Ling-3.1-flash

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。

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。

Kolibri 1

LLM

#22

Aleph Alphaによって開発された多言語大規模言語モデルです。多段階の推論、検索強化生成、コーディングタスクに優れ、ドイツ語と英語の両方をサポートしています。このモデルは、大きなコンテキストウィンドウを持つ複雑なタスクのために設計されており、Apache 2.0ライセンスの下で利用可能です。Kolibri 1は、Aleph Alphaによって開発された多言語大規模言語モデルです。多段階の推論、検索強化生成、コーディングタスクに優れ、ドイツ語と英語の両方をサポートしています。このモデルは、大きなコンテキストウィンドウを持つ複雑なタスクのために設計されており、Apache 2.0ライセンスの下で利用可能です。

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。

LiquidAI LFM2.5-24B-A2B

LLM

#40

迅速でプライベートなオンデバイスエージェント向けに最適化された24Bパラメータの推論モデルです。効率的な推論を特徴とし、複数の言語をサポートしているため、エージェントワークフローやツール使用に最適です。LiquidAI LFM2.5-24B-A2Bは、迅速でプライベートなオンデバイスエージェント向けに最適化された24Bパラメータの推論モデルです。効率的な推論を特徴とし、複数の言語をサポートしているため、エージェントワークフローやツール使用に最適です。

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。

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。

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。