンソースモデルを上回っています。

MiniCPM-Vは、エンドデバイス展開に最適化された効率的で軽量なマルチモーダルモデルで、中英バイリンガルのインタラクションをサポートし、同規模のモデルを凌駕する性能を発揮します。

MiniCPMは面壁智能と清華大学自然言語処理研究所が共同でオープンソース化した一連のエッジサイド言語大規模モデルで、主体の言語モデルMiniCPM-2Bは非単語埋め込みパラメータ数がわずか24億（2.4B）です。

Nanbeige 16B Base 32KはNanbeige LLM Labによって開発された大規模言語モデルで、中英語をサポートし、32Kのコンテキスト長を持ち、様々なテキスト生成タスクに適しています。

Chinese-LLaMA-2-1.3BはMetaがリリースしたLlama-2モデルを基にした中国語基礎モデルで、中国語語彙を拡張し中国語事前学習を行い、中国語の基礎的な意味理解能力を向上させています。

CodeLlaMaはプログラミング支援専用に設計されたモデルで、プログラミング関連の質問回答に優れ、中英バイリンガルのマルチターン対話をサポートします。

Baichaun-13B-chatをベースにしたVicunaファインチューニング対話モデルで、一般的な対話や医療相談において優れた性能を発揮します。

姜子牙ライティング大規模モデルV1は、LLaMaベースの130億パラメータ命令ファインチューニングモデルで、公文書レポート、講演原稿・手紙、クリエイティブコピーなど、さまざまなライティングタスクに特化しています。

MOSSはプラグイン拡張をサポートするオープンソースの対話型言語モデルで、パラメータ数160億、中英対話とツール呼び出し機能を備えています。