モデル選定

空間距離推定

# 空間距離推定

Spacethinker Qwen2.5VL 3B

SpaceThinkerは、テスト時計算増強により空間推論能力を強化したマルチモーダル視覚言語モデルで、特に定量的空間推論と物体関係分析に優れています。

テキスト生成画像英語

Spaceqwen2.5 VL 3B Instruct I1 GGUF

SpaceQwen2.5-VL-3B-Instructは3Bパラメータの視覚言語モデルで、空間推論とマルチモーダルタスクに特化しています。

テキスト生成画像英語

Spaceqwen2.5 VL 3B Instruct GGUF

SpaceQwen2.5-VL-3B-Instruct は空間推論とエンボディドAIタスクに特化したマルチモーダル視覚言語モデルです。

テキスト生成画像英語

SpaceLLaVAはLLaVA-1.5を改良した視覚言語モデルで、LoRAファインチューニングにより空間推論能力を向上させ、定量的・定性的な空間推論タスクに適しています。

画像生成テキスト英語

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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