Ling-3.0-tiny

Ling-3.0-flash

LLM

効率性とパフォーマンスを考慮して設計された次世代ハイブリッド推論モデルです。1240億のパラメータを持ち、推論、指示の遵守、長文コンテキストの理解に優れ、複雑なワークフローに最適です。Ling-3.0-flashは、効率性とパフォーマンスを考慮して設計された次世代ハイブリッド推論モデルです。1240億のパラメータを持ち、推論、指示の遵守、長文コンテキストの理解に優れ、複雑なワークフローに最適です。

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。

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。

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。

Kimi K3 — AIモデル

AI モデル

長期的なコーディング、知識作業、推論のために設計された高度なオープンウェイトのマルチモーダルAIモデルです。1百万トークンのコンテキストウィンドウを備え、効率とパフォーマンスを向上させる革新的なアーキテクチャに基づいています。Kimi K3は、長期的なコーディング、知識作業、推論のために設計された高度なオープンウェイトのマルチモーダルAIモデルです。1百万トークンのコンテキストウィンドウを備え、効率とパフォーマンスを向上させる革新的なアーキテクチャに基づいています。

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。

Hy3

LLM

#25

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。

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。