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LLM-jp-3.1 8x13B instruct4

国立情報学研究所(NII)が公開した、日本語に特化したオープンな Mixture-of-Experts モデルです。総パラメータ73B・アクティブ22B。日本語タスク、とりわけ人文系(humanities)で高いスコアを示し、日本語評価では GPT-4-0613 を上回るとされます。一方で、コーディングや数学ではフロンティアモデルに一歩譲ります。オープンモデルで、重みが公開されています。

2026/3/21
4,096 トークン
入力: ¥16/M
出力: ¥79/M
仕様

モダリティ

入力
text
出力
text
コード例
curl https://api.fastmetal.ai/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "llm-jp-3.1-8x13b-instruct4",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

LLM-jp-3.1 8x13B instruct4の実際の回答

FastMetal上で実際に記録した、標準プロンプトへの回答です。

このエラーをデバッグして

以下のエラーがPythonアプリケーションで発生しています。原因を特定して修正してください。 Traceback (most recent call last): File "app.py", line 23, in get_user_orders total = sum(order["price"] * order["quantity"] for order in orders) TypeError: unsupport…

このエラーは、データベースから取得した注文リストに含まれる辞書型データの `price` と `quantity` の値が整数ではなく文字列になっていることが原因です。 `sum` 関数に渡されるジェネレータ式の中で、文字列と整数を乗算しようとしているため、 `TypeError` が発生しています。 この問題を解決するには、 `price` と `quantity` の値を取得する際に、適切に型変換を行う必要があります。以下のように修正しましょう。 ```python def get_user_orders(user_id): orders = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id) total = sum(order["price"] * int(order["quantity"]) for order in orders) return {"user_id": user_id, "total": total, "orders": orders} ``` この修正では、 `order["quantity"]` の値を取得後、 `int()` 関数を使って整数に変換しています。これにより、ジェネレータ式の中で適切に乗算が行われ、エラーが解消されます。 ただし、 `quantity` の値が負の数の場合、 `int()` 関数を使用するとマイナスの符号が消えてしまいます。もし、 `quantity` が負の数であってもそのままマイナスの符…
応答時間 4.9秒出力 523 トークン
コードレビュー

以下のTypeScript関数をレビューして、可読性・パフォーマンス・ベストプラクティスの観点から改善点を提案してください。 async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<any[]> { let allUsers: any[] = []; let hasMore = true; let currentPage = page; while (hasMo…

このTypeScript関数にはいくつかの改善点があります。以下に、可読性、パフォーマンス、ベストプラクティスを考慮したレビューと改良提案を示します。 1. ページングとリミットのロジックを修正し、APIからの全ての情報を取得した後にフィルタリングを行うことでパフォーマンスを向上させます。 2. undefinedやnullのチェックを追加し、型注釈を改善します。 3. 再帰的なアプローチを避け、イテレーティブな方法に変更して可読性を向上させます。 改良後、関数は以下のようになります。 ```typescript async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<any[]> { const PER_PAGE_LIMIT = 100; const ALL_USERS: any[] = []; while (true) { const response = await fetch(`/api/users?page=${page}&limit=${PER_PAGE_LIMIT}`); if (!response.ok) { throw new Error('Failed to fetch users'); } const data = await response.json(); if (data.users.length === 0) { break; } const filteredUsers: any[] = d…
応答時間 4.5秒出力 552 トークン
SQLクエリの最適化

以下のSQLクエリは500万行のテーブルに対して実行すると30秒以上かかります。最適化してください。 SELECT p.product_name, c.category_name, COUNT(o.order_id) as order_count, SUM(o.amount) as total_sales, AVG(r.rating) as avg_rating FROM products p LEFT JOIN…

このSQLクエリの最適化にはいくつかのステップが必要です。以下に各改善点とその理由を説明します。 ### 1. インデックスの追加 現在のインデックスは `products(id)` と `orders(order_id)` のみのようですが、他にも必要なインデックスを追加することでクエリのパフォーマンスを向上させることができます。 #### 追加すべきインデックス: - `categories(id)`: `LEFT JOIN categories` で使用されているため、インデックスを追加することで結合が高速化されます。 - `order_details(product_id, order_id)`: `LEFT JOIN order_details` で使用されているため、複合インデックスを追加することで結合が高速化されます。 - `reviews(product_id)`: `LEFT JOIN reviews` で使用されているため、インデックスを追加することで結合が高速化されます。 - `orders(created_at)`: `WHERE o.created_at >= '2024-04-01'` でフィルタリングされているため、インデックスを追加することでフィルタリングが高速化されます。 ### 2. クエリのリファクタリング クエリ自体をリファクタリングすることで、不要な結合やサブクエリを避け、パフォーマンスを向上させることができます。 #### 改善点: - サブクエリの使用: 一部の集計をサブクエリとして分離することで、メインクエリの負荷を軽減す…
応答時間 7.9秒出力 917 トークン

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LLM-jp-3.1 8x13B instruct4を今すぐ試す

LLM-jp-3.1 8x13B instruct4はFastMetalのAPIキー1つで利用できます。ブラウザですぐに試す、またはOpenAI SDKからそのまま呼び出せます。