# 低リソース効率的推論

SamastamはSarvam-1モデルの初期ガイドバリアントで、Alpaca-cleanedデータセットでファインチューニングされ、多言語命令応答をサポートします。

llama.cppで生成された0.5Bパラメータ規模のテキスト生成モデルで、命令型テキスト生成タスクをサポート

これはQwen3ベースの混合専門家モデル（MoE）で、総パラメータ数は24億、4つの6億パラメータの専門家モデルを含み、より高い効率と低いメモリ使用量でより正確な結果を提供することを目的としています。

ファルコン-H1はTIIが開発した高性能ハイブリッドアーキテクチャ言語モデルで、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。

Googleが提供する軽量オープンソース大規模言語モデル、様々なテキスト生成タスクに適応

IBM-Graniteの20億パラメータ指導モデル、多言語と長文脈タスクをサポートし、構造化推論能力を備える。

mxbai-angle-large-v1 は、分類、クラスタリング、検索、再ランキングなど、さまざまな自然言語処理タスクに適した高性能な埋め込みモデルです。

Sarvam-1はインド言語に最適化された20億パラメータの言語モデルで、10のインド言語で優れた性能を発揮します。

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の1つで、1Bパラメータの命令調整バージョンであり、多言語対話ユースケースに最適化されています。

これはbehbudiy/Llama-3.1-8B-Instuct-Uzの静的量子化バージョンで、ウズベク語と英語をサポートし、様々なテキスト生成タスクに適しています。

CosmosLLaMa-指示 DPOはトルコ語テキスト生成タスク専用に設計された大規模言語モデルで、文脈に合致した一貫性のあるテキストを生成できます。

Meta-Llama-3.1をファインチューニングした韓国語大規模言語モデルで、コマンド理解と生成タスクに特化

Phi-3 Smallは70億パラメータの軽量級最先端オープンソースモデルで、NVIDIA GPU向けに最適化されたONNXバージョンであり、8Kの文脈長をサポートし、強力な推論能力を備えています。

これはGemmaアーキテクチャに基づく20億パラメータ規模のポルトガル語大規模言語モデルで、特にブラジルポルトガル語に最適化されており、指令追従とテキスト生成タスクをサポートします。

DiscoLM German 7B v1はMistralアーキテクチャに基づく7Bパラメータのドイツ語言語モデルで、ドイツ語と英語をサポートし、Apache-2.0ライセンスで公開されています。

50以上の言語をサポートする多言語文埋め込みモデル、テキスト類似度計算と意味的検索が可能