DeepSeek-V4-Pro-DSpark

DeepSeek-V4-Pro

LLM

効率的な百万トークンコンテキストインテリジェンスのために設計された高度なAIモデルです。ハイブリッドアテンションアーキテクチャを特徴とし、32兆トークン以上で事前学習されており、複雑な推論タスクやコーディングベンチマークに適しています。DeepSeek-V4-Proは、効率的な百万トークンコンテキストインテリジェンスのために設計された高度なAIモデルです。ハイブリッドアテンションアーキテクチャを特徴とし、32兆トークン以上で事前学習されており、複雑な推論タスクやコーディングベンチマークに適しています。

DeepSeek-V3

LLM

#31

6710億のパラメータを持つMixture-of-Experts言語モデルで、効率的な推論とコスト効果の高いトレーニングを目的としています。自然言語処理タスクにおいて強力なパフォーマンスを示し、さまざまなベンチマークで優れた結果を出しています。DeepSeek-V3は、6710億のパラメータを持つMixture-of-Experts言語モデルで、効率的な推論とコスト効果の高いトレーニングを目的としています。自然言語処理タスクにおいて強力なパフォーマンスを示し、さまざまなベンチマークで優れた結果を出しています。

MiMo-V2.5-Pro

AI モデル

複雑なタスク向けに設計された高度なオープンソースのMixture-of-Experts言語モデルです。ハイブリッドアテンションアーキテクチャを特徴とし、最大1Mトークンのコンテキスト長をサポートしているため、要求の厳しいソフトウェアエンジニアリングや長期的なタスクに最適です。MiMo-V2.5-Proは、複雑なタスク向けに設計された高度なオープンソースのMixture-of-Experts言語モデルです。ハイブリッドアテンションアーキテクチャを特徴とし、最大1Mトークンのコンテキスト長をサポートしているため、要求の厳しいソフトウェアエンジニアリングや長期的なタスクに最適です。

Hy4 Preview

LLM

#35

Tencent Hyチームによって開発された新世代のMixture-of-Expertsモデルです。7700億のパラメータを特徴とし、ソフトウェアエンジニアリング、ゲーム開発、科学研究など、さまざまな分野での生産性向上を目的としています。Hy4 Previewは、Tencent Hyチームによって開発された新世代のMixture-of-Expertsモデルです。7700億のパラメータを特徴とし、ソフトウェアエンジニアリング、ゲーム開発、科学研究など、さまざまな分野での生産性向上を目的としています。

Solar Open 2

LLM

#18

Upstageによって開発された大規模言語モデルで、オフィスの生産性やコーディングなどのエージェント的なユースケースに特化しています。ハイブリッドアテンションミクスチャーオブエキスパートアーキテクチャを採用しており、効率的な推論と多言語サポートを提供します。Solar Open 2は、Upstageによって開発された大規模言語モデルで、オフィスの生産性やコーディングなどのエージェント的なユースケースに特化しています。ハイブリッドアテンションミクスチャーオブエキスパートアーキテクチャを採用しており、効率的な推論と多言語サポートを提供します。

Laguna M.1

LLM

#36

エージェントコーディングと長期タスクのために設計された225BパラメータのMixture-of-Expertsモデルです。高容量の専門家ルーティングとグローバルアテンションアーキテクチャを特徴としており、さまざまなベンチマークで優れたパフォーマンスを発揮します。Laguna M.1は、エージェントコーディングと長期タスクのために設計された225BパラメータのMixture-of-Expertsモデルです。高容量の専門家ルーティングとグローバルアテンションアーキテクチャを特徴としており、さまざまなベンチマークで優れたパフォーマンスを発揮します。

MiniMax M3 - コーディング & エージェンティックフロンティア

LLM

#49

コーディングとエージェンティックタスクに優れた高度なAIモデルです。1Mのコンテキストウィンドウとネイティブなマルチモーダル理解を備え、MSAアーキテクチャによって支えられています。このモデルはオープンウェイト機能を提供し、開発者や研究者にとって多用途なツールとなっています。MiniMax M3は、コーディングとエージェンティックタスクに優れた高度なAIモデルです。1Mのコンテキストウィンドウとネイティブなマルチモーダル理解を備え、MSAアーキテクチャによって支えられています。このモデルはオープンウェイト機能を提供し、開発者や研究者にとって多用途なツールとなっています。

Ling-3.0-tiny

LLM

7.9Bパラメータを持つ軽量ハイブリッド推論モデルで、効率的なローカルデプロイメントのために設計されています。迅速な応答と多段階推論をサポートし、リソース制約のある環境に適しています。Ling-3.0-tinyは、7.9Bパラメータを持つ軽量ハイブリッド推論モデルで、効率的なローカルデプロイメントのために設計されています。迅速な応答と多段階推論をサポートし、リソース制約のある環境に適しています。