Ling-3.0-flash

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。

ステップ 3.7 フラッシュ

LLM

高頻度の生産ワークロード向けに設計されたスパースなMixture-of-Expertsビジョン・ランゲージモデルです。言語バックボーンとビジョンエンコーダーを組み合わせて、財務報告の解析やマルチステップ検索ループの実行などの集中的なタスクをサポートします。ステップ 3.7 フラッシュは、高頻度の生産ワークロード向けに設計されたスパースなMixture-of-Expertsビジョン・ランゲージモデルです。言語バックボーンとビジョンエンコーダーを組み合わせて、財務報告の解析やマルチステップ検索ループの実行などの集中的なタスクをサポートします。

Spark-X2.5-4B

LLM

#24

効率性とアクセス性を考慮して設計されたコンパクトな汎用言語モデルです。200以上の言語をサポートし、会話、執筆、コーディングなどのタスクに優れ、最大1Mトークンのコンテキストウィンドウを持っています。Spark-X2.5-4Bは、効率性とアクセス性を考慮して設計されたコンパクトな汎用言語モデルです。200以上の言語をサポートし、会話、執筆、コーディングなどのタスクに優れ、最大1Mトークンのコンテキストウィンドウを持っています。

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。

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。

SmolLM3 言語モデル

LLM

#45

3Bパラメータの言語モデルであり、小型モデルの限界を押し広げることを目的としています。デュアルモード推論、6言語、長いコンテキスト処理をサポートし、3B–4Bスケールで強力なパフォーマンスを提供します。SmolLM3は、3Bパラメータの言語モデルであり、小型モデルの限界を押し広げることを目的としています。デュアルモード推論、6言語、長いコンテキスト処理をサポートし、3B–4Bスケールで強力なパフォーマンスを提供します。

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。

Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507

LLM

指示に従う能力、論理的推論、そして多言語対応を向上させるために設計された高度なAIモデルです。長文コンテキストの理解とツールの使用に優れており、複雑なAIタスクに最適です。Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507は、指示に従う能力、論理的推論、そして多言語対応を向上させるために設計された高度なAIモデルです。長文コンテキストの理解とツールの使用に優れており、複雑なAIタスクに最適です。