# 効率的なコード生成

Viper-Coder-v1.7-Vsm6は千問2.5 14Bモーダルアーキテクチャに基づいて設計された大規模言語モデルで、コーディング効率と計算推論能力の向上、メモリ使用の最適化、冗長なテキスト生成の削減に焦点を当てています。

Notbad v1.0 Mistral 24Bは、数学とPythonプログラミング推論に特化したモデルで、Mistral-Small-24B-Instruct-2501をベースに強化学習でさらに訓練されています。

Qwen 2.5 14Bモーダルアーキテクチャに基づき設計され、コーディング効率と計算推論能力を向上させたモデル

Artigenz-Coder-DS-6.7B は、DeepSeek-Coder-6.7B-Base をファインチューニングした効率的なコード生成モデルで、メモリ使用量はわずか13GBです。