# 関数呼び出し

Qwen3-235B-A22BモデルのFP8量子化バージョンで、GPUメモリの要件を効果的に削減し、計算スループットを向上させ、さまざまな自然言語処理シナリオに適しています。

Qwen3-30B-A3B-FP8-dynamicはQwen3-30B-A3BモデルをFP8量子化で最適化したバージョンで、メモリ要件と計算コストを大幅に削減しながら、元のモデルの高い精度を維持しています。

タイ語大規模言語モデル（指令調整版）、40億パラメータ、128Kコンテキスト長、関数呼び出し機能を備える

Typhoon2.1-Gemma3-12BはGemma3アーキテクチャを基にした120億パラメータのタイ語大規模言語モデルで、128Kのコンテキスト長と関数呼び出し機能をサポートしています。

GLM-4-Z1-32B-0414は深い思考能力を持つ320億パラメータの推論モデルで、数学、コード、論理タスクで優れた性能を発揮します

xLAM-2-3b-fc-rはSalesforceが開発した3Bパラメータの大型行動モデルで、ユーザーの意図を実行可能な行動に変換することに特化しており、多輪対話とツールの使用において優れた性能を発揮します。

Fluxi AIはQwen2-VL-7B-InstructをベースにしたマルチモーダルAIアシスタントで、テキスト、画像、動画処理能力を備え、特にポルトガル語サポートを最適化しています。

Llama-3.1-Storm-8BはLlama-3.1-8B-Instructを基に構築された改良モデルで、複数のベンチマークテストで優れた性能を発揮し、対話や関数呼び出しタスクに適しています。

Dolphin 2.9はLlama-3-70bをベースにした未審査AIアシスタントモデルで、複数のコマンド、対話、プログラミングスキルを備え、エージェント機能と関数呼び出しを初歩的にサポートしています。

Mistral-7bベースのイタリア語会話モデル、3段階の教師あり微調整とKTOアライメントを経て

DiscoLM ドイツ語 7b はMistralベースの大規模言語モデルで、ドイツ語アプリケーションに特化しており、EM Germanモデルファミリーの後継モデルです。このモデルは大量のドイツ語と英語の指示データセットでSFT微調整され、DPO強化学習によってさらに最適化されています。

fLlama 2はLlama 2モデルに関数呼び出し機能を拡張し、関数名とパラメータを含む構造化JSONレスポンスを返します。このバージョンはGPTQ手法でトレーニングされ、高速な推論と良好な精度を提供します。