Nanbeige4.2-3B

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。

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。

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。

Mellum2.1 Thinking

LLM

#19

コーディング、数学、推論における複雑なタスクのために設計された大規模言語モデルです。広範な強化学習のおかげで、リポジトリ作業やツール使用などのエージェンティックタスクに優れています。Mellum2.1 Thinkingは、コーディング、数学、推論における複雑なタスクのために設計された大規模言語モデルです。広範な強化学習のおかげで、リポジトリ作業やツール使用などのエージェンティックタスクに優れています。

Agents-A1

LLM

#34

複数のドメインにわたるエージェント能力を拡張するために設計された35B Mixture-of-Expertsモデルです。長期的な探索、エンジニアリング、科学研究、指示の遵守に優れ、最前線のシステムに対して堅牢なパフォーマンスを提供します。Agents-A1は、複数のドメインにわたるエージェント能力を拡張するために設計された35B Mixture-of-Expertsモデルです。長期的な探索、エンジニアリング、科学研究、指示の遵守に優れ、最前線のシステムに対して堅牢なパフォーマンスを提供します。

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。

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。

SmolLM3 言語モデル

LLM

#45

3Bパラメータの言語モデルであり、小型モデルの限界を押し広げることを目的としています。デュアルモード推論、6言語、長いコンテキスト処理をサポートし、3B–4Bスケールで強力なパフォーマンスを提供します。SmolLM3は、3Bパラメータの言語モデルであり、小型モデルの限界を押し広げることを目的としています。デュアルモード推論、6言語、長いコンテキスト処理をサポートし、3B–4Bスケールで強力なパフォーマンスを提供します。