メインコンテンツへスキップ
ToolPotion
AI アドバイザー
送信(無料)

Spark-X2.5-4B

LLM#24AIモデルとLLMオープンソース · Web

Spark-X2.5-4Bは、効率性とアクセス性を考慮して設計されたコンパクトな汎用言語モデルです。200以上の言語をサポートし、会話、執筆、コーディングなどのタスクに優れ、最大1Mトークンのコンテキストウィンドウを持っています。

URLを訪問
共有
Spark-X2.5-4B のスクリーンショット
Spark-X2.5-4B のスクリーンショット

Spark-X2.5-4Bは、AIアプリケーションの実用性と効率性を向上させるために開発された言語モデルです。これは、Spark-X2.5-1.7Bを含むシリーズの一部であり、会話、執筆、翻訳、推論、コーディング、エージェントワークフローなど、さまざまな日常的なタスクで強力なパフォーマンスを提供するように設計されています。このモデルは、最大100万トークンのネイティブコンテキストウィンドウをサポートする効率重視のアーキテクチャで構築されており、長いコンテキストのアプリケーションに適しています。

続きを読む

このモデルは、1つのフルアテンション層と3つのスライディングウィンドウアテンション層を組み合わせたハイブリッドアテンションアーキテクチャを採用しています。この設計により、特にコーディングやエージェントタスクにおいて高いパフォーマンスを維持しながら、計算オーバーヘッドを削減します。Spark-X2.5-4Bは、Codex、Claude Code、OpenClaw、Hermesなどの人気のエージェントハーネスと統合されており、同様のサイズのモデルの中で最先端の結果を達成しています。

互換性はSpark-X2.5-4Bの重要な特徴であり、NVIDIA、Huawei、Hygon、HOUMO.AIなど、幅広いハードウェアプラットフォームをサポートしています。また、vLLM、SGLang、llama.cppなどの主要な推論フレームワークとも互換性があり、OllamaやLM Studioなどのプラットフォームを通じて展開できます。このモデルは、LLaMA-Factoryなどのファインチューニングフレームワークを使用してカスタマイズできます。

Spark-X2.5-4Bのトレーニングは、ウェブページ、書籍、コードなどの多様なソースから約20兆トークンでの事前トレーニングを含みます。トレーニング後には、監視付きファインチューニングと大規模な強化学習が行われ、言語理解、推論、プログラミングにおける能力が向上します。このモデルのパフォーマンスは、他の主要なモデルと比較され、さまざまなタスクで競争力のある結果を示しています。

Spark-X2.5-4BはApache 2.0ライセンスの下でライセンスされており、幅広いアプリケーションにアクセス可能です。その高度なトレーニングアルゴリズムと広範な互換性により、効率的で効果的なAIソリューションを実装しようとする開発者や研究者にとって貴重なツールとなります。

  • カテゴリーAIモデルとLLM
  • 料金モデルオープンソース
  • デプロイクラウド
  • プラットフォームWeb

  • ハイブリッドアテンションを持つ効率的なアーキテクチャ

  • ネイティブ1Mトークンコンテキストウィンドウ

  • 200以上の言語をサポート

  • Codexなどのエージェントハーネスと統合

  • NVIDIA、Huaweiなどとの互換性

  • Ollamaなどのプラットフォームを通じて展開可能

  • LLaMA-Factoryでカスタマイズ可能

  • Apache 2.0ライセンス

  1. モデルページにアクセス: Hugging Faceリポジトリを訪問

  2. 認証: モデルファイルにアクセスするためにログイン

  3. 設定: 希望のパラメータでモデルを設定

  4. プロンプトを送信: 様々なタスクにモデルを使用

  5. ファインチューニング: LLaMA-Factoryを使用してカスタマイズ

  • 多言語サポート
  • コーディング支援
  • 長いコンテキスト処理
  • エージェントワークフロー
  • 推論と論理

Hugging Face の製品

Spark-X2.5-4B のレビュー

読み込み中...

