LiquidAI LFM2.5-24B-A2B

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。

Ling-3.1-flash

LLM

#41

複雑な現実のタスクに対応するために設計された高度なハイブリッド推論モデルです。5600億の総パラメータと100万トークンのコンテキストウィンドウを備え、医療、金融、ソフトウェア工学などのさまざまな分野でのパフォーマンスを向上させます。Ling-3.1-flashは、複雑な現実のタスクに対応するために設計された高度なハイブリッド推論モデルです。5600億の総パラメータと100万トークンのコンテキストウィンドウを備え、医療、金融、ソフトウェア工学などのさまざまな分野でのパフォーマンスを向上させます。

Olmo from Ai2

LLM

高度なAI研究とアプリケーションのために設計された完全にオープンな言語モデルです。プログラミング、推論、対話に最適化されたさまざまなモデルバリアントを提供し、開発者や研究者に対して透明性とアクセス可能性を確保します。Olmo from Ai2は、高度なAI研究とアプリケーションのために設計された完全にオープンな言語モデルです。プログラミング、推論、対話に最適化されたさまざまなモデルバリアントを提供し、開発者や研究者に対して透明性とアクセス可能性を確保します。

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。

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。

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。

Qwen3.8-2.4T-A95B

LLM

#11

複雑なタスクのために設計された因果言語モデルで、コーディング、専門的な作業、研究能力を向上させます。広範なコンテキスト長をサポートし、効率的な推論のために人気のフレームワークと統合されています。Qwen3.8-2.4T-A95Bは、複雑なタスクのために設計された因果言語モデルで、コーディング、専門的な作業、研究能力を向上させます。広範なコンテキスト長をサポートし、効率的な推論のために人気のフレームワークと統合されています。