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+---
+license: other
+license_name: qwen
+license_link: https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-1.7B/blob/main/LICENSE
+language:
+- ja
+- en
+base_model: Qwen/Qwen3-1.7B
+tags:
+- gguf
+- japanese
+- thinking
+- llama.cpp
+- ios
+- iphone
+- local-llm
+library_name: transformers
+pipeline_tag: text-generation
+---
+
+# ElioChat-1.7B-Instruct-v3
+
+iPhoneで動く日本語思考AI。Qwen3-1.7Bベースに日本語思考データでファインチューニング。
+
+## 特徴
+
+- **思考過程が見える**: `<think>...</think>` タグで推論プロセスを表示
+- **日本語最適化**: 日本語・日本文化に特化した1,166件の学習データ
+- **軽量**: Q5_K_M量子化で約1.2GB、iPhone 13以降で快適動作
+- **学習コスト**: わずか$0.70（約100円）
+
+## ダウンロード
+
+| ファイル | サイズ | 用途 |
+|----------|--------|------|
+| `ElioChat-1.7B-Instruct-v3-Q5_K_M.gguf` | 1.2 GB | 推奨（バランス型）|
+| `ElioChat-1.7B-Instruct-v3-F16.gguf` | 3.2 GB | 高品質版 |
+
+## 使用例
+
+### llama.cpp
+
+```bash
+llama-cli -m ElioChat-1.7B-Instruct-v3-Q5_K_M.gguf \
+  -p "<|im_start|>user\n2の10乗は？<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n" \
+  -n 200 --temp 0.7
+```
+
+### iPhoneアプリ
+
+- [ElioChat](https://eliochat.com) - iOS向けローカルLLMアプリ
+- [PocketPal AI](https://pocketpal.ai) - iOS向けLLMアプリ
+
+## 応答例
+
+### 数学問題
+
+```
+Q: 2の10乗はいくつ？
+
+A: <think>
+2を10回かけます。
+2^1 = 2
+2^2 = 4
+2^3 = 8
+...
+2^10 = 1024
+</think>
+
+答えは1024です。
+```
+
+### 論理推論
+
+```
+Q: AはBより背が高い。BはCより背が高い。一番背が高いのは誰？
+
+A: <think>
+AはBより高い、BはCより高い。
+A > B > C の関係。
+</think>
+
+一番背が高いのはAです。
+```
+
+## ベンチマーク（2025年1月）
+
+| モデル | 正答率 | 思考タグ | 平均応答時間 |
+|--------|--------|----------|--------------|
+| **ElioChat-1.7B-v3** | 70% | **45%** | 20.7s |
+| Qwen3-1.7B | 65% | 20% | 16.3s |
+| TinySwallow-1.5B | 90% | 0% | 14.9s |
+| Sarashina2.2-3B | 90% | 0% | 8.8s |
+
+> ElioChat-v3は思考過程を可視化する唯一のモデル。「なぜその答えなのか」が分かる。
+
+## 学習データ構成
+
+| カテゴリ | 件数 |
+|---------|------|
+| コア推論（論理・数学） | 515 |
+| 日本語・文化 | 193 |
+| 会話・ユーモア | 116 |
+| 実用・教養 | 153 |
+| その他 | 189 |
+| **合計** | **1,166** |
+
+## 学習詳細
+
+| 項目 | 値 |
+|------|-----|
+| ベースモデル | Qwen/Qwen3-1.7B |
+| 学習方式 | LoRA (PEFT) |
+| LoRA Rank | 64 |
+| GPU | NVIDIA A100-SXM4-40GB |
+| 学習時間 | 32.7分 |
+| **コスト** | **$0.70** |
+| 最終Loss | 1.25 |
+
+## オフライン利用
+
+モデルをダウンロードすれば、ネット接続なしで使えます：
+- 飛行機の中
+- 山の中
+- 地下鉄
+- プライバシーが必要な場面
+
+## 関連リンク
+
+- **GitHub**: [yukihamada/qwen-jp](https://github.com/yukihamada/qwen-jp)
+- **ElioChat App**: [eliochat.com](https://eliochat.com)
+
+## ライセンス
+
+- ベースモデル: Qwen License
+- 学習データ・コード: MIT License