# 精度適応

IQ-DynamicGate技術を採用した超低ビット量子化(1-2ビット)モデルで、メモリ制約のあるデバイスや効率的な推論シナリオに適しています

Qwen2.5-7B-InstructはQwen2.5-7Bを基にした命令微調整モデルで、テキスト生成タスクをサポートし、特にチャットシナリオでのパフォーマンスを最適化しています。

Llama-3.2-3B-Instruct GGUFはMetaがリリースした3Bパラメータ規模の大規模言語モデルで、IQ-DynamicGate技術を用いた超低ビット量子化(1-2ビット)を採用し、メモリ効率を維持しながら推論性能を最適化しています。

phi-2 は IQ-DynamicGate 超低ビット量子化（1-2 ビット）を採用したテキスト生成モデルで、自然言語処理とコード生成タスクに適しています。

GLM-Z1-32B-0414は32Bパラメータ規模の多言語テキスト生成モデルで、中国語と英語をサポートし、MITライセンスで公開されています。

IQ-DynamicGate技術を採用した超低位量子化(1-2ビット)モデルで、メモリ制約のあるデバイスやエッジコンピューティングシナリオに適しています

Meta Llama-3.1-70B-Instructをファインチューニングしたモデルで、NVIDIA HelpSteer2データセットで最適化されており、テキスト生成タスクをサポートします。

OLMo-2-0325-32B-DPOをベースにした命令微調整モデルで、IQ-DynamicGate超低ビット量子化技術を採用し、メモリ制約環境向けに最適化されています。

IQ-DynamicGate超低ビット量子化技術を採用した49Bパラメータ大規模言語モデル、1-2ビット精度適応量子化をサポート、メモリ効率と推論速度を最適化

IBM Graniteシリーズ8Bパラメータ命令微調整言語モデル、IQ-DynamicGate超低ビット量子化技術を採用し、効率的な推論シーンに適応

これはMistral-Small-3.1-24B-Base-2503を基にした命令微調整モデルで、GGUFフォーマットとIQ-DynamicGate超低ビット量子化技術を採用しています。

Qwen2.5-7B-Instruct-1MはQwen2.5-7Bを基にした命令微調整バージョンで、IQ-DynamicGate超低ビット量子化技術（1-2ビット）を採用し、メモリ制約環境下での効率的な推論に適しています。

Qwen2.5-14B-Instruct-1M は Qwen2.5-14B を基にした命令微調整モデルで、テキスト生成タスクをサポートし、チャットシナリオに適しています。

Llama-3-8B-InstructベースのIQ-DynamicGate超低ビット量子化(1-2ビット)モデルで、精度適応量子化技術を採用し、極限のメモリ効率を維持しながら推論精度を向上させます。

Mistral-7B-Instruct-v0.1はMistral-7B-v0.1を基にしたファインチューニングモデルで、テキスト生成タスクをサポートし、IQ-DynamicGate超低ビット量子化技術を採用しており、メモリ制約のあるデプロイ環境に適しています。