Qwen-AgentWorld-35B-A3B

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。

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。

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。

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。

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。

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。