Spark-X2.5-4B に似た人気のAIツール

Solar Open 2は、Upstageによって開発された大規模言語モデルで、オフィスの生産性やコーディングなどのエージェント的なユースケースに特化しています。ハイブリッドアテンションミクスチャーオブエキスパートアーキテクチャを採用しており、効率的な推論と多言語サポートを提供します。

AIモデルとLLM

LLMで第18位

ツールを見る

Upstageによって開発された大規模言語モデルで、オフィスの生産性やコーディングなどのエージェント的なユースケースに特化しています。ハイブリッドアテンションミクスチャーオブエキスパートアーキテクチャを採用しており、効率的な推論と多言語サポートを提供します。Solar Open 2は、Upstageによって開発された大規模言語モデルで、オフィスの生産性やコーディングなどのエージェント的なユースケースに特化しています。ハイブリッドアテンションミクスチャーオブエキスパートアーキテクチャを採用しており、効率的な推論と多言語サポートを提供します。

AIモデルとLLM
LLMで第18位

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。

AIモデルとLLM
ツールを見る

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。

AIモデルとLLM
LLM トップ50を見る

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。

AIモデルとLLM

LLMで第49位

ツールを見る

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。

AIモデルとLLM
LLMで第49位

Kolibri 1は、Aleph Alphaによって開発された多言語大規模言語モデルです。多段階の推論、検索強化生成、コーディングタスクに優れ、ドイツ語と英語の両方をサポートしています。このモデルは、大きなコンテキストウィンドウを持つ複雑なタスクのために設計されており、Apache 2.0ライセンスの下で利用可能です。

AIモデルとLLM

LLMで第22位

ツールを見る

Aleph Alphaによって開発された多言語大規模言語モデルです。多段階の推論、検索強化生成、コーディングタスクに優れ、ドイツ語と英語の両方をサポートしています。このモデルは、大きなコンテキストウィンドウを持つ複雑なタスクのために設計されており、Apache 2.0ライセンスの下で利用可能です。Kolibri 1は、Aleph Alphaによって開発された多言語大規模言語モデルです。多段階の推論、検索強化生成、コーディングタスクに優れ、ドイツ語と英語の両方をサポートしています。このモデルは、大きなコンテキストウィンドウを持つ複雑なタスクのために設計されており、Apache 2.0ライセンスの下で利用可能です。

AIモデルとLLM
LLMで第22位

GLM-5.2は、長期的なタスクのために設計された高度なAIモデルで、堅牢な1Mトークンのコンテキストと強化されたコーディング機能を備えています。オープンソースであり、オープンサイエンスを通じて人工知能の民主化を目指しています。

AIモデルとLLM
ツールを見る

長期的なタスクのために設計された高度なAIモデルで、堅牢な1Mトークンのコンテキストと強化されたコーディング機能を備えています。オープンソースであり、オープンサイエンスを通じて人工知能の民主化を目指しています。GLM-5.2は、長期的なタスクのために設計された高度なAIモデルで、堅牢な1Mトークンのコンテキストと強化されたコーディング機能を備えています。オープンソースであり、オープンサイエンスを通じて人工知能の民主化を目指しています。

注目AIモデルとLLM
LLM トップ50を見る

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。

AIモデルとLLM

LLMで第41位

ツールを見る

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。

AIモデルとLLM
LLMで第41位

DeepSeek-V4-Proは、効率的な百万トークンコンテキストインテリジェンスのために設計された高度なAIモデルです。ハイブリッドアテンションアーキテクチャを特徴とし、32兆トークン以上で事前学習されており、複雑な推論タスクやコーディングベンチマークに適しています。

AIモデルとLLM
ツールを見る

効率的な百万トークンコンテキストインテリジェンスのために設計された高度なAIモデルです。ハイブリッドアテンションアーキテクチャを特徴とし、32兆トークン以上で事前学習されており、複雑な推論タスクやコーディングベンチマークに適しています。DeepSeek-V4-Proは、効率的な百万トークンコンテキストインテリジェンスのために設計された高度なAIモデルです。ハイブリッドアテンションアーキテクチャを特徴とし、32兆トークン以上で事前学習されており、複雑な推論タスクやコーディングベンチマークに適しています。

注目AIモデルとLLM
LLM トップ50を見る

Laguna M.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225BパラメータのMixture-of-Expertsモデルです。高容量の専門家ルーティングとグローバルアテンションアーキテクチャを特徴としており、さまざまなベンチマークで優れたパフォーマンスを発揮します。

AIモデルとLLM

LLMで第36位

ツールを見る

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225BパラメータのMixture-of-Expertsモデルです。高容量の専門家ルーティングとグローバルアテンションアーキテクチャを特徴としており、さまざまなベンチマークで優れたパフォーマンスを発揮します。Laguna M.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225BパラメータのMixture-of-Expertsモデルです。高容量の専門家ルーティングとグローバルアテンションアーキテクチャを特徴としており、さまざまなベンチマークで優れたパフォーマンスを発揮します。

AIモデルとLLM
LLMで第36位
1 / 8