コーディング、研究、データ分析などの複雑なタスクのために設計されたOpenAIの最新モデルです。効率と知性が向上しており、専門的および科学的な作業に最適です。GPT-5.5は、コーディング、研究、データ分析などの複雑なタスクのために設計されたOpenAIの最新モデルです。効率と知性が向上しており、専門的および科学的な作業に最適です。
LLMで第1位
ベスト LLM
94 件のツールLLMの最高の場を見つける — chargoddard/llama2-22bやPure Sydney 13b GPTQから、Aiden T5やFFMPerative-7Bまで、開発者がアプリケーションとワークフローを向上させるモデルを見つける場です: 人間のようなテキストを生成したり、複雑な文書を要約したり、言語を翻訳したり、会話エージェントを作成したりします。 AIモデルとLLM, AI コーディングアシスタント, コンピュータービジョンツール と 機械学習プラットフォーム などのカテゴリーにわたる 94 件のLLMをご覧ください。
94 件のツール
LLM
オープンソースとオープンサイエンスを通じて人工知能の進展と民主化を目指すプラットフォームです。開発者や研究者向けに幅広いAIモデルとツールを提供しています。Hugging Faceは、オープンソースとオープンサイエンスを通じて人工知能の進展と民主化を目指すプラットフォームです。開発者や研究者向けに幅広いAIモデルとツールを提供しています。
LLMで第3位
Cohere の会話型インタラクションおよび長文タスクに最適化された大規模言語モデルです。複雑な RAG ワークフローや多段階ツールの使用に優れ、プロダクション環境での高いパフォーマンスを提供します。Command R+ は、Cohere の会話型インタラクションおよび長文タスクに最適化された大規模言語モデルです。複雑な RAG ワークフローや多段階ツールの使用に優れ、プロダクション環境での高いパフォーマンスを提供します。
LLMで第4位
コード生成タスクのために設計されたオープンウェイトの生成AIモデルです。80以上のプログラミング言語をサポートし、開発者が効率的にコードを記述し、対話できるようにします。22Bパラメータモデルを備え、高度なコード補完とエラー削減機能を提供します。Codestralは、コード生成タスクのために設計されたオープンウェイトの生成AIモデルです。80以上のプログラミング言語をサポートし、開発者が効率的にコードを記述し、対話できるようにします。22Bパラメータモデルを備え、高度なコード補完とエラー削減機能を提供します。
LLMで第5位
推論、コーディング、視覚ベンチマークを強化したDeepSeekモデルの更新版です。タスクの実行時間と出力の長さを短縮し、ユーザーにとって迅速かつコスト効率の良いソリューションを提供します。DeepSeek-V4.1-Flash-1017は、推論、コーディング、視覚ベンチマークを強化したDeepSeekモデルの更新版です。タスクの実行時間と出力の長さを短縮し、ユーザーにとって迅速かつコスト効率の良いソリューションを提供します。
LLMで第6位
エージェントおよびコーディングのユースケースに最適化された最前線クラスのマルチモーダルモデルです。Modified MITライセンスの下でオープンウェイトとしてリリースされ、多様なアプリケーションに対して高度な機能を提供します。Mistral Medium 3.5は、エージェントおよびコーディングのユースケースに最適化された最前線クラスのマルチモーダルモデルです。Modified MITライセンスの下でオープンウェイトとしてリリースされ、多様なアプリケーションに対して高度な機能を提供します。
LLMで第7位
エージェント能力と生産環境でのパフォーマンスを向上させるために設計された高度な言語モデルです。これは、デコーディングと推論機能が改善されたDeepSeek-V4-Pro（プレビュー）モデルを基にしており、主要な商用モデルと競争力があります。DeepSeek-V4-Pro-0813は、エージェント能力と生産環境でのパフォーマンスを向上させるために設計された高度な言語モデルです。これは、デコーディングと推論機能が改善されたDeepSeek-V4-Pro（プレビュー）モデルを基にしており、主要な商用モデルと競争力があります。
LLMで第8位
NVIDIAによって開発されたオムニモーダル推論モデルで、画像、動画、音声、テキストを処理します。多様なアプリケーションに対応する柔軟なAI機能を提供します。Nemotron 3 Nano Omniは、NVIDIAによって開発されたオムニモーダル推論モデルで、画像、動画、音声、テキストを処理します。多様なアプリケーションに対応する柔軟なAI機能を提供します。
LLMで第9位
カスタマイズとポストトレーニングのために設計された大規模言語モデルです。テキスト、画像、動画の入力をサポートし、さまざまなアプリケーションに対応します。NVIDIA Nemotron 3.5 Bolt 74Bは、カスタマイズとポストトレーニングのために設計された大規模言語モデルです。テキスト、画像、動画の入力をサポートし、さまざまなアプリケーションに対応します。
LLMで第10位
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。
LLMで第11位
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。
LLMで第12位
ベースモデル、複数のアダプター、およびエンコーダーを統合し、単一のエンドポイントから自然言語応答、意思決定、音声からテキストへの機能を提供するモジュラーLLMです。グラナイトスイッチ 4.1 8Bは、ベースモデル、複数のアダプター、およびエンコーダーを統合し、単一のエンドポイントから自然言語応答、意思決定、音声からテキストへの機能を提供するモジュラーLLMです。
