Llama3.3 128Kコンテキスト長多言語対応オープンLLMと200万トークン対応かつ無料で使えるGemini-exp-1206など｜shi3z
Llama 3.3 70Bで翻訳、日本の地域情報の構造化、小数の比較を試した記録。文章が自然でも簡単な数値比較を誤る例と、追加のヒントによって回答が変わる様子を確認できる。
AnyChatから利用した際のプロバイダーによる出力の違いも報告。9.11と9.8の比較では段階的に考える指示だけでは誤答が続き、小数を整数へ変換する具体的なヒントを与えると正答した。
学習・試した課題：翻訳、JavaScript形式の地域一覧、数値比較／確認 2026-09-14／https://note.com/shi3zblog/n/nc37943d7c0d1
学習・失敗と修正：抽象的な再考指示と具体的な計算ヒントの違い／確認 2026-09-14／https://note.com/shi3zblog/n/nc37943d7c0d1
対象：AIの開発・導入・活用を検討する担当者。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）：限定した質問の試行で、一般的なモデル順位やプロバイダーの品質は断定できない。併記されたGemini等の仕様は記事時点の紹介。
出典：shi3z「Llama3.3 128Kコンテキスト長多言語対応オープンLLMと200万トークン対応かつ無料で使えるGemini-exp-1206など」／公開・更新情報：2024-12-07／確認日：2026-09-14／https://note.com/shi3zblog/n/nc37943d7c0d1
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