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license: apache-2.0

base_model: Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507

language:

- ja

tags:

- gguf

- llama.cpp

- japanese

- business

- qwen3

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jp-jitsumu-calc-qwen3-4b-GGUF

jp-jitsumu-calc-qwen3-4b（日本語業務の多段計算特化・期日計算/複数書類突合）のGGUF版です。llama.cppでWindows/Linux/MacのCPU・GPUで動作します。

ファイルと実測

| ファイル | サイズ | 期日計算(dev) | 書類突合(dev) | 備考 |

|---|---|---|---|---|

| Q8_0 | 4.0GB | 1.000 | 1.000 | 推奨。MLXアダプタ版と同値 |

| Q4_K_M | 2.3GB | 0.875 | 0.975 | 省メモリ。軽い劣化あり |

| f16 | 7.5GB | — | — | 参照用 |

検証セット（各40問・学習と分離）での正答率。本体repoのテスト値（期日計算0.925・書類突合0.975、ベース比+0.575/+0.425）はMLXアダプタ構成での測定です。

使い方

# llama.cpp（brew install llama.cpp 等で導入）
llama-server -m jp-jitsumu-calc-qwen3-4b-Q8_0.gguf --port 8080 --jinja --reasoning-format none

--reasoning-format none を推奨します。 既定のパーサだと本モデルの計算過程がreasoning_content側に分離され、contentが空になる場合があります。出力冒頭に迷いトークン（<think>等）が現れることがありますが、最終行のJSON（{"answer": ...}）をパースする運用で機械処理できます。

プロンプトは学習時の定型をそのまま使ってください（形式を変えると精度が下がります）:

あなたは日本企業の経理・総務担当者です。以下の指示を読み、規程に従って正確に計算し、答えを求めてください。

# 指示
（ここに期日計算・書類突合の問題文）

# 出力形式
最終的な答えのみを、次のJSON1行で出力してください（説明文・単位・カンマは付けない）。
{"answer": <答え>}

- 日付を問われた場合: "answer" は "YYYY-MM-DD" 形式の文字列にすること（例: {"answer": "2026-03-02"}）
- 金額・個数・数値を問われた場合: "answer" は数値のみにすること（カンマ・「円」「箱」等の単位を付けない。例: {"answer": 35000}）

データと帰属

• 学習データ: プログラム生成した業務計算問題（正解既知）に対する DeepSeek-V4-Flash の検証済み解答軌跡（DeepSeek Open Platform利用規約は蒸留を明示的に許可）
• ベース: Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507（Apache-2.0）

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