LLMで第14位
テキスト、画像、動画処理のために設計された大規模言語モデルです。Mamba-2–Transformerハイブリッドアーキテクチャを特徴とし、カスタマイズ、ドメイン適応、フル精度評価に最適です。NVIDIA Nemotron 3.5 Super VLは、テキスト、画像、動画処理のために設計された大規模言語モデルです。Mamba-2–Transformerハイブリッドアーキテクチャを特徴とし、カスタマイズ、ドメイン適応、フル精度評価に最適です。
LLMで第15位
LLM
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。
LLMで第16位
エージェント能力を強化する高度な言語モデルです。以前のバージョンを上回り、トップのプロプライエタリモデルと競争力を持ち、さまざまなベンチマークでのパフォーマンスが向上しています。DeepSeek-V4-Flash-0731は、エージェント能力を強化する高度な言語モデルです。以前のバージョンを上回り、トップのプロプライエタリモデルと競争力を持ち、さまざまなベンチマークでのパフォーマンスが向上しています。
LLMで第17位
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。
LLMで第18位
LLM
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。
LLMで第20位
テキスト、画像、音声入力を処理してテキスト出力を生成する多用途のマルチモーダルモデルです。開放された重みを持ち、研究や統合をサポートし、チャットボットやコーディングアシスタントなどのAIアプリケーションの開発を支援します。Inkling-Smallは、テキスト、画像、音声入力を処理してテキスト出力を生成する多用途のマルチモーダルモデルです。開放された重みを持ち、研究や統合をサポートし、チャットボットやコーディングアシスタントなどのAIアプリケーションの開発を支援します。
LLMで第21位
LLM
Metaがコードに特化した大規模言語モデルのファミリーであり、Llama 2をコード重視のデータでさらにトレーニングすることで構築されています。コードを生成し、コードに関する自然言語を生成し、コードを補完・埋め込み、チャット形式でコーディング指示に従います。一般的なコード、Python、指示に従うための専用バリアントがあります。Code Llamaは、Metaがコードに特化した大規模言語モデルのファミリーであり、Llama 2をコード重視のデータでさらにトレーニングすることで構築されています。コードを生成し、コードに関する自然言語を生成し、コードを補完・埋め込み、チャット形式でコーディング指示に従います。一般的なコード、Python、指示に従うための専用バリアントがあります。
LLMで第22位
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。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。
LLMで第23位
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。
LLMで第24位
理解、認識、翻訳などの音声タスクのために設計された統合音声テキスト大規模言語モデルです。思考モードと指示モードの両方をサポートし、多様な音声およびテキストアプリケーションに対してコンパクトで効率的なソリューションを提供します。Nemotron-Labs-Audex-2Bは、理解、認識、翻訳などの音声タスクのために設計された統合音声テキスト大規模言語モデルです。思考モードと指示モードの両方をサポートし、多様な音声およびテキストアプリケーションに対してコンパクトで効率的なソリューションを提供します。
LLMで第25位
ハイブリッドアーキテクチャとMoEレイヤーを備えた基盤となる言語モデルで、80億のパラメータを持っています。事実に基づく知識タスクに優れ、特にロシア語において高い性能を発揮し、最大262,144トークンのコンテキスト長をサポートします。AliceAI-Foundation-80B-A3B-Baseは、ハイブリッドアーキテクチャとMoEレイヤーを備えた基盤となる言語モデルで、80億のパラメータを持っています。事実に基づく知識タスクに優れ、特にロシア語において高い性能を発揮し、最大262,144トークンのコンテキスト長をサポートします。
LLMで第26位
一般的な推論のために設計されたループ型大規模言語モデルです。スライディングウィンドウアテンションを備えた正規化されたGPTアーキテクチャを特徴としており、効率的なトークン処理とメモリ管理を提供します。NVIDIA-Nemotron-Labs-Dory1.0-4B-BF16は、一般的な推論のために設計されたループ型大規模言語モデルです。スライディングウィンドウアテンションを備えた正規化されたGPTアーキテクチャを特徴としており、効率的なトークン処理とメモリ管理を提供します。
LLMで第28位
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。
LLMで第29位
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。
LLMで第31位
LLM
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。
LLMで第32位
LLM
