d1-2B

LiquidAI d1-omni-600M

LLM

テキスト、画像、音声に対する単一パスの意思決定のために設計された600Mパラメータの意思決定モデルです。マルチモーダル入力を効率的に処理し、出力トークンを生成することなく迅速かつ正確な応答を提供します。LiquidAI d1-omni-600Mは、テキスト、画像、音声に対する単一パスの意思決定のために設計された600Mパラメータの意思決定モデルです。マルチモーダル入力を効率的に処理し、出力トークンを生成することなく迅速かつ正確な応答を提供します。

LiquidAI d1-Omni-2B

AI モデル

テキスト、画像、音声を処理するために設計された意思決定モデルです。トークンを生成することなく迅速に調整された回答を提供し、コールルーティングや音声イベント検出などのアプリケーションに最適です。LiquidAI d1-Omni-2Bは、テキスト、画像、音声を処理するために設計された意思決定モデルです。トークンを生成することなく迅速に調整された回答を提供し、コールルーティングや音声イベント検出などのアプリケーションに最適です。

d3-ultra

AI モデル

vLLM Semantic Routerからの27Bマルチモーダル意思決定モデルです。テキスト、JSON、画像、動画を処理して、確率を用いて質問に回答します。複雑な意思決定タスクに最適で、1つの質問につき最大131,072トークンをサポートし、テスト用の無料APIを提供します。d3-ultraは、vLLM Semantic Routerからの27Bマルチモーダル意思決定モデルです。テキスト、JSON、画像、動画を処理して、確率を用いて質問に回答します。複雑な意思決定タスクに最適で、1つの質問につき最大131,072トークンをサポートし、テスト用の無料APIを提供します。

GLiDE 27B

LLM

Fastinoによって開発された270億パラメータの意思決定モデルです。テキスト、JSON、およびオプションの画像を含む状態を処理し、各オプションの確率を伴って入力された質問に回答します。このモデルは、分類、ルーティング、スコアリングタスクに最適であり、さまざまな意思決定アプリケーションに対して正確で非生成的な確率出力を提供します。GLiDE 27Bは、Fastinoによって開発された270億パラメータの意思決定モデルです。テキスト、JSON、およびオプションの画像を含む状態を処理し、各オプションの確率を伴って入力された質問に回答します。このモデルは、分類、ルーティング、スコアリングタスクに最適であり、さまざまな意思決定アプリケーションに対して正確で非生成的な確率出力を提供します。

DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp

LLM

視覚理解能力を強化するDeepSeek-V4ファミリーの実験的なマルチモーダルモデルです。DeepSeek-V4-Flashアーキテクチャに基づき、テキスト専用のパフォーマンスを維持しながら、マルチモーダルエージェントの能力を向上させます。DeepSeek-V4-Flash-Vision-Expは、視覚理解能力を強化するDeepSeek-V4ファミリーの実験的なマルチモーダルモデルです。DeepSeek-V4-Flashアーキテクチャに基づき、テキスト専用のパフォーマンスを維持しながら、マルチモーダルエージェントの能力を向上させます。

Ling-3.1-flash

LLM

#41

複雑な現実のタスクに対応するために設計された高度なハイブリッド推論モデルです。5600億の総パラメータと100万トークンのコンテキストウィンドウを備え、医療、金融、ソフトウェア工学などのさまざまな分野でのパフォーマンスを向上させます。Ling-3.1-flashは、複雑な現実のタスクに対応するために設計された高度なハイブリッド推論モデルです。5600億の総パラメータと100万トークンのコンテキストウィンドウを備え、医療、金融、ソフトウェア工学などのさまざまな分野でのパフォーマンスを向上させます。

LiquidAI LFM3-1.7B

LLM

ローカルエージェントおよび専門的なアプリケーション向けに設計されたテキストモデルです。トライハイブリッドアーキテクチャを特徴とし、256Kトークンのコンテキストウィンドウをサポートしているため、エッジデバイスに適しています。このモデルは、ドメイン特化型のファインチューニングに適応可能です。LiquidAI LFM3-1.7Bは、ローカルエージェントおよび専門的なアプリケーション向けに設計されたテキストモデルです。トライハイブリッドアーキテクチャを特徴とし、256Kトークンのコンテキストウィンドウをサポートしているため、エッジデバイスに適しています。このモデルは、ドメイン特化型のファインチューニングに適応可能です。

MiniMax-M3.1-Flash

LLM

コーディング、エージェントワークフロー、サイバーセキュリティのために設計されたマルチモーダルなエキスパート混合モデルです。テキスト、画像、動画の入力をサポートし、スパースアテンションと量子化対応トレーニングにより、タスクのパフォーマンスと推論効率を向上させます。MiniMax-M3.1-Flashは、コーディング、エージェントワークフロー、サイバーセキュリティのために設計されたマルチモーダルなエキスパート混合モデルです。テキスト、画像、動画の入力をサポートし、スパースアテンションと量子化対応トレーニングにより、タスクのパフォーマンスと推論効率を向上させます。