モデル選定

低リソース展開最適化

# 低リソース展開最適化

Mlabonne Qwen3 0.6B Abliterated GGUF

これはQwen3-0.6B-abliteratedモデルを基にした量子化バージョンで、llama.cppを使用して量子化されており、テキスト生成タスクに適しています。

大規模言語モデル

Llama 4 Maverick 17B 128E Instruct 4bit

これはLlama-4-Maverick-17B-128E-Instructを変換した4ビット量子化バージョンで、MLXフレームワーク向けの多言語コマンド追従モデルです

大規模言語モデル

Transformers 複数言語対応

Mistral 7B Instruct V0.3 GPTQ 8b

ISTオーストリアが開発したMistral-7B-Instruct-v0.3量子化モデルで、GPTQ技術を用いた8ビット量子化を採用し、多言語テキスト生成タスクに適しています。

大規模言語モデル

おすすめAIモデル

Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct

タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化

大規模言語モデル

Transformers 複数言語対応

Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2％です。

対話システム

Transformers 英語

Roberta Base Chinese Extractive Qa

RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。

質問応答システム中国語

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