さまざまなタスクにおける生産性と効率を向上させるために設計されたOpenAIの最新のAIモデルです。コストあたりのパフォーマンスが向上しており、ユーザーはより少ないリソースでより多くの成果を上げることができ、コーディング、知識作業、サイバーセキュリティなどの要求の厳しいワークフローに最適です。GPT-5.6は、さまざまなタスクにおける生産性と効率を向上させるために設計されたOpenAIの最新のAIモデルです。コストあたりのパフォーマンスが向上しており、ユーザーはより少ないリソースでより多くの成果を上げることができ、コーディング、知識作業、サイバーセキュリティなどの要求の厳しいワークフローに最適です。
LLMで第33位
LLM
6710億のパラメータを持つMixture-of-Experts言語モデルで、効率的な推論とコスト効果の高いトレーニングを目的としています。自然言語処理タスクにおいて強力なパフォーマンスを示し、さまざまなベンチマークで優れた結果を出しています。DeepSeek-V3は、6710億のパラメータを持つMixture-of-Experts言語モデルで、効率的な推論とコスト効果の高いトレーニングを目的としています。自然言語処理タスクにおいて強力なパフォーマンスを示し、さまざまなベンチマークで優れた結果を出しています。
LLMで第34位
Nex-AGIの次世代エージェントモデルファミリーの一部です。現実の環境における長期的なタスクに対応するように設計されており、コンピュータの使用、ウェブブラウジング、視覚に基づくエージェントタスクの能力を向上させます。Nex-N2.5-miniは、Nex-AGIの次世代エージェントモデルファミリーの一部です。現実の環境における長期的なタスクに対応するように設計されており、コンピュータの使用、ウェブブラウジング、視覚に基づくエージェントタスクの能力を向上させます。
LLMで第35位
LLM
Tencent Hyチームによって開発された新世代のMixture-of-Expertsモデルです。7700億のパラメータを特徴とし、ソフトウェアエンジニアリング、ゲーム開発、科学研究など、さまざまな分野での生産性向上を目的としています。Hy4 Previewは、Tencent Hyチームによって開発された新世代のMixture-of-Expertsモデルです。7700億のパラメータを特徴とし、ソフトウェアエンジニアリング、ゲーム開発、科学研究など、さまざまな分野での生産性向上を目的としています。
LLMで第36位
Ant Groupによって開発された金融強化モデルで、金融の専門知識と効率的な推論を長期的なワークフローに統合しています。ソースに基づいた金融検索とマルチドキュメント推論を提供します。Ling-3.0-flash-Finは、Ant Groupによって開発された金融強化モデルで、金融の専門知識と効率的な推論を長期的なワークフローに統合しています。ソースに基づいた金融検索とマルチドキュメント推論を提供します。
LLMで第37位
LLM
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。
LLMで第38位
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。
LLMで第39位
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。
LLMで第40位
LLM
テキストとコードを生成するために設計されたAmazonによって開発された拡散言語モデルです。適応計算を使用して潜在状態を洗練させ、言語タスクにおける効率と精度を向上させます。このモデルは、言語モデリングとコード生成における非商業的研究をサポートするALoDLMファミリーの一部です。ALoDLM-8Bは、テキストとコードを生成するために設計されたAmazonによって開発された拡散言語モデルです。適応計算を使用して潜在状態を洗練させ、言語タスクにおける効率と精度を向上させます。このモデルは、言語モデリングとコード生成における非商業的研究をサポートするALoDLMファミリーの一部です。
LLMで第41位
LLM
金融関連のタスクに特化して調整された500億パラメータを持つ大規模言語モデルです。金融データの処理と分析を強化し、金融業界の専門家に洞察と予測を提供することを目的としています。BloombergGPTは、金融関連のタスクに特化して調整された500億パラメータを持つ大規模言語モデルです。金融データの処理と分析を強化し、金融業界の専門家に洞察と予測を提供することを目的としています。
LLMで第42位
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。
LLMで第44位
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。
LLMで第45位
指示タスクのためにファインチューニングされた大規模言語モデルです。関数呼び出しをサポートし、Hugging Faceのトランスフォーマーと統合されており、開発者や研究者向けに高度なAI機能を提供します。Mixtral-8x22B-Instruct-v0.1は、指示タスクのためにファインチューニングされた大規模言語モデルです。関数呼び出しをサポートし、Hugging Faceのトランスフォーマーと統合されており、開発者や研究者向けに高度なAI機能を提供します。
LLMで第46位
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。
LLMで第47位
LLM
