# 思考連鎖強化

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。

LLaMA-3Bを基に構築された微調整推論モデル、推論能力を強化し、多言語処理をサポート

Bio-Medical-Llama-3-8BとDeepseek蒸留版Llama 8Bを基にしたファインチューニング版で、思考連鎖（COT）命令セットを導入することで高度な推論能力を実現し、医療健康と生命科学分野に特化しています。

Llama-3.2-1B-Instructをファインチューニングした生物医学専用モデルで、62.5万の学習データサンプルを含み、特に2.5万件の思考連鎖(CoT)指導サンプルを追加して推論能力を強化

Marco-o1はオープンエンドな解決策に特化した推論モデルで、思考連鎖のファインチューニング、モンテカルロ木探索、反省メカニズムにより複雑な問題解決能力を強化しています。