Instructions to use nablasinc/NABLA-FC with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.

Libraries

How to use nablasinc/NABLA-FC with Transformers:

# Use a pipeline as a high-level helper
from transformers import pipeline

pipe = pipeline("text-generation", model="nablasinc/NABLA-FC")
messages = [
    {"role": "user", "content": "Who are you?"},
]
pipe(messages)

# pip install -U transformers accelerate
# Load model directly
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("nablasinc/NABLA-FC")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("nablasinc/NABLA-FC", device_map="auto")
messages = [
    {"role": "user", "content": "Who are you?"},
]
inputs = tokenizer.apply_chat_template(
	messages,
	add_generation_prompt=True,
	tokenize=True,
	return_dict=True,
	return_tensors="pt",
).to(model.device)

outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=256)
print(tokenizer.decode(outputs[0][inputs["input_ids"].shape[-1]:]))

Notebooks
Google Colab
Kaggle
Local Apps Settings

vLLM

How to use nablasinc/NABLA-FC with vLLM:

Install from pip and serve model

# Install vLLM from pip:
pip install vllm
# Start the vLLM server:
vllm serve "nablasinc/NABLA-FC"
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \
	-H "Content-Type: application/json" \
	--data '{
		"model": "nablasinc/NABLA-FC",
		"messages": [
			{
				"role": "user",
				"content": "What is the capital of France?"
			}
		]
	}'

Use Docker

docker model run hf.co/nablasinc/NABLA-FC

SGLang

How to use nablasinc/NABLA-FC with SGLang:

Install from pip and serve model

# Install SGLang from pip:
pip install sglang
# Start the SGLang server:
python3 -m sglang.launch_server \
    --model-path "nablasinc/NABLA-FC" \
    --host 0.0.0.0 \
    --port 30000
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:30000/v1/chat/completions" \
	-H "Content-Type: application/json" \
	--data '{
		"model": "nablasinc/NABLA-FC",
		"messages": [
			{
				"role": "user",
				"content": "What is the capital of France?"
			}
		]
	}'

Use Docker images

docker run --gpus all \
    --shm-size 32g \
    -p 30000:30000 \
    -v ~/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface \
    --env "HF_TOKEN=<secret>" \
    --ipc=host \
    lmsysorg/sglang:latest \
    python3 -m sglang.launch_server \
        --model-path "nablasinc/NABLA-FC" \
        --host 0.0.0.0 \
        --port 30000
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:30000/v1/chat/completions" \
	-H "Content-Type: application/json" \
	--data '{
		"model": "nablasinc/NABLA-FC",
		"messages": [
			{
				"role": "user",
				"content": "What is the capital of France?"
			}
		]
	}'

Docker Model Runner
How to use nablasinc/NABLA-FC with Docker Model Runner:
```
docker model run hf.co/nablasinc/NABLA-FC
```
Browse Quantizations to use this model in llama.cpp, Ollama, LM Studio, or any compatible app.

Model Card for NABLA-FC

This is a Japanese Fact-Check Large Language Model developed by NABLAS.

Model Details

Model Description

This model is a Japanese Large Language Model, developed by NABLAS for fact-checking. It supports text as inputs. With a given text, the model fact-checks its validity by carrying out multiple iterations of reasoning and web search. Based on search results it generates a report that summarizes related information and its reasoning process, and draws a final conclusion on the validity of the input text, including citations of information sources.

Developed by: NABLAS
Funded by: GENIAC
Shared by: NABLAS
Model type: LLM
Language(s) (NLP): Japanese/English
License: Apache License 2.0
Finetuned from model: Qwen/Qwen3-8B

Benchmark Results

We constructed a dataset consisting of around 400 high quanlity samples as a benchmark for fact-check evaluation, curated from public datasets such as JSocialFact dataset, FEVEROUS dataset, and the official Google Fact Check website. Due to the complexity of evaluating fact-check results, we carried out manual evaluation on a subset of the benchmark against frontier models. The numbers of correctly fact-checked samples by different models are given below.

	JSocialFact (Total 33)	FEVEROUS (Total 50)
GPT-4o-mini	24	31
GEMINI-3.1-lite-preview	29	40
NABLA-FC (Ours)	32	45

Examples

Here are outputs of the three models for the claim:

日本の電話交換機は、完全に引退したのです

The fact-check report generated by our model makes the correct judgement of the claim's validity, and includes the most comprehensive information regarding the topic.

NABLA-FC (Ours)

\boxed{No.}

...

4. 電話交換機の今後の状況

2024年現在：NTT東西が固定電話をIP網に完全移行し、従来の電話交換機の役割が終了しています。しかし、一部のサービスではPSTNが使用されるため、完全な廃止には至っていません。

2025年以降：残るサービスは順次IP網に切り替えられ、電話交換機の役割はさらに縮小します。

2028年～2030年ごろ：ISDNサービスの終了とともに、旧式の電話交換機や回線設備の大部分が廃止される可能性が高いです。

5. 結論

日本の電話交換機は、2024年12月時点で多くの固定電話サービスにおいて役割を終えています。しかし、一部のサービスや設備ではPSTNが使われており、完全な廃止には至っていません。今後はISDNサービスの終了を契機に、電話交換機の最終的な廃止が進むと予想されます。総務省やNTT東西の政策に基づき、2025年以降はIP化が進み、電話交換機の存在は限定的になります。

...

