メインコンテンツへスキップ
ToolPotion
AI アドバイザー
送信(無料)

Laguna M.1

LLM#36AIモデルとLLMオープンソース · Web, macOS, Linux

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。

URLを訪問
共有
Laguna M.1 のスクリーンショット
Laguna M.1 のスクリーンショット

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開発された高度なMixture-of-Experts(MoE)モデルです。合計2250億パラメータとトークンごとに230億のアクティブパラメータを持ち、複雑な計算タスクを効率的に処理するように設計されています。このモデルは、256の専門家を持つ67のスパースMoEレイヤーを含む70のレイヤーで構成されており、高容量の専門家ルーティングメカニズムを利用しています。この設計により、top-k=16のルーティングと補助損失なしの負荷分散が可能になり、計算効率が向上します。

続きを読む

モデルは、すべてのレイヤーにわたってグローバルアテンションアーキテクチャを採用しており、64のQヘッドと8のKVヘッドを特徴とし、ソフトプラスアテンション出力ゲーティングを使用しています。このセットアップは、ツール呼び出し間のインタリーブ思考を可能にするネイティブ推論機能をサポートしており、リクエストごとに有効または無効にできます。Laguna M.1は、SWE-bench Verified、SWE-bench Multilingual、SWE-Bench Pro、Terminal-Bench 2.0などのいくつかのベンチマークで優れたパフォーマンスを示しており、最先端のモデルと競争力があります。

Laguna M.1はApache 2.0ライセンスの下でライセンスされており、商業目的および非商業目的の両方で自由に使用および変更できます。NVIDIAとのコラボレーションにより、vLLM、SGLang、Transformers、TRT-LLMなどのさまざまなプラットフォームでサポートされています。このモデルは、ソフトウェアエンジニアリングとエージェントコーディングのユースケースに設計されており、パフォーマンスを最適化するためにメッセージ履歴内の推論を保持することに重点を置いています。

ユーザーは、vLLMまたはSGLangを使用してLaguna M.1をローカルにデプロイでき、ツール呼び出し、ストリーミング応答、推論解析をサポートしています。モデルは、FP8やNVFP4などの量子化フォーマットでも利用可能で、さまざまなデプロイメントニーズに対応しています。その機能を探求したい方は、vLLMやSGLangなどのプラットフォームを通じてLaguna M.1にアクセスでき、それぞれのドキュメントに詳細なデプロイメントガイダンスが用意されています。

  • カテゴリーAIモデルとLLM
  • 料金モデルオープンソース
  • デプロイクラウド, セルフホスト
  • プラットフォームWeb, macOS, Linux

  • 合計パラメータ225B

  • トークンごとに230Bのアクティブパラメータ

  • 70層のMoEトランスフォーマー

  • top-k=16ルーティングの256の専門家

  • グローバルアテンションアーキテクチャ

  • ネイティブ推論サポート

  • Apache 2.0ライセンス

  • 強力なベンチマークパフォーマンス

  1. モデルページにアクセス: Laguna M.1のHugging Faceページを訪問

  2. 認証: アクセスのためのAPIキーを取得

  3. 設定: 希望のパラメータでモデルを設定

  4. プロンプトを送信: テキストからテキストへのタスクにモデルを使用

  5. ファインチューニング: 特定のユースケースにモデルを調整

  • エージェントコーディング
  • 長期タスク
  • ベンチマークテスト
  • ツール統合
  • 研究開発

Poolside の製品

Laguna M.1 のレビュー

読み込み中...

Laguna M.1 に似た人気のAIツール

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。

AIモデルとLLM

LLMで第44位

ツールを見る

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。

AIモデルとLLM
LLMで第44位

Laguna S 2.1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Mixture-of-Expertsモデルです。1180億のパラメータを特徴とし、高度な推論能力を提供し、複雑なソフトウェアエンジニアリングアプリケーションに適しています。

AIモデルとLLM

LLMで第32位

ツールを見る

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Mixture-of-Expertsモデルです。1180億のパラメータを特徴とし、高度な推論能力を提供し、複雑なソフトウェアエンジニアリングアプリケーションに適しています。Laguna S 2.1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Mixture-of-Expertsモデルです。1180億のパラメータを特徴とし、高度な推論能力を提供し、複雑なソフトウェアエンジニアリングアプリケーションに適しています。

AIモデルとLLM
LLMで第32位

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。

AIモデルとLLM
ツールを見る

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。

AIモデルとLLM
LLM トップ50を見る

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。

AIモデルとLLM

LLMで第35位

ツールを見る

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。

AIモデルとLLM
LLMで第35位

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。

AIモデルとLLM
ツールを見る

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。

注目AIモデルとLLM
LLM トップ50を見る

Hy3

LLM

Hy3は、Tencent Hyチームによって開発された295BパラメータのMixture-of-Expertsモデルです。推論、エージェント的、長文コンテキストタスクに優れ、さまざまな生産性シナリオで信頼性の高いパフォーマンスを提供します。

AIモデルとLLM

LLMで第25位

ツールを見る

LLM

Tencent Hyチームによって開発された295BパラメータのMixture-of-Expertsモデルです。推論、エージェント的、長文コンテキストタスクに優れ、さまざまな生産性シナリオで信頼性の高いパフォーマンスを提供します。Hy3は、Tencent Hyチームによって開発された295BパラメータのMixture-of-Expertsモデルです。推論、エージェント的、長文コンテキストタスクに優れ、さまざまな生産性シナリオで信頼性の高いパフォーマンスを提供します。

AIモデルとLLM
LLMで第25位

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。

AIモデルとLLM

LLMで第49位

ツールを見る

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。

AIモデルとLLM
LLMで第49位

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。

AIモデルとLLM

LLMで第18位

ツールを見る

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。

AIモデルとLLM
LLMで第18位
1 / 8