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GemQwen-1.5B-Instruct-q4f16_1-MLC – AI Model by Tockys | AlphaNeural AI
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Tockys
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GemQwen-1.5B-Instruct-q4f16_1-MLC
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Qwen/Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct
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GemQwen-1.5B-Instruct (q4f16_1, MLC/WebLLM形式)
チャット特化版gemqwen.pages.devの
単一モデル(v2)
。
Gemma 2 2B JPN
(日本語・文章)、
Qwen2.5-Coder-7B
(コード・数学)、
Llama 3.2 3B
(知識・英語)の3教師の回答を、 生徒
Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct
へ知識蒸留した融合モデル。
日本語タスク(要約・感想文・敬語・添削・翻訳・会話・知識QA) → Gemma 2 2B JPN が教師
コード・アルゴリズム・数学・論理推論 → Qwen2.5-Coder-7B が教師
英語会話・英作文・文法解説 → Llama 3.2 3B が教師
マルチターン対話(追い質問への応答)もデータ化して学習
「Coder下書き→Gemma清書」のリレー合成もデータ化して焼き込み
音声書き起こしの整形(誤変換・言いよどみ除去)は自己教師データで学習
LoRA(rank16, 全28層, attn+mlp) → fuse → q4f16_1 量子化
追加知識パック: UI/Webデザイン基礎、Shake-to-Shake(ihax-studio/sts)の使い方、 2026年デザイン/AIトレンド(聞かれたときに答える受動的知識として低LR継続学習)
量子化は公式
mlc_llm convert_weight
と
ビット一致
することを検証済みの 純Python実装(fp16演算: scale=max|w|×fp16(1/7), q=rint(w/scale+7))で実施。
軽量側
GemQwen-0.5B
と ペアで
gemqwen.pages.dev
のWebLLM PWAにて動作。 model_libはWebLLM prebuiltの
Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-q4f16_1-MLC
と互換(同アーキテクチャ)。