LiquidAI LFM2.5-2.6B

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。

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。

Qwen-AgentWorld-35B-A3B

LLM

エージェント環境をシミュレーションするために設計された言語ワールドモデルです。7つのインタラクションドメインをカバーし、スケーラブルで制御可能なシミュレーションを提供し、長い思考の連鎖による推論を行います。Qwen-AgentWorld-35B-A3Bは、エージェント環境をシミュレーションするために設計された言語ワールドモデルです。7つのインタラクションドメインをカバーし、スケーラブルで制御可能なシミュレーションを提供し、長い思考の連鎖による推論を行います。

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。

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。

MiMo-V2.6-Pro-RL

LLM

自己改善のための強化学習を拡張するように設計されたMiMoシリーズのフラッグシップモデルです。テキスト、画像、動画、音声処理を統合し、さまざまな分野での多様なアプリケーションを可能にします。MiMo-V2.6-Pro-RLは、自己改善のための強化学習を拡張するように設計されたMiMoシリーズのフラッグシップモデルです。テキスト、画像、動画、音声処理を統合し、さまざまな分野での多様なアプリケーションを可能にします。

Nanbeige4.2-3B

LLM

#33

強力な推論能力と整合性を備えたコンパクトなエージェントモデルです。一般的なエージェントおよびコードエージェントタスクにおいて優れた性能を発揮し、パラメータサイズを小さく保ちながらも大規模モデルを上回ります。Nanbeige4.2-3Bは、強力な推論能力と整合性を備えたコンパクトなエージェントモデルです。一般的なエージェントおよびコードエージェントタスクにおいて優れた性能を発揮し、パラメータサイズを小さく保ちながらも大規模モデルを上回ります。

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。