ELYZA-ThinkingとShortcutモデルの開発・公開

ELYZA-ThinkingとShortcutモデルの開発・公開｜株式会社ELYZA

推論過程を学ぶモデルと、思考過程を省いて回答するモデルの開発を紹介。

Qwen2.5-32B-Instructをもとに日本語学習とSFTを行ったELYZA-Thinking-1.0を紹介。探索で得た学習データから思考過程を除き、32B・7BのShortcutモデルを作る方法にも触れる。

学習・推論の学習：非Reasoningモデルに日本語追加事前学習と長い思考過程のSFTを実施した開発を説明。／確認 2026-09-14／https://note.com/elyza/n/n329765508a74

学習・データ探索：MCTSに着想を得た推論パス探索で学習データを生成し、模倣学習へ利用。／確認 2026-09-14／https://note.com/elyza/n/n329765508a74

学習・Shortcutモデル：探索データから思考過程を外した問題・回答の組を使う、別方式のSFTを紹介。／確認 2026-09-14／https://note.com/elyza/n/n329765508a74

対象：日本語LLMの開発・評価担当者。形式：企業・著者による公開記事。言語：日本語（公開本文で確認）。利用条件：公開記事（本文をログインなしで確認）

確認事項（編集部）：2025年5月の開発者発表。性能比較は掲載ベンチマークと当時のモデルに限られ、個別用途での優位を保証しない。

出典：株式会社ELYZA「論理的思考能力を強化した「Reasoning Model」を開発し、商用利用可能な形で公開しました」／公開・更新情報：2025-05-02／確認日：2026-09-14／https://note.com/elyza/n/n329765508a74

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