初始化项目，由ModelHub XC社区提供模型

Model: webbigdata/Qwen3-0.6B_WBD Source: Original Platform
2026-10-27 14:04:21 +08:00
commit 5f750e4a41
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+++ b/.gitattributes
@@ -0,0 +1,38 @@
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+size 314362336
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -0,0 +1,229 @@
+---
+language:
+- ja
+- en
+license: apache-2.0
+base_model: Qwen/Qwen3-0.6B
+tags:
+- japanese
+- continual-learning
+- sft
+- rl
+- quantized
+- llama.cpp
+- browser
+- on-device
+pipeline_tag: text-generation
+---
+
+![image/png](wbd-brain.jpeg)
+
+# webbigdata/Qwen3-0.6B_WBD
+
+Qwen3-0.6Bに継続学習を行い、日本語能力・推論能力・日常会話能力を強化した軽量日本語モデルです。  
+**ブラウザ上での完全動作** スマートフォン、エッジデバイスでの動作を主な目標として開発されました。  
+A lightweight Japanese-enhanced model based on Qwen3-0.6B with improved Japanese language ability, reasoning, and conversational capability.  
+Designed primarily to **run completely in-browser** and on smartphones, and edge devices.  
+
+---
+
+## ニュース / News
+
+- **ブラウザデモ公開** インストール不要・サーバー不要でブラウザ上で完全動作するデモを公開 → **[webbigdata SLM Demo](https://webbigdata.jp/slm/)**
+- **スマートフォン動作確認済み** 2020年発売のAQUOS sense4 basic（Snapdragon 720G / RAM 3GB）で **17.20 t/s** の動作を確認 → [動作動画](https://youtube.com/shorts/yOPlH7qcpbA)
+- **スマートフォン向け量子化版公開** executorchを使った4bit量子化版を公開 → [dahara1/Qwen3-0.6B-executorch-jp](https://huggingface.co/dahara1/Qwen3-0.6B-executorch-jp)
+
+---
+
+## モデル概要 / Model Overview
+
+| 項目 | 内容 |
+|---|---|
+| ベースモデル / Base Model | [Qwen/Qwen3-0.6B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-0.6B) |
+| パラメータ数 / Parameters | 約6億 (0.6B) |
+| ライセンス / License | Apache 2.0 |
+| 対応言語 / Languages | 日本語・英語 (Japanese / English) |
+| 学習手法 / Training | SFT、RL、8bit量子化 |
+| 開発者 / Developer | dahara1@webbigdata |
+
+---
+
+## ブラウザデモ / Browser Demo
+
+インストール不要・サーバー不要。ブラウザで今すぐ試せます。  
+No installation, no server required. Try it directly in your browser.
+
+👉 **[https://webbigdata.jp/slm/](https://webbigdata.jp/slm/)**
+
+![Browser Demo Screenshot](https://huggingface.co/webbigdata/Qwen3-0.6B_WBD/resolve/main/browser_demo.png)
+
+> WASM + llama.cpp による完全クライアントサイド動作。パラメータ数0.6B（8ビット量子化）610MBのモデルがブラウザ上で推論します。  
+> Fully client-side inference via WASM + llama.cpp. A 610MB (8-bit quantized, 0.6B parameter) model runs entirely in-browser.
