MiniCPM5-2B

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。

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。

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。

K2-Horizon-MoVA-36B-A4B

LLM

36億のパラメータを持つMixture-of-Expertsモデルで、Mixture-of-Valuesアテンションを採用しています。4億のアクティブパラメータを使用して、エージェント的および推論ベンチマークでより大きなモデルを上回る最先端の結果を提供します。K2-Horizon-MoVA-36B-A4Bは、36億のパラメータを持つMixture-of-Expertsモデルで、Mixture-of-Valuesアテンションを採用しています。4億のアクティブパラメータを使用して、エージェント的および推論ベンチマークでより大きなモデルを上回る最先端の結果を提供します。

MiniMax-M2.5

AI モデル

コーディング、オフィス作業、エージェントツールの使用のために設計された高度なAIモデルです。効率性とコスト効果に優れ、さまざまな業界での革新的なアプリケーションを可能にします。MiniMax-M2.5は、コーディング、オフィス作業、エージェントツールの使用のために設計された高度なAIモデルです。効率性とコスト効果に優れ、さまざまな業界での革新的なアプリケーションを可能にします。

Ornith-1.0-9B

LLM

効率的なシングルGPUデプロイメントのために設計された軽量のオープンソースモデルです。エージェントコーディングに優れ、さまざまなコーディングベンチマークで最先端のパフォーマンスを提供します。Ornith-1.0-9Bは、効率的なシングルGPUデプロイメントのために設計された軽量のオープンソースモデルです。エージェントコーディングに優れ、さまざまなコーディングベンチマークで最先端のパフォーマンスを提供します。

Megatron-LM

AI GitHub リポジトリ

NVIDIAによる研究プロジェクトで、スケールでのトランスフォーマーモデルのトレーニングに焦点を当てています。大規模な言語モデルの効率性とスケーラビリティを向上させ、さまざまなAIアプリケーションに対してよりアクセスしやすくすることを目指しています。Megatron-LMは、NVIDIAによる研究プロジェクトで、スケールでのトランスフォーマーモデルのトレーニングに焦点を当てています。大規模な言語モデルの効率性とスケーラビリティを向上させ、さまざまなAIアプリケーションに対してよりアクセスしやすくすることを目指しています。

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。