Complete Report

\boxed{No.}

日本の電話交換機の現状と今後について

1. 固定電話交換機の役割と移行の経緯

日本の固定電話サービスは長年にわたり、公衆交換電話網（PSTN）を基盤としており、電話交換機が中心的な役割を果たしていました。しかし、近年はインターネット技術の普及や通信需要の変化を背景に、固定電話の回線方式がIP（インターネットプロトコル）ベースのネットワークへと移行する動きが加速しています。

NTT東日本とNTT西日本（以下「NTT東西」）は、2024年12月25日に「固定電話用のネットワークを公衆交換電話網（PSTN）からIP網に全て移行した」と発表しました。これは、主に「0AB～J番号」と呼ばれる固定電話サービスについて、従来の電話交換機の役割が終了したことを意味します。この移行により、多くの固定電話ユーザーは電話番号の保持と利用の継続が可能となり、通信品質の向上やコスト削減が期待されています。

2. 残るサービスと最終的な廃止時期

一方で、一部のサービスはPSTNを経由しています。例えば、「0120」や「0800」から始まる着信課金サービス、および「0570」から始まるナビダイヤル宛ての通話などは、2024年4月以降もPSTNを経由していましたが、これらのサービスについても2025年1月までにIP網への切り替えが完了する見込みです。

さらに、ISDNサービス（INSネット）は、2028年12月31日をもってサービス終了を迎える予定です。ISDNサービスは、企業を中心に幅広く利用されてきたデジタル通信モードでしたが、需要の低下や設備の老朽化に伴い、その供給は停止されることになっています。

3. 総務省の見解と政策

総務省は、固定電話網のIP化移行を2025年1月までに完了させることを目標としています。現行のメタル回線は維持されますが、最終的にはIP化に伴う廃止が行われる方針です。また、メタル回線を活用した「メタルIP電話」サービスもしばらくは提供されることが予想されています。

4. 電話交換機の今後の状況

2024年現在：NTT東西が固定電話をIP網に完全移行し、従来の電話交換機の役割が終了しています。しかし、一部のサービスではPSTNが使用されるため、完全な廃止には至っていません。

2025年以降：残るサービスは順次IP網に切り替えられ、電話交換機の役割はさらに縮小します。

2028年～2030年ごろ：ISDNサービスの終了とともに、旧式の電話交換機や回線設備の大部分が廃止される可能性が高いです。

5. 結論

日本の電話交換機は、2024年12月時点で多くの固定電話サービスにおいて役割を終えています。しかし、一部のサービスや設備ではPSTNが使われており、完全な廃止には至っていません。今後はISDNサービスの終了を契機に、電話交換機の最終的な廃止が進むと予想されます。総務省やNTT東西の政策に基づき、2025年以降はIP化が進み、電話交換機の存在は限定的になります。

参考情報まとめ

年度主要サービス状況交換機の役割

2024年固定電話サービスのIP化完了大半の役割終了

2025年残るサービスのIP化完了電話交換機の役割縮小

2028年 ISDNサービス終了旧式設備の廃止

2030年以降電話交換機の最終的な廃止 IP化が完了

年度	主要サービス状況	交換機の役割
2024年	固定電話サービスのIP化完了	大半の役割終了
2025年	残るサービスのIP化完了	電話交換機の役割縮小
2028年	ISDNサービス終了	旧式設備の廃止
2030年以降	電話交換機の最終的な廃止	IP化が完了

GPT-4o-mini

\boxed{No.}

日本の電話交換機は、完全に引退していません。NTT東日本およびNTT西日本は、加入電話のサービス品質維持のため、旧型交換機から新型交換機への切替工事を実施しています。 (ntt-east.co.jp)また、NTT東日本福島支店では、電話交換機の切替工事を行い、一時的に通話・通信がご利用できなくなる場合があります。 (ntt-east.co.jp)これらの情報から、日本の電話交換機は現在も運用されており、完全に引退していないことが確認できます。

GEMINI-3.1-lite-preview

\boxed{Yes.}

検証レポート

日本の電話交換機（公衆交換電話網：PSTN）は、完全に引退（廃止）されました。

...

なお、ISDNサービス（INSネット）の「デジタル通信モード」は2024年1月に終了しましたが、「通話モード」については2028年12月末までの提供が予定されています。これらもIP網上で提供される形となっており、従来の交換機網からは完全に脱却しています。

Complete Report

\boxed{Yes.}

検証レポート

日本の電話交換機（公衆交換電話網：PSTN）は、完全に引退（廃止）されました。

理由と根拠:

PSTNマイグレーションの完了: NTT東日本およびNTT西日本は、老朽化した従来の電話交換機網（PSTN）を維持することが困難になったため、IP網への切り替え（PSTNマイグレーション）を進めてきました。この切り替えは2024年1月に開始され、すでに完了しています。

技術的な転換: これまで音声通話の接続を担っていたアナログ方式の電話交換機は廃止され、現在はインターネットと同じ技術（IP通信）を用いたネットワークに置き換わっています。

利用者の影響: この移行はネットワーク内部の仕組みの変更であるため、利用者が現在使用している固定電話機や電話番号は、そのまま継続して利用可能です。そのため「固定電話がなくなった」わけではありませんが、通信を支える基盤技術としての「電話交換機」は役割を終え、引退しました。

なお、ISDNサービス（INSネット）の「デジタル通信モード」は2024年1月に終了しましたが、「通話モード」については2028年12月末までの提供が予定されています。これらもIP網上で提供される形となっており、従来の交換機網からは完全に脱却しています。

Developers (Alphabetical Order)

Haoxiang Shi
Shuheng You
Zijie Jiang

Acknowledgement

The development of this model was supported by the "GENIAC (Generative AI Accelerator Challenge)" project, conducted by Japan's Ministry of Economy, Trade and Industry (METI) and the New Energy and Industrial Technology Development Organization (NEDO), aimed at strengthening domestic capabilities in generative AI development.