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license: apache-2.0
base_model: Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507
language:
  - ja
tags:
  - gguf
  - llama.cpp
  - japanese
  - meeting-minutes
  - gijiroku
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# jp-gijiroku-qwen3-4b-GGUF

> **後継版があります**: 実際の60分Zoom会議で見つけた弱点（日付捏造・完了報告の決定混入・期限誤借用・話者ラベル転写・報告内コミット宿題）を標的に継続学習した [jp-gijiroku-qwen3-4b-v2-GGUF](https://huggingface.co/tokimoa/jp-gijiroku-qwen3-4b-v2-GGUF) を公開しました。新規利用はv2を推奨します。

音声文字起こし由来の崩れた入力に強い日本語議事録抽出モデル [jp-gijiroku-qwen3-4b](https://huggingface.co/tokimoa/jp-gijiroku-qwen3-4b) のGGUF版です。llama.cppでWindows/Linux/MacのCPU・GPUで動きます。Ollamaなら `ollama run tokimoa/jp-gijiroku-4b` です。

## ファイルと実測（ASR劣化転写20件・全項目正解率）

| ファイル | サイズ | 全項目正解 | 備考 |
|---|---|---|---|
| **Q8_0** | 4.0GB | **16/20** | MLX版と完全同値 |
| Q4_K_M | 2.3GB | 19/20 | 省メモリ。この検証ではQ8_0より高値（n=20の揺らぎ圏・同帯域） |
| f16 | 7.5GB | — | 参照用 |

比較: 公開中の1.7B版は同条件12/20です。整った議事メモには高速な [jp-minutes-extractor-1.7b-GGUF](https://huggingface.co/tokimoa/jp-minutes-extractor-1.7b-GGUF) で十分です。

## 使い方

```bash
llama-server -m jp-gijiroku-qwen3-4b-Q8_0.gguf --port 8080 --jinja --reasoning-format none -c 8192
```

- **`--reasoning-format none` を推奨します。** 既定パーサだと判断過程がreasoning_content側に分離されcontentが空になる場合があります
- 出力は「判断過程 → 最終行にJSON」です。**最終行をパース**してください（スキーマ: `{"date", "attendees", "decisions", "todos": [{"task","owner","due"}], "next_meeting"}`）
- プロンプトは定型文「次の議事録から出席者・決定事項・宿題（担当と期限）・次回予定を抽出してJSONで出力してください。」+ 本文をそのまま使ってください（学習分布の形式）
- 本文に日付が含まれない場合、dateフィールドは不定です（学習データは常に日付を含むため）

## データと帰属

- 学習データ: 合成会議（正解既知・ASR劣化込み）に対する [DeepSeek-V4-Flash](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731) の検証済み解答軌跡（利用規約は蒸留を明示的に許可）
- ベース: [Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507)（Apache-2.0）

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