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アンダードッグ・サルキ27B:GSQ-RCOをベースとした2ビットQwen3.8-27Bのツール呼び出しモデルに関する技術解説

本記事では、Underdogが公開したSaluki 27Bモデル——7.9 GBの2ビット量子化を採用したQwen3.8-27Bの変種——について紹介します。同モデルはISTA-DASLabのGSQ-RCO手法を用いて構築されており、120タスクにおけるBFCL v4ツール呼び出しベンチマークにおいて、元の54 GBのフル精度モデルを上回るとされています。ただし、すべての性能に関する結論は開発者による声明に基づくものであり、独立した検証は行われていません。

How to Run Underdog Saluki 27B: 2-Bit Qwen3.8-27B Tool-Calling Guide
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AnyLanguageModel 1.0のリリース:ローカルモデルとホスティングモデルを統一したSwiftインターフェースをサポートし、Appleプラットフォームの全OSに対応 27

Hugging FaceはAnyLanguageModel 1.0を正式にリリースし、Apple Foundation Models APIと完全互換のオープンソースSwiftフレームワークを提供しています。ローカル(MLX、llama.cpp、Core ML)およびホスティング(OpenAI、Anthropic、Gemini、Hugging Face Inference Providersなど)のモデル間でシームレスに切り替えられるほか、画像入力、ツール呼び出し、ガイド付き生成、推論ブロックの自動適応などの新機能も追加されました。

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