100以上の言語をサポートするCasedとUncasedの2つの多言語モデルを提供しています。Casedモデルは、ラテン文字以外のアルファベットや一般的な用途に推奨され、Uncasedモデルは旧バージョンです。これらのモデルは自然言語理解タスク向けに設計されており、特定のアプリケーションに合わせてファインチューニングできます。BERTは、100以上の言語をサポートするCasedとUncasedの2つの多言語モデルを提供しています。Casedモデルは、ラテン文字以外のアルファベットや一般的な用途に推奨され、Uncasedモデルは旧バージョンです。これらのモデルは自然言語理解タスク向けに設計されており、特定のアプリケーションに合わせてファインチューニングできます。
LLMで第48位
CTRLは、制御可能なテキスト生成のための16億パラメータを持つ条件付きTransformer言語モデルです。ドメイン、エンティティ、タスク固有の動作を指定するために制御コードで条件付けを行い、生成されるコンテンツに対するより明示的な制御を可能にします。ニュアンスのあるテキスト生成を求める研究者や開発者に役立ちます。
LLMで第49位
LLM
デバイス上での展開とリソース制約のあるシナリオ向けに設計された密な2Bトランスフォーマーモデルです。コーディング、数学、長文理解、ツール使用に優れ、同サイズのモデルの中で最先端の性能を達成しています。MiniCPM5-2Bは、デバイス上での展開とリソース制約のあるシナリオ向けに設計された密な2Bトランスフォーマーモデルです。コーディング、数学、長文理解、ツール使用に優れ、同サイズのモデルの中で最先端の性能を達成しています。
LLMで第50位
LLM
対話応答生成のための大規模事前学習済み言語モデルです。Microsoftによって開発され、GPT-2アーキテクチャを活用し、膨大なRedditの対話データで学習されており、人間品質の会話応答の生成を目指しています。様々な計算ニーズに対応するため、複数のモデルサイズが提供されています。DialoGPTは、対話応答生成のための大規模事前学習済み言語モデルです。Microsoftによって開発され、GPT-2アーキテクチャを活用し、膨大なRedditの対話データで学習されており、人間品質の会話応答の生成を目指しています。様々な計算ニーズに対応するため、複数のモデルサイズが提供されています。
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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。
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目標指向型対話生成のための大規模事前学習済みTransformerベースモデルです。外部テキストに基づいた応答生成に優れており、様々な対話タスクに対して効率的なファインチューニングを可能にします。リポジトリには、研究開発用のコード、データセット、事前学習済みモデルが提供されています。GODELは、目標指向型対話生成のための大規模事前学習済みTransformerベースモデルです。外部テキストに基づいた応答生成に優れており、様々な対話タスクに対して効率的なファインチューニングを可能にします。リポジトリには、研究開発用のコード、データセット、事前学習済みモデルが提供されています。
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LLM
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。
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視覚理解能力を強化するDeepSeek-V4ファミリーの実験的なマルチモーダルモデルです。DeepSeek-V4-Flashアーキテクチャに基づき、テキスト専用のパフォーマンスを維持しながら、マルチモーダルエージェントの能力を向上させます。DeepSeek-V4-Flash-Vision-Expは、視覚理解能力を強化するDeepSeek-V4ファミリーの実験的なマルチモーダルモデルです。DeepSeek-V4-Flashアーキテクチャに基づき、テキスト専用のパフォーマンスを維持しながら、マルチモーダルエージェントの能力を向上させます。
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LLM
Sapient Intelligenceによって開発された10億パラメータの言語モデルです。階層的推論モデルアーキテクチャに基づいて構築されており、高度なNLPタスクに対応するために、効率的な計算のための二重時間スケール再帰アーキテクチャを提供します。HRM-Text-1Bは、Sapient Intelligenceによって開発された10億パラメータの言語モデルです。階層的推論モデルアーキテクチャに基づいて構築されており、高度なNLPタスクに対応するために、効率的な計算のための二重時間スケール再帰アーキテクチャを提供します。
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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。
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ハイブリッドアテンションアーキテクチャと多様体制約ハイパーコネクションを特徴とする高度な言語モデルです。1百万トークンのコンテキスト長をサポートし、効率的な長コンテキスト処理に最適化されています。DeepSeek-V4-Pro-DSparkは、ハイブリッドアテンションアーキテクチャと多様体制約ハイパーコネクションを特徴とする高度な言語モデルです。1百万トークンのコンテキスト長をサポートし、効率的な長コンテキスト処理に最適化されています。
