# 数学・コード強化

Llama-3.1-Nemotron-Nano-4B-v1.1はLlama 3.1 8Bを圧縮した大規模言語モデルで、推論能力とタスク実行効率を最適化し、単一のRTXグラフィックカードでのローカル実行に適しています。

Qwen3-4Bは通義千問シリーズの最新大規模言語モデルで、4Bパラメータ規模を持ち、思考モードと非思考モードの切り替えをサポートし、推論、指示追従、多言語処理に優れています。

Qwen3は通義千問シリーズの大規模言語モデルの最新バージョンで、密モデルと混合専門家（MoE）モデルの完全なスイートを提供します。大規模なトレーニングに基づき、Qwen3は推論能力、命令追従、エージェント機能、および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はQwenシリーズ最新世代の大規模言語モデルで、高密度モデルと混合専門家(MoE)モデルを提供しています。広範なトレーニングに基づき、Qwen3は推論、指示遵守、エージェント能力、多言語サポートにおいて画期的な進歩を遂げました。

Qwen3はアリババクラウドが開発した大規模言語モデルシリーズの最新版で、優れた推論能力、指示追従能力、多言語サポートを備えています。32Bバージョンはその高密度モデルの一つで、思考モードと非思考モードの切り替えをサポートしています。

Qwen3-4BはQwenシリーズ最新世代の大規模言語モデルで、4Bパラメータ規模を持ち、100以上の言語をサポートし、卓越した推論、指示追従、エージェント能力を備えています。

Llama-3.3-Nemotron-Super-49B-v1はMeta Llama-3.3-70B-Instructを基盤とした大規模言語モデルで、推論、対話選好、タスク実行に特化し、128Kトークンのコンテキスト長をサポートします。

DeepSeek-R1は深度求索が開発した第一世代推論モデルで、大規模な強化学習トレーニングにより、数学、コード、推論タスクで優れた性能を発揮します。

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。