モデル選定

無審査対話

# 無審査対話

Qwen3 30B A3B Abliterated Fp4

これはQwen3-30B-A3B-abliteratedの4ビット量子化モデルで、パラメータ規模は8B相当で、テキスト生成タスクに適しています。

大規模言語モデル

Deepseek R1 Distill Llama 70B Abliterated Mlx 4Bit

これはLlama-70Bに基づく蒸留モデルで、mlx-lmを通じてMLX形式に変換され、4ビット量子化処理が行われています。

大規模言語モデル

Qwen2.5 Coder 1.5B Instruct Abliterated GGUF

Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-abliteratedモデルを基にしたLlamacpp imatrix量子化バージョンで、コード生成とテキスト生成タスクに適しています。

大規模言語モデル英語

Phi 3.5 Mini Instruct Uncensored GGUF

Phi-3.5-mini-instruct_Uncensoredは量子化された言語モデルで、さまざまなハードウェア条件での使用に適しています。

大規模言語モデル

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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