モデル選定

効率的な量子化展開

# 効率的な量子化展開

Mistralai Devstral Small 2505 GGUF

Devstral-Small-2505の量子化バージョンで、多言語テキスト生成タスクをサポートし、ローカル展開と推論に適しています。

大規模言語モデル複数言語対応

Seed Coder 8B Reasoning Bf16 Q6 K GGUF

これはByteDance-Seed/Seed-Coder-8B-Reasoning-bf16から変換されたGGUF形式のモデルで、コード生成と推論タスクに適しています。

大規模言語モデル

Meta Llama 3.1 8B GGUF

Meta-Llama-3.1-8BのGGUF量子化バージョン、llama.cppツールで生成され、多言語テキスト生成タスクをサポートします。

大規模言語モデル複数言語対応

Minicpm O 2 6 Gguf

MiniCPM-o 2.6はマルチモーダルモデルで、視覚と言語タスクをサポートし、llama.cpp向けに設計されています。

画像生成テキスト

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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