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

llama-cli -m ElioChat-1.7B-Instruct-v3-Q5_K_M.gguf \
  -p "<|im_start|>user\n2の10乗は？<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n" \
  -n 200 --temp 0.7

iPhoneアプリ

• ElioChat - iOS向けローカルLLMアプリ
• PocketPal AI - iOS向けLLMアプリ

応答例

数学問題

Q: 2の10乗はいくつ？

A: <think>
2を10回かけます。
2^1 = 2
2^2 = 4
2^3 = 8
...
2^10 = 1024
</think>

答えは1024です。

論理推論

Q: AはBより背が高い。BはCより背が高い。一番背が高いのは誰？

A: <think>
AはBより高い、BはCより高い。
A > B > C の関係。
</think>

一番背が高いのはAです。

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

• GitHub: yukihamada/qwen-jp
• ElioChat App: eliochat.com

ライセンス

• ベースモデル: Qwen License
• 学習データ・コード: MIT License