Synqの日本語モデルを開発中
相談する。要点をつかむ。言葉を整える。
日本発のLLM-jpを基盤候補に、日々の仕事で頼れるモデルを育てています。
現在は評価段階です。一般向けの試用はまだ開始していません。
2つの候補を比較しながら、提供するモデルを検証しています。
日本語の相談・要約・文章作成
速度は4.1の量子化基盤を同じMacで測定した参考値です。公開サービスの速度を保証するものではありません。
モデルの品質と提供環境を確認中です。
国立情報学研究所のLLM-jpを基盤候補として評価中です。Synq独自の事前学習モデルではありません。採用する版は未確定です。
この商品のSynq独自追加学習と、その評価結果は未確認です。
採用する版は未確定です。Coreを次の検証の優先候補とし、出自説明・事実保持・文書内の不正指示への耐性を改善しています。
日本語の業務判断・文書整理・構造化出力
速度は4.1の量子化基盤を同じMacで測定した参考値です。公開サービスの速度を保証するものではありません。
モデルの品質と提供環境を確認中です。
国立情報学研究所のLLM-jpを基盤候補として評価中です。Synq独自の事前学習モデルではありません。採用する版は未確定です。
この商品のSynq独自追加学習と、その評価結果は未確認です。
採用する版は未確定です。Coreを次の検証の優先候補とし、出自説明・事実保持・文書内の不正指示への耐性を改善しています。
2026年10月10日、各10問を1回ずつ逐次実行。Q4_K_M量子化、起動済み、同時実行1、生成上限512トークン、推論budget 128。基盤候補のみで、Synqの追加学習は未適用です。入力と生成の長さは問題・モデルごとに異なります。
最初の文字が出るまでの時間、コールド起動、多人数の同時利用は未測定です。Liteの別条件の追試ではCoreのダウンロードが背景で動いており、すべての比較で負荷を完全には統制していません。
金額の確認と宛名作成を、この画面で試せます。モデルへ送信せず、ブラウザー内で計算・作成します。LLMの試用ではありません。
Core基盤候補を新規100問で検証。結果を隠さず、改善につなげます。
採点対象は98問。
設問の不備2問は除外しています。
これは開発時の評価です。アシスタントによる点検とJSONの自動検証を用いており、第三者による盲検評価ではありません。
粗利益や在庫の基本計算、文章の要約、指定情報のJSON化で、正しい回答を確認しました。
文書内の命令による数値の改ざん、未確認のデータ方針の断定、基盤モデルの出自を偽る回答が残っています。
| 区分 | 要件達成 | 部分達成 | 失敗 |
|---|---|---|---|
| 業務 | 27 | 2 | 1 |
| 出自・指示追従 | 7 | 1 | 1 |
| JSON | 17 | 0 | 2 |
| 不確実性・安全性 | 18 | 0 | 2 |
| 要約・文章 | 18 | 1 | 1 |
原文の固有名詞を変える、指定外のキーを加える失敗も確認しています。検証処理のローカル試験では誤った数量を拒否できましたが、一般的な安全性やチャット全体への適用を保証するものではありません。
日本発の基盤と、Synqが開発する部分を分けて説明します。
この説明は確認済みの台帳から表示しています。モデルが会話の中で生成した自己紹介ではありません。