# 数学コード強化

Phi-3.5-mini-instructは、Phi-3で使用されるデータセットに基づいて構築された、軽量で先進的なオープンソースモデルです。高品質で推論に富んだデータに焦点を当てています。128Kトークンのコンテキスト長をサポートし、強力な多言語能力と長いコンテキスト処理能力を備えています。

Llama-3.3-Nemotron-Super-49B-v1 は大規模言語モデルで、Meta Llama-3.3-70B-Instruct を改良し、推論能力、人間とのチャット適性、タスク実行能力を強化し、128Kトークンのコンテキスト長をサポートします。

Llama-3.1-Nemotron-Nano-8B-v1はMeta Llama-3.1-8B-Instructをベースとした推論モデルで、推論能力、人間のチャット嗜好性、タスク実行能力を強化するための追加トレーニングが施されています。

Qwen3は通義千問シリーズの大規模言語モデルの最新8Bパラメータ版で、思考モード切り替え、多言語処理、ツール呼び出しをサポートし、強力な推論と対話能力を備えています。

Qwen3は通義千問シリーズ最新世代の大規模言語モデルで、全シリーズの密モデルと混合専門家(MoE)モデルを提供します。大規模なトレーニングに基づき、Qwen3は推論能力、指示追従、エージェント機能、多言語サポートにおいて画期的な進歩を実現しました。

Qwen3-8BはQwenシリーズの最新の大規模言語モデルで、様々な先進的な特性を備え、多言語をサポートし、推論や命令追従などの面で優れた性能を発揮し、ユーザーによりインテリジェントで自然な対話体験を提供します。

Qwen2.5は通義千問大モデルの最新シリーズで、0.5Bから72Bまでのパラメータ規模の基本モデルと命令微調整モデルを含み、コード、数学、命令遵守、長文生成などの分野で顕著な向上が見られます。

GLM-4-Z1-9B-0414はGLMファミリーの新世代オープンソースモデルで、優れた数学推論と汎用能力を備え、リソースが限られた環境での軽量展開に適しています。

TinyLlamaは11億パラメータの小型言語モデルで、Llama 2と同じアーキテクチャとトークナイザーを採用しており、リソースが限られたアプリケーションシナリオに適しています。