Generative AI

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What is the difference between qwen3, qwen2, and qwen1.5?

What is the difference between qwen3, qwen2, and qwen1.5?, qwen-image.png
Qwen3, Qwen2, and Qwen1.5 are each in different versions and have evolved in terms of performance and functionality. Below we will summarize the main

Qwen3、Qwen2、Qwen1.5は、それぞれ異なるバージョンのモデルであり、性能や機能面で進化を遂げています。以下に、主な違いを整理して説明します:


1. パラメータ数とモデルサイズ

  • Qwen1.5: 基盤モデルとして、中規模のパラメータ数(例: 100億~700億)で設計されていました。
  • Qwen2: パラメータ数が大幅に増加し、より大規模なモデル(例: 1000億~1兆)が採用され、複雑なタスクへの対応力が向上。
  • Qwen3: 最新の技術を活用し、さらにパラメータ数を拡張。大規模なモデル(例: 1兆以上)で、より広範な知識と深い理解を実現。

What is the difference between lama3.1:8b-instruct-q4_K_M and llama3.1:8b-instruct-q4_1?

We will clearly summarize the main differences in which each is compressed using different quantization methods., quantization.png
llama3.1:8b-instruct-q4_K_M and llama3.1:8b-instruct-q4_1 are quantizations of Meta's LLaMA 3 (8B) model, but the main difference is that they are com

llama3.1:8b-instruct-q4_K_M と llama3.1:8b-instruct-q4_1 は、MetaのLLaMA 3(8B)モデルを量子化(quantization)したものですが、それぞれ異なる量子化方式で圧縮されている点が主な違いです。以下にその違いをわかりやすくまとめます。