利用可能なモデル - CoreWeave Docs

Serverless Training では、強化学習 (RL) と教師ありファインチューニング (SFT) のいずれについても、次の基盤モデルをサポートしています。モデルカタログに掲載されていないモデルの利用をご希望の場合は、サポートまでお問い合わせください。

モデルカタログ

モデル	モデル ID (API で使用)	タイプ	コンテキストウィンドウ	パラメーター	説明
Google Gemma 4 26B A4B Instruct	`google/gemma-4-26B-A4B-it`	テキスト、画像	262k	4B-26B (アクティブ-合計)	Gemma 4 26B A4B は、LoRA アダプターに対応し、エージェント型ワークフロー向けの関数呼び出しを備えたマルチモーダル MoE モデルです。
Meta Llama 3.1 8B	`meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct`	テキスト	131k	8B (合計)	応答性の高い多言語チャットボットでの対話に最適化された、効率的な会話モデルです。
NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning	`nvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B`	テキスト	262k	3B-30B (アクティブ-合計)	Nemotron 3.5 Lightning は、金融サービス、サイバーセキュリティ、通信、小売などのユースケースで、高速かつ信頼性の高いエージェント型タスクを実行できるよう設計された MoE モデルです。
Qwen3.8 27B	`Qwen/Qwen3.8-27B`	テキスト、画像	262k	27B (合計)	Qwen3.8-27B は、コーディング、リサーチ、画像処理、長時間実行されるエージェントタスクに適した Dense マルチモーダルモデルです。
Qwen3.6 35B A3B	`Qwen/Qwen3.6-35B-A3B`	テキスト、画像	262k	3B-35B (アクティブ-合計)	Qwen3.6-35B-A3B は、262K のコンテキストウィンドウを備え、エージェント型コーディングワークフローに最適化された MoE マルチモーダルモデルです。

LoRA アダプターの rank と alpha

Serverless Training では、LoRA アダプターの rank と alpha がベースモデルごとに設定されています。API や ART を使用してこれらを変更することはできません。rank はベースモデルによって決まり、トレーニングメソッドには左右されません。

モデル ID (API で使用)	LoRA アダプター rank
`google/gemma-4-26B-A4B-it`	1
`meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct`	8
`nvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B`	8
`Qwen/Qwen3.6-35B-A3B`	1
`Qwen/Qwen3.8-27B`	8

学習済みの LoRA アダプターの rank と alpha を確認するには、そのアダプターの lora アーティファクトにある adapter_config.json ファイルを開き、r と lora_alpha の値を読み取ります。

​モデルカタログ

​LoRA アダプター の rank と alpha

モデルカタログ

LoRA アダプターの rank と alpha