Agents-A1

Qwen-AgentWorld-35B-A3B

LLM

エージェント環境をシミュレーションするために設計された言語ワールドモデルです。7つのインタラクションドメインをカバーし、スケーラブルで制御可能なシミュレーションを提供し、長い思考の連鎖による推論を行います。Qwen-AgentWorld-35B-A3Bは、エージェント環境をシミュレーションするために設計された言語ワールドモデルです。7つのインタラクションドメインをカバーし、スケーラブルで制御可能なシミュレーションを提供し、長い思考の連鎖による推論を行います。

Nanbeige4.2-3B

LLM

#33

強力な推論能力と整合性を備えたコンパクトなエージェントモデルです。一般的なエージェントおよびコードエージェントタスクにおいて優れた性能を発揮し、パラメータサイズを小さく保ちながらも大規模モデルを上回ります。Nanbeige4.2-3Bは、強力な推論能力と整合性を備えたコンパクトなエージェントモデルです。一般的なエージェントおよびコードエージェントタスクにおいて優れた性能を発揮し、パラメータサイズを小さく保ちながらも大規模モデルを上回ります。

Kimi-K2-Instructモデル

LLM

#44

高度なAIタスク向けに設計された最先端のミクスチャー・オブ・エキスパート言語モデルです。推論、コーディング、ツール使用に優れ、320億のアクティブパラメータを持つ堅牢なパフォーマンスを提供します。Kimi-K2-Instructは、高度なAIタスク向けに設計された最先端のミクスチャー・オブ・エキスパート言語モデルです。推論、コーディング、ツール使用に優れ、320億のアクティブパラメータを持つ堅牢なパフォーマンスを提供します。

Mellum2.1 Thinking

LLM

#19

コーディング、数学、推論における複雑なタスクのために設計された大規模言語モデルです。広範な強化学習のおかげで、リポジトリ作業やツール使用などのエージェンティックタスクに優れています。Mellum2.1 Thinkingは、コーディング、数学、推論における複雑なタスクのために設計された大規模言語モデルです。広範な強化学習のおかげで、リポジトリ作業やツール使用などのエージェンティックタスクに優れています。

K2-Horizon-MoVA-36B-A4B

LLM

36億のパラメータを持つMixture-of-Expertsモデルで、Mixture-of-Valuesアテンションを採用しています。4億のアクティブパラメータを使用して、エージェント的および推論ベンチマークでより大きなモデルを上回る最先端の結果を提供します。K2-Horizon-MoVA-36B-A4Bは、36億のパラメータを持つMixture-of-Expertsモデルで、Mixture-of-Valuesアテンションを採用しています。4億のアクティブパラメータを使用して、エージェント的および推論ベンチマークでより大きなモデルを上回る最先端の結果を提供します。

MiMo-V2.6-Pro-RL

LLM

自己改善のための強化学習を拡張するように設計されたMiMoシリーズのフラッグシップモデルです。テキスト、画像、動画、音声処理を統合し、さまざまな分野での多様なアプリケーションを可能にします。MiMo-V2.6-Pro-RLは、自己改善のための強化学習を拡張するように設計されたMiMoシリーズのフラッグシップモデルです。テキスト、画像、動画、音声処理を統合し、さまざまな分野での多様なアプリケーションを可能にします。

LiquidAI LFM2.5-2.6B

LLM

#26

デバイス上での展開を目的としたハイブリッドモデルで、効率的な推論とエージェント機能を提供します。複数の言語をサポートし、さまざまなプラットフォームに最適化されているため、多様なアプリケーションに対応可能です。LiquidAI LFM2.5-2.6Bは、デバイス上での展開を目的としたハイブリッドモデルで、効率的な推論とエージェント機能を提供します。複数の言語をサポートし、さまざまなプラットフォームに最適化されているため、多様なアプリケーションに対応可能です。

InternLM

LLM

#42

Intern Large Models（InternLM）は、Shanghai AI Laboratoryが開発したオープンソースのLLMおよびMLLMを提供します。そのスイートには、InternVLやInternLM-XComposerなどのモデルに加え、ファインチューニング用のXTunerやデプロイ用のLMDeployを含む開発およびアプリケーション用の…