Mellum2.1 Thinking

KAT-Coder-V2.5-Dev

LLM

高度なコーディングタスクのために設計された大規模言語モデルです。エージェント的コーディングにおいて最先端のパフォーマンスを提供し、強化学習を通じて異常な行動の最適化に焦点を当てています。KAT-Coder-V2.5-Devは、高度なコーディングタスクのために設計された大規模言語モデルです。エージェント的コーディングにおいて最先端のパフォーマンスを提供し、強化学習を通じて異常な行動の最適化に焦点を当てています。

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。

Qwen3-Coder-Next

LLM

#9

コーディングエージェントとローカル開発のために特化されたオープンウェイトの言語モデルです。エージェントトレーニングに優れ、強力なコーディング能力を提供し、推論コストを削減します。Qwen3-Coder-Nextは、コーディングエージェントとローカル開発のために特化されたオープンウェイトの言語モデルです。エージェントトレーニングに優れ、強力なコーディング能力を提供し、推論コストを削減します。

Laguna S 2.1

LLM

#32

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Mixture-of-Expertsモデルです。1180億のパラメータを特徴とし、高度な推論能力を提供し、複雑なソフトウェアエンジニアリングアプリケーションに適しています。Laguna S 2.1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Mixture-of-Expertsモデルです。1180億のパラメータを特徴とし、高度な推論能力を提供し、複雑なソフトウェアエンジニアリングアプリケーションに適しています。

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。

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 K2.7 Code

LLM

#17

ソフトウェアエンジニアリングのワークフローを強化するコーディングに特化したエージェントモデルです。トークン効率とタスク完了を改善し、前のバージョンであるKimi K2.6に対して大幅な進歩を提供します。Kimi K2.7 Codeは、ソフトウェアエンジニアリングのワークフローを強化するコーディングに特化したエージェントモデルです。トークン効率とタスク完了を改善し、前のバージョンであるKimi K2.6に対して大幅な進歩を提供します。

Falcon3-10B-Instructモデル

LLM

#48

推論、言語理解、指示に従うタスクのために設計された最先端の言語モデルです。複数の言語をサポートし、理解を高めるための長いコンテキスト長を提供します。Falcon3-10B-Instructは、推論、言語理解、指示に従うタスクのために設計された最先端の言語モデルです。複数の言語をサポートし、理解を高めるための長いコンテキスト長を提供します。