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ElioChat-1.7B-Instruct-v3
iPhoneで動く日本語思考AI。Qwen3-1.7Bベースに日本語思考データでファインチューニング。
特徴
- 思考過程が見える:
<think>...</think> タグで推論プロセスを表示
- 日本語最適化: 日本語・日本文化に特化した1,166件の学習データ
- 軽量: Q5_K_M量子化で約1.2GB、iPhone 13以降で快適動作
- 学習コスト: わずか$0.70(約100円)
ダウンロード
| ファイル |
サイズ |
用途 |
ElioChat-1.7B-Instruct-v3-Q5_K_M.gguf |
1.2 GB |
推奨(バランス型) |
ElioChat-1.7B-Instruct-v3-F16.gguf |
3.2 GB |
高品質版 |
使用例
llama.cpp
iPhoneアプリ
応答例
数学問題
論理推論
ベンチマーク(2025年1月)
| モデル |
正答率 |
思考タグ |
平均応答時間 |
| ElioChat-1.7B-v3 |
70% |
45% |
20.7s |
| Qwen3-1.7B |
65% |
20% |
16.3s |
| TinySwallow-1.5B |
90% |
0% |
14.9s |
| Sarashina2.2-3B |
90% |
0% |
8.8s |
ElioChat-v3は思考過程を可視化する唯一のモデル。「なぜその答えなのか」が分かる。
学習データ構成
| カテゴリ |
件数 |
| コア推論(論理・数学) |
515 |
| 日本語・文化 |
193 |
| 会話・ユーモア |
116 |
| 実用・教養 |
153 |
| その他 |
189 |
| 合計 |
1,166 |
学習詳細
| 項目 |
値 |
| ベースモデル |
Qwen/Qwen3-1.7B |
| 学習方式 |
LoRA (PEFT) |
| LoRA Rank |
64 |
| GPU |
NVIDIA A100-SXM4-40GB |
| 学習時間 |
32.7分 |
| コスト |
$0.70 |
| 最終Loss |
1.25 |
オフライン利用
モデルをダウンロードすれば、ネット接続なしで使えます:
- 飛行機の中
- 山の中
- 地下鉄
- プライバシーが必要な場面
関連リンク
ライセンス
- ベースモデル: Qwen License
- 学習データ・コード: MIT License