+
+---
+
+## 特徴 / Features
+
+- **日本語能力の底上げ**：独自データによる継続学習により、日本語の語彙・知識・表現力を強化
+- **推論能力の強化**：強化学習(RL)をにより、論理的な推論能力を向上
+- **日本語日常会話能力の強化**：自然な日本語会話を目指した学習を実施  
+  ※ 0.6Bモデルの性質上、複数ターンに及ぶ長い会話には限界があります
+- **ブラウザ完全動作**：WASM + llama.cppによりサーバー不要でブラウザ上で動作
+- **スマートフォン動作確認済み**：executorchにより2020年発売の廉価端末（Snapdragon 720G / RAM 3GB）で17.20 t/s を確認
+
+---
+
+## ベンチマーク結果 / Benchmark Results
+
+### 日本語ベンチマーク / Japanese Benchmarks
+
+| Model | JCommonsenseQA | JNLI | JSTS | JSQuAD | Average |
+|---|---|---|---|---|---|
+| Qwen3-0.6B-Q8_0（ベースライン）| 62.40% | 32.20% | 17.20% | 76.00% | 46.95% |
+| **Qwen3-0.6B_WBD（本モデル）** | 59.60% | **72.60%** | **35.60%** | **82.00%** | **62.45%** |
+
+継続学習により平均スコアが **46.95% → 62.45%（+15.5pt）** に向上しました。特にJNLI（自然言語推論）は +40.4pt と大幅に改善しています。
+
+JCommonsenseQAのわずかな低下は、知識・語彙が増えた結果、微妙なニュアンスで迷いが生じるケースが増えたためです。
+
+### 他モデルとの比較について / Comparison with Other Models
+
+NTTのtsuzumi（0.6B）など同サイズ帯の日本語特化モデルも存在しますが、JCommonsenseQA・JNLI・JSTS・JSQuADの具体的な数値を公開しているモデルは少なく、現時点で同一ベンチマークでの直接比較はできていません。本モデルは再現可能な評価条件を公開しています。
+
+### M-IFEval（日本語命令追従能力）
+
+| Model | prompt-level (strict) | instruction-level (strict) |
+|---|---|---|
+| Qwen3-0.6B-Q8_0 | 0.366 | 0.420 |
+| **Qwen3-0.6B_WBD** | 0.238 | 0.314 |
+
+M-IFEVALの低下について：評価セットには「英語以外の言語への翻訳」など日本語特化学習と相性の悪いタスクが混在しています。  
+日本語固有タスク（キーワード存在確認・文字数制約・numbered listなど）では競争力のある性能を示しています。  
+
+---
+
+## スマートフォン動作 / Smartphone Performance
+
+executorchを使った4bit量子化版により、スマートフォン上での動作を実現しています。
+
+**動作確認端末：**
+
+| 項目 | 内容 |
+|---|---|
+| 機種 | AQUOS sense4 basic A003SH |
+| 発売日 | 2020年11月19日（5年前の廉価スマートフォン）|
+| OS | Android 12 |
+| SoC | Qualcomm Snapdragon 720G（オクタコア）|
+| RAM | 3GB |
+| **動作速度** | **17.20 t/s** |
+
+📹 [動作確認動画（YouTube Shorts）](https://youtube.com/shorts/yOPlH7qcpbA)
+
+> **注意：** 現時点でのスマートフォン動作はPC経由のケーブル転送が必要です。一般向けアプリとしての配布はまだ行っていません。iPhone向けはシミュレーター上での動作確認のみです。
+
+スマートフォン向け量子化版：[dahara1/Qwen3-0.6B-executorch-jp](https://huggingface.co/dahara1/Qwen3-0.6B-executorch-jp)
+
+---
+
+## 動かし方 / How to Run
+
+### llama.cpp を使った方法
+
+[llama.cpp](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases) からお使いのハードウェア向けのパッケージをダウンロードしてください。  
+[Ollama](https://github.com/ollama/ollama) や [LM Studio](https://github.com/lmstudio-ai/lms) など、ggufファイルに対応したツールでも動かすことができます。
+
+#### CLIで動かす（Linux/Mac）
+
+```bash
+./llama-cli -hf webbigdata/Qwen3-0.6B_WBD --ctx-size 4096 --temp 0.7 --top-p 0.8 --top-k 20 --min-p 0.01 --repeat-penalty 1.05
+```
+
+#### llama-server で起動してブラウザからアクセスする
+
+```bash
+./llama-server -hf webbigdata/Qwen3-0.6B_WBD --host 0.0.0.0 --port 8080 --ctx-size 4096 --temp 0.7 --top-p 0.8 --top-k 20 --min-p 0.01 --repeat-penalty 1.05
+```
+
+ブラウザで `http://127.0.0.1:8080/` を開いてください。
+
+#### Python スクリプトからアクセスする（OpenAI互換API）
+