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AnthropicのSonnetシリーズの最新モデルで、速度と知性が向上しています。適応思考、1Mトークンのコンテキストウィンドウ、リアルタイムのサイバーセキュリティ保護機能を備えており、高度なAIタスクに最適な選択肢です。Claude Sonnet 5は、AnthropicのSonnetシリーズの最新モデルで、速度と知性が向上しています。適応思考、1Mトークンのコンテキストウィンドウ、リアルタイムのサイバーセキュリティ保護機能を備えており、高度なAIタスクに最適な選択肢です。
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高頻度の生産ワークロード向けに設計されたスパースなMixture-of-Expertsビジョン・ランゲージモデルです。言語バックボーンとビジョンエンコーダーを組み合わせて、財務報告の解析やマルチステップ検索ループの実行などの集中的なタスクをサポートします。ステップ 3.7 フラッシュは、高頻度の生産ワークロード向けに設計されたスパースなMixture-of-Expertsビジョン・ランゲージモデルです。言語バックボーンとビジョンエンコーダーを組み合わせて、財務報告の解析やマルチステップ検索ループの実行などの集中的なタスクをサポートします。
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7.9Bパラメータを持つ軽量ハイブリッド推論モデルで、効率的なローカルデプロイメントのために設計されています。迅速な応答と多段階推論をサポートし、リソース制約のある環境に適しています。Ling-3.0-tinyは、7.9Bパラメータを持つ軽量ハイブリッド推論モデルで、効率的なローカルデプロイメントのために設計されています。迅速な応答と多段階推論をサポートし、リソース制約のある環境に適しています。
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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。
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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。
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Tencent Hunyuanによって開発されたコンパクトな長期記憶ライターモデルです。外部メモリフレームワークにおける汎用LLMを置き換え、情報の保持と表現を最適化します。Hy-Memory-30B-A3Bは、Tencent Hunyuanによって開発されたコンパクトな長期記憶ライターモデルです。外部メモリフレームワークにおける汎用LLMを置き換え、情報の保持と表現を最適化します。
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指示的なタスクのために微調整された大規模言語モデルです。関数呼び出しと拡張された語彙をサポートしており、さまざまなアプリケーションに対応しています。Mistral-7B-Instruct-v0.3は、指示的なタスクのために微調整された大規模言語モデルです。関数呼び出しと拡張された語彙をサポートしており、さまざまなアプリケーションに対応しています。
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LLM
今週
上海AIラボによって設計された35B Mixture-of-Expertsモデルで、高度な科学的問題解決のために作られています。エージェント的オーケストレーション、検証、オープンサイエンティフィックディスカバリーに優れ、複雑なタスクの実行に対して強力な能力を提供します。Sage-A1.5は、上海AIラボによって設計された35B Mixture-of-Expertsモデルで、高度な科学的問題解決のために作られています。エージェント的オーケストレーション、検証、オープンサイエンティフィックディスカバリーに優れ、複雑なタスクの実行に対して強力な能力を提供します。
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高度なコーディングおよび推論タスクのために設計された中規模の専門家混合モデルです。ベンチマークで同様のモデルを上回り、効率的なパラメータ活性化と自己改善機能を提供します。Ornith-1.5-35B-A3Bは、高度なコーディングおよび推論タスクのために設計された中規模の専門家混合モデルです。ベンチマークで同様のモデルを上回り、効率的なパラメータ活性化と自己改善機能を提供します。
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テキスト、画像、音声に対する単一パスの意思決定のために設計された600Mパラメータの意思決定モデルです。マルチモーダル入力を効率的に処理し、出力トークンを生成することなく迅速かつ正確な応答を提供します。LiquidAI d1-omni-600Mは、テキスト、画像、音声に対する単一パスの意思決定のために設計された600Mパラメータの意思決定モデルです。マルチモーダル入力を効率的に処理し、出力トークンを生成することなく迅速かつ正確な応答を提供します。
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LLM
モバイルおよび組み込みデバイス向けに設計されたコンパクトな基盤モデルです。ツールコール、構造化抽出、テキスト埋め込みに優れ、効率的なオンデバイスAI機能を提供します。Needle 3は、モバイルおよび組み込みデバイス向けに設計されたコンパクトな基盤モデルです。ツールコール、構造化抽出、テキスト埋め込みに優れ、効率的なオンデバイスAI機能を提供します。
