おすすめ構成
開発チーム、一般業務、カスタマーサポートなど、企業タイプ別の推奨モデル構成を提示します。
🚀 プラン A：性能優先（R&D/アルゴリズムチーム）
- 既定アシスタント：
DeepSeek-V4-Pro（深い推論で複雑なコード問題に対応） - トピック命名：
Qwen3.5-Flash（高速タイトル生成） - 翻訳モデル：
DeepSeek-V4-Flash
⚖️ プラン B：コストバランス（一般事務/管理）
- 既定アシスタント：
Qwen3.6-Plus（速度と知能のバランス、コスパ重視の第一候補。マルチモーダルと長コンテキストに対応） - トピック命名：
Qwen3.5-Flash（クラウドの低コストモデル） - 翻訳モデル：
DeepSeek-V4-Flash
💰 プラン C：超高速応答（カスタマーサポート/営業）
- 既定アシスタント：
DeepSeek-V4-FlashまたはQwen3.5-Flash（即時応答） - トピック命名：
Qwen3.5-Flash - 翻訳モデル：
DeepSeek-V4-Flash
FAQ
Q: ここで使用中のモデルを削除するとどうなる？
A: モデル管理 で既定モデルを削除すると、内蔵初期設定に戻るかエラーになる可能性があります。削除前に別モデルへ切り替えてください。
Q: トピック命名モデルが弱いとどうなる？
A: 指示追従が弱いモデル（初期の 1B など）だと、"タイトルに要約"の文自体をタイトルにしたり、文字化けのようなタイトルになることがあり、履歴一覧が読みにくくなります。