# 超長文コンテキスト処理

Kanana 1.5はKakaoが開発したバイリンガル大規模言語モデルで、プログラミング、数学、関数呼び出し能力が大幅に向上し、32Kトークンのコンテキスト長をサポート、YaRN拡張技術により128Kトークンの超長文処理が可能です。

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、一連の高密度型と混合専門家（MoE）モデルを提供し、推論、コマンド対応、エージェント能力、多言語サポートの面で画期的な進歩を遂げています。

Llama 4 ScoutはMetaが開発した170億パラメータの混合エキスパートアーキテクチャ(MoE)マルチモーダルモデルで、12言語と画像理解をサポートし、topk=4エキスパート動的融合メカニズムを採用しています。

ラマ4スカウトはMetaが発表した170億パラメータの混合エキスパートモデル(MoE)で、多言語テキストと画像理解をサポートし、PEFT/LoRA互換性を考慮した線形化エキスパートモジュール設計を採用しています。

Llama 4 ScoutはMetaが開発したマルチモーダル大規模言語モデルで、混合専門家アーキテクチャを採用し、テキストと画像理解をサポート、パラメータ規模は170億（活性化）/1090億（総計）。