+```python
+from openai import OpenAI
+
+client = OpenAI(
+    base_url="http://localhost:8080/v1",
+    api_key="dummy"
+)
+
+response = client.chat.completions.create(
+    model="webbigdata/Qwen3-0.6B_WBD",
+    messages=[
+        {"role": "system", "content": "あなたは親切なアシスタントです。"},
+        {"role": "user", "content": "こんにちは！"}
+    ],
+    stream=True
+)
+for chunk in response:
+    if chunk.choices[0].delta.content is not None:
+        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)
+```
+
+### Qwen3 推奨パラメーター設定 / Recommended Parameters
+
+Qwen3はGreedy decoding（Temperature=0などの決定論的生成）を使用すると繰り返し生成などの不具合が起きやすいため、サンプリング（Temperature > 0）の使用を強く推奨します。
+
+| パラメーター | 推奨値 |
+|---|---|
+| Temperature | 0.7 |
+| Top_P | 0.8 |
+| Top_K | 20 |
+| Min_P | 0.01 |
+| Repetition Penalty | 1.05 |
+
+---
+
+## 量子化バリアント / Quantized Variants
+
+| バリアント | 説明 | リンク |
+|---|---|---|
+| executorch 4bit版 | スマートフォン向け動作用 | [dahara1/Qwen3-0.6B-executorch-jp](https://huggingface.co/dahara1/Qwen3-0.6B-executorch-jp) |
+
+---
+
+## 学習データ / Training Data
+
+独自に収集・合成したプライベートデータセットを使用しています。  
+Private datasets collected and created by webbigdata.
+
+---
+
+## 謝辞 / Acknowledgments
+
+- [Qwen/Qwen3-0.6B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-0.6B) — ベースモデル
+- [Qwen/Qwen3-0.6B](https://huggingface.co/unsloth/Qwen3-0.6B) — プロンプトテンプレート
+- [llama.cpp](https://github.com/ggml-org/llama.cpp) — 推論エンジン
+- [wllama](https://github.com/ngxson/wllama) — WebAssembly
+- [Hugging Face](https://huggingface.co/) — モデルホスティング
+
+---
+
+## 開発者 / Developer
+
+- **Developed by:** dahara1@webbigdata
+- **Model type:** Text Generation (Causal LM)
+- **Language(s):** Japanese, English
+- **Base Model:** [Qwen/Qwen3-0.6B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-0.6B)
+- **Demo:** [https://webbigdata.jp/slm/](https://webbigdata.jp/slm/)
+- **X (Twitter):** [https://x.com/webbigdata](https://x.com/webbigdata)
+- **お問い合わせ / Contact:** [https://webbigdata.jp/webbigdata/inquiry/](https://webbigdata.jp/webbigdata/inquiry/)
+
+```bibtex
+@misc{dahara2025Qwen3-0.6B_WBD,
+  author       = {dahara1@webbigdata},
+  title        = {Qwen3-0.6B_WBD - Japanese-Enhanced Continual Learning Model},
+  year         = {2026},
+  howpublished = {\url{https://huggingface.co/webbigdata/Qwen3-0.6B_WBD}},
+  abstract     = {A lightweight Japanese-enhanced model based on Qwen3-0.6B, designed to run in browsers and on smartphones.},
+}
+```
--- a/browser_demo.png
+++ b/browser_demo.png
--- a/wbd-brain.jpeg
+++ b/wbd-brain.jpeg
@@ -0,0 +1,3 @@
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+oid sha256:db53f7fafca0a37bca6fa6920788b114f62e3add4b5cccf7bc6cf540c0a173f2
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