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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。
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今日
Fastinoによって開発された内部使用のための意思決定モデルです。テキスト、JSON、画像を処理し、さまざまな意思決定オプションの確率を返します。FastinoのAPIを介してアクセス可能で、分類、ルーティング、スコアリングタスクをサポートします。GLiDEはFastinoによって開発された内部使用のための意思決定モデルです。テキスト、JSON、画像を処理し、さまざまな意思決定オプションの確率を返します。FastinoのAPIを介してアクセス可能で、分類、ルーティング、スコアリングタスクをサポートします。
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医療推論とヘルスケア研究のために設計されたLing-3.0-flashに基づくヘルスケア専門モデルです。124Bの総パラメータとトークンごとに5.1Bのアクティブパラメータを備え、長文分析とマルチエージェントコラボレーションをサポートします。Ling-3.0-flash-Santeは、医療推論とヘルスケア研究のために設計されたLing-3.0-flashに基づくヘルスケア専門モデルです。124Bの総パラメータとトークンごとに5.1Bのアクティブパラメータを備え、長文分析とマルチエージェントコラボレーションをサポートします。
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WeChat Vision（テンセント社）が開発した統合ビジョン・言語モデルです。物体検出や画像マッティングなどのタスクにおいて、物体レベルとピクセルレベルの知覚を統合しており、研究目的で設計されています。WeVisOne-VLは、WeChat Vision（テンセント社）が開発した統合ビジョン・言語モデルです。物体検出や画像マッティングなどのタスクにおいて、物体レベルとピクセルレベルの知覚を統合しており、研究目的で設計されています。
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今週
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最先端のLLMです。ベンチマークで優れた性能を発揮し、タスクの分解能力と実世界のシナリオ理解に優れています。Ornith-1.5-122B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最先端のLLMです。ベンチマークで優れた性能を発揮し、タスクの分解能力と実世界のシナリオ理解に優れています。
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MiniCPM-V-4.7-35B-A3Bとペアリングするために設計されたDSparkドラフトチェックポイントモデルです。視覚およびテキストプロンプトをサポートし、さまざまな分野での高度な機能を提供します。MiniCPM-V-4.7-35B-A3B-DSparkは、MiniCPM-V-4.7-35B-A3Bとペアリングするために設計されたDSparkドラフトチェックポイントモデルです。視覚およびテキストプロンプトをサポートし、さまざまな分野での高度な機能を提供します。
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1,050,000トークンのコンテキストウィンドウと推論トークンサポートを備えた、GPT-5.6ファミリーのコスト最適化されたAIモデルです。効率的な処理と高度な推論能力を提供するように設計されています。GPT-5.6 Lunaは、1,050,000トークンのコンテキストウィンドウと推論トークンサポートを備えた、GPT-5.6ファミリーのコスト最適化されたAIモデルです。効率的な処理と高度な推論能力を提供するように設計されています。
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コーディング、エージェントワークフロー、サイバーセキュリティのために設計されたマルチモーダルなエキスパート混合モデルです。テキスト、画像、動画の入力をサポートし、スパースアテンションと量子化対応トレーニングにより、タスクのパフォーマンスと推論効率を向上させます。MiniMax-M3.1-Flashは、コーディング、エージェントワークフロー、サイバーセキュリティのために設計されたマルチモーダルなエキスパート混合モデルです。テキスト、画像、動画の入力をサポートし、スパースアテンションと量子化対応トレーニングにより、タスクのパフォーマンスと推論効率を向上させます。
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自己改善のための強化学習を拡張するように設計されたMiMoシリーズのフラッグシップモデルです。テキスト、画像、動画、音声処理を統合し、さまざまな分野での多様なアプリケーションを可能にします。MiMo-V2.6-Pro-RLは、自己改善のための強化学習を拡張するように設計されたMiMoシリーズのフラッグシップモデルです。テキスト、画像、動画、音声処理を統合し、さまざまな分野での多様なアプリケーションを可能にします。
