# 工具調用優化

Jan Nano是基於Qwen3架構微調的小型語言模型，專為本地和嵌入式環境設計，兼具高效性和長上下文處理能力。

LLaDA-8B-工具版是基於LLaDA-8B-Instruct模型的變體，專為增強工具調用能力而微調，支持生成工具調用JSON、處理工具響應數據等功能。

Qwen3-4B是通義千問系列最新一代40億參數大語言模型，支持思維與非思維模式切換，具備強大的推理、指令遵循和智能體能力。

Qwen3是通義千問系列大語言模型的最新版本，提供稠密模型與混合專家（MoE）模型的完整套件，在推理、指令遵循、智能體能力和多語言支持方面實現突破性進展。

Qwen3是通義千問系列最新一代大語言模型，提供完整的稠密模型和專家混合(MoE)模型組合。基於大規模訓練，Qwen3在推理、指令遵循、智能體能力和多語言支持方面實現突破性進展。

Qwen3-14B是通義千問系列的最新大語言模型，具有148億參數，支持思維與非思維模式切換，在推理、指令遵循和智能體能力方面表現優異。

Qwen3-0.6B是通義千問系列最新一代0.6B參數規模的大語言模型，支持思維與非思維模式切換，具備強大的推理、指令遵循和智能體能力。

基於google/gemma-2b-it微調的文本生成模型，支持工具調用思考過程

Cohere Labs Command A 是一個開放權重的1110億參數模型研究版本，專為需要快速、安全且高質量AI的嚴苛企業需求優化。

基於Llama-3-8B的Groq優化版本，支持工具使用和函數調用功能

基於TinyLlama微調的輕量級代理模型，專注於工具調用、RAG和通用助手功能

InternLM-20B是由上海人工智能實驗室聯合商湯科技、香港中文大學和復旦大學發佈的200億參數預訓練模型，在超過2.3T高質量中英文及代碼token數據上進行預訓練，具備卓越的綜合性能和強大的工具調用能力。