どのモデルを使用すべきですか？
実際のところ、唯一の正解はありません！以下は、JieKou AI の内部テスト、コミュニティからのフィードバック、外部ベンチマークに基づいて厳選したリストです。出発点として利用することをおすすめします。また、新しいモデルの登場にあわせて定期的に更新されます。- モデルサイズは小型、中型、大型で示しています
- 最適なレイテンシを得るには、小型または中型モデルを使用してください。最高の品質を得るには、大型モデルを使用するか、中型または小型モデルをファインチューニングしてください。
- JieKou AI モデルライブラリですべてのモデルを確認できます
| ユースケース | 推奨モデル |
|---|---|
| コード生成と推論 | claude シリーズ (大型/中型/小型) |
| Deepseek-r1-0528 (大型) | |
| Deepseek-v3-0324 (大型) | |
| Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct (大型) | |
| Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 (大型) | |
| Kimi-K2-Instruct (中型) | |
| GLM-4.5 (中型) | |
| 汎用推論と計画 | Deepseek-r1-0528 (大型) |
| Deepseek-v3-0324 (大型) | |
| Qwen-2.5-72b-instruct (中型) | |
| Llama-3.3-70b-instruct (中型) | |
| 関数呼び出しとツール使用 | Qwen3-235b-a22b-fp8 (大型) |
| Qwen 3 シリーズ (大型/中型/小型) | |
| 長いコンテキストと要約 | Llama-4-maverick-17b-128e-instruct-fp8 (大型) |
| Llama-4-scout-17b-16e-instruct (中型) | |
| ビジョンとドキュメント理解 | Llama-4-maverick-17b-128e-instruct-fp8 (大型) |
| Qwen2.5-vl-72b-instruct (中型) | |
| Llama-4-scout-17b-16e-instruct (中型) | |
| 低レイテンシの自然言語理解と抽出 | Llama-3.1-8b-instruct (小型) |
| Llama-3.2-3b-instruct (小型) |