# 高精度意味理解

Qwen3-30B-A3B-abliterated は Qwen アーキテクチャに基づく300億パラメータの大規模言語モデルで、テキスト生成タスクに特化しています。

WebLIデータセットで学習されたSigLIP 2視覚言語モデルで、ゼロショット画像分類タスクに適しています。

WebLIデータセットで訓練されたSigLIP 2視覚言語モデルで、ゼロショット画像分類タスクに適しています。

SigLIP 2はSigLIP事前学習目標を基に改良されたモデルで、意味理解、位置特定、密な特徴抽出能力を向上させるために複数の技術が統合されています。

このモデルはテキスト生成モデルで、入力されたプロンプトに基づいて一貫性のあるテキスト内容を生成できます。

Qwen2.5-7B-Instruct は Qwen2.5 アーキテクチャに基づく 7B パラメータ規模の中国語命令ファインチューニング大規模言語モデルで、テキスト生成と推論タスクに適しています。

Qwen2.5-1.5B-InstructはQwen2.5アーキテクチャに基づく15億パラメータの中国語命令ファインチューニングモデルで、テキスト生成と推論タスクに適しています。

BERTISはBERTアーキテクチャに基づくテキスト分類モデルで、入力テキストを14種類の事前定義されたイメージスキーマカテゴリに分類するために特別に設計されています。