# 長文処理

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Qwenシリーズ最新世代の大規模言語モデルで、一連の高密度および混合専門家（MoE）モデルを提供します。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Qwenシリーズ最新世代の大規模言語モデルで、一連の高密度および混合エキスパート（MoE）モデルを提供します。広範なトレーニングに基づき、Qwen3は推論、指示追従、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。

金融テキスト要約タスクのためにファインチューニングされたLEDモデル、pszemraj/led-large-book-summaryを基に、ウォーリックビジネススクールGEN AI GROUP 15チームによって開発

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）モデルを提供しています。大規模なトレーニングに基づき、Qwen3は推論、指示の遵守、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。

Qwen3-8B-AWQは通義千問シリーズ最新世代の8.2Bパラメータを持つ大規模言語モデルで、AWQ 4-bit量子化技術を用いて推論効率を最適化しています。思考モードと非思考モードの切り替えをサポートし、優れた推論能力、指示追従能力、エージェント能力を備えています。

Qwen3-4BはQwenシリーズの最新の大規模言語モデルで、思考モードの切り替え能力、強力な推論能力、優れた人間の嗜好の整合、卓越したエージェント能力、および多言語サポートを備えています。

Qwen3はQwenシリーズ最新世代の大規模言語モデルで、一連の高密度および混合専門家（MoE）モデルを提供します。広範なトレーニングに基づき、Qwen3は推論、指示追従、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実現しました。

Qwen3は通義千問シリーズの最新世代大規模言語モデルで、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、指示追従、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。

Qwen/Qwen2.5-7B-Instructをファインチューニングした医療推論モデルで、複数の医療QAベンチマークテストで優れた性能を発揮

Qwen3-4BはQwenシリーズの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、推論、指示追従、エージェント能力、多言語サポートの面で優れた性能を発揮します。

Qwen3は通義千問シリーズ最新世代の大規模言語モデルで、全シリーズの密モデルと混合専門家(MoE)モデルを提供します。大規模なトレーニングに基づき、Qwen3は推論能力、指示追従、エージェント機能、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はアリクラウドが開発した最新の大規模言語モデルで、強力な推論能力、指示追従、多言語サポートを備え、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、推論、指示追従、エージェント能力において優れた性能を発揮します。

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。

Chonkyはテキストを意味のあるセマンティックブロックにインテリジェントに分割できるTransformerモデルで、RAGシステムに適しています。

modernBERT-baseアーキテクチャに基づく日本語大規模言語モデル、最大8192のシーケンス長をサポート、3.4TBの日本語コーパスで訓練

Orpheus-3B-0.1-FT は因果言語モデルに基づくテキスト音声変換モデルで、効率的な量子化圧縮をサポートしています。

これはRed HatとNeural Magicによって最適化されたINT8量子化されたMistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503モデルで、高速応答と低遅延シナリオに適しています。

Chonkyはテキストを意味のあるセマンティックブロックに分割するTransformerモデルで、RAGシステムに使用可能です。

Shisa V2はShisa.AIによって訓練されたバイリンガル（日本語/英語）汎用チャットモデルで、日本語タスク能力の向上に注力しながら強力な英語能力を維持しています。

ModernBERT-Jaをベースに構築された日本語汎用リランキングモデルで、トップクラスの性能と長文処理能力を備えています

allenai/longformer-base-4096をファインチューニングした聖書テキスト関連度予測モデル

革新的なオープンソースモデルで、アラビア語の長文を卓越した効率と正確さでリランキングできます。

これはModernBERT-baseからファインチューニングされたクロスエンコーダーモデルで、テキストペアのスコア計算に使用され、テキスト再ランキングや意味検索タスクに適しています。

これはModernBERT-baseをファインチューニングしたクロスエンコーダーモデルで、テキストの再ランキングと意味検索タスクに使用されます。

VIDraft/Gemma-3-R1984-27Bから変換されたGGUF形式モデルで、多言語テキスト生成をサポート

これはMistral3アーキテクチャに基づく24Bパラメータの条件付き生成モデルで、FP8動的量子化により最適化されており、多言語テキスト生成と視覚理解タスクに適しています。

Qwen2.5-YOYO第五世代モデル、複数の先進モデルの特徴を統合し、モデル統合式を最適化、100万トークンのコンテキストをサポート。

これはModernBERT-baseからファインチューニングされたクロスエンコーダーモデルで、テキスト再ランキングと意味検索タスクに使用されます。

OLMo-2-0325-32BはAllenAIによって開発された大規模言語モデルで、320億のパラメータを持ち、様々なテキスト生成タスクに適しています。

Trillion-7Bプレビュー版は多言語対応の大規模言語モデルで、英語、韓国語、日本語、中国語をサポートし、低い計算量を維持しながら、より高い計算量を必要とするモデルと競合する性能を実現しています。

Gemma-3-12b-it は Google が開発した大規模言語モデルで、transformer アーキテクチャに基づき、テキスト生成タスクに特化しています。

EXAONE Deepシリーズモデルは数学やプログラミングなどの推論タスクで優れた性能を発揮し、本モデルは24億パラメータのAWQ量子化バージョンです

Kyro-n1.1はKyro-n1の強化バージョンで、Qwen2.5-7B-Instructを基に構築され、推論能力、理解力、応答精度が最適化されています。

Mistralアーキテクチャを基にしたクロアチア語テキスト生成モデル、Unslothでトレーニングを加速

QwQ-32Bの強化版で、あらゆる使用シナリオに適しており、卓越した推論と出力能力を備えています。

これはGGUF形式に変換された80億パラメータ規模のファンタジー小説専用言語モデルで、128Kのコンテキスト長をサポートします。

Frigg-v2-8b-ACADEMIC-128K-Q4_K_M-GGUF は GGUF フォーマットに基づく 8B パラメータの大規模言語モデルで、様々なテキスト生成タスクに適しています。

Llama3アーキテクチャに基づく70Bパラメータの大規模言語モデル、特別な最適化処理を施した