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Documentation Index

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今日、createTrainer の model フィールドと、Studio Playground のベースモデルモードが受け付ける値はただ 1 つ、gemma-4-E4B-it です。以下では、その値が何をもたらすか、なぜリストを意図的に短くしているか、そして次に何が来るかをまとめます。

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今日選べるもの

gemma-4-E4B-it は Gemma 4 の instruction-tuned ビルドで、高速な LoRA / QLoRA ファインチューニング向けに Unsloth がパッケージしたものです。同梱のスターターテンプレート（triage、translate、redaction）はすべて、デフォルトでこれを対象にしています。 
import { createTrainer } from "arkor";

export const trainer = createTrainer({
  name: "support-bot-v1",
  model: "unsloth/gemma-4-E4B-it",
  dataset: { type: "huggingface", name: "arkorlab/triage-demo" },
});
クラウド API が受け付ける正式な値は unsloth/gemma-4-E4B-it です。unsloth/ プレフィックスは、ビルドを公開している Unsloth プロジェクトへのクレジットとしてコード上では残しています。

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なぜ今、1 つのモデルだけなのか

アルファ段階の優先順位は、広いカタログを揃えることではなく、1 つのベースモデルで学習も推論も速いと感じてもらうことです。arkor dev から arkor start を経てチャット可能なチェックポイントに至るまでのパス全体を、その 1 つのモデルに対してチューニングすることで、最適化が複数モデルに分散することなく各実行に積み上がっていきます。 Gemma 4 がこの段階に合うのは、素早く反復できるくらい小さく、プロダクトに組み込んで役に立つくらい有能で、ライセンスが開かれているからです。

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これから

Gemma 4 ファミリー

model フィールドを Gemma 4 ファミリー全体に開放し、用途に合ったバリアント（サイズ、能力、レイテンシ、品質）を選べるようにする。

他のオープンウェイトファミリー

他のオープンウェイトモデルファミリーへの拡張は、ロードマップの Backlog に挙がっています。今は Gemma 4 に集中することで、提供を速く安定に保ちます。

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