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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。
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多言語対応のマルチモーダル言語モデルのファミリーであり、幅広い言語とコンテキストをサポートするように設計されています。オープンソースアクセスと改善された推論能力を提供し、多様なAIアプリケーションに適しています。Apertus 1.5は、多言語対応のマルチモーダル言語モデルのファミリーであり、幅広い言語とコンテキストをサポートするように設計されています。オープンソースアクセスと改善された推論能力を提供し、多様なAIアプリケーションに適しています。
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高度なAI研究とアプリケーションのために設計された完全にオープンな言語モデルです。プログラミング、推論、対話に最適化されたさまざまなモデルバリアントを提供し、開発者や研究者に対して透明性とアクセス可能性を確保します。Olmo from Ai2は、高度なAI研究とアプリケーションのために設計された完全にオープンな言語モデルです。プログラミング、推論、対話に最適化されたさまざまなモデルバリアントを提供し、開発者や研究者に対して透明性とアクセス可能性を確保します。
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NAVERが開発した企業向けの大規模言語モデルのファミリーで、特に韓国語と文化に強みを持っています。推論に特化したTHINKモデル、軽量なDASHモデル、オープンなSEEDモデルを含み、韓国語、英語、日本語、中国語をサポートし、画像と音声の理解も可能です。HyperCLOVA Xは、NAVERが開発した企業向けの大規模言語モデルのファミリーで、特に韓国語と文化に強みを持っています。推論に特化したTHINKモデル、軽量なDASHモデル、オープンなSEEDモデルを含み、韓国語、英語、日本語、中国語をサポートし、画像と音声の理解も可能です。
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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。
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gpt-ossには、強力なパフォーマンスと効率的な展開のために設計された2つのオープンウェイト言語モデル、gpt-oss-120bとgpt-oss-20bが含まれています。これらはApache 2.0ライセンスの下で利用可能で、さまざまなアプリケーションにアクセスできるようにし、安全性とカスタマイズを確保しています。
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数学、プログラミング、論理タスクにおけるパフォーマンスを向上させるために設計された推論専門のAIモデルです。テクノロジーイノベーション研究所によって開発され、効率的な推論とテスト時のスケーリングのためにハイブリッドアーキテクチャを利用しています。Falcon-H1R-7Bは、数学、プログラミング、論理タスクにおけるパフォーマンスを向上させるために設計された推論専門のAIモデルです。テクノロジーイノベーション研究所によって開発され、効率的な推論とテスト時のスケーリングのためにハイブリッドアーキテクチャを利用しています。
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アプリケーションやユースケースを進展させるために設計された生成的な大規模言語モデルであり、さまざまな業界や分野で高度なAIを利用可能で影響力のあるものにします。Falcon LLMは、アプリケーションやユースケースを進展させるために設計された生成的な大規模言語モデルであり、さまざまな業界や分野で高度なAIを利用可能で影響力のあるものにします。
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複雑な推論と長期的なタスクのために設計されています。リクエストの拒否を管理するための安全分類器を備えており、安全で効率的な操作を保証します。Claude Fable 5は、複雑な推論と長期的なタスクのために設計されています。リクエストの拒否を管理するための安全分類器を備えており、安全で効率的な操作を保証します。
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多言語のテキストとコード生成のために設計された高度なAIモデルです。安全性と責任ある展開を強調し、さまざまなアプリケーションに対して堅牢な機能を提供します。Llama-3.2-3B-Instructは、多言語のテキストとコード生成のために設計された高度なAIモデルです。安全性と責任ある展開を強調し、さまざまなアプリケーションに対して堅牢な機能を提供します。
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高度なプログラミングとエージェントクラスター機能を備えたオープンソースモデルです。プロフェッショナルグレードのウェブサイト構築、ワークフロー実行、Claw Groups（ベータ版）の探索を可能にします。Kimi K2.6は、高度なプログラミングとエージェントクラスター機能を備えたオープンソースモデルです。プロフェッショナルグレードのウェブサイト構築、ワークフロー実行、Claw Groups（ベータ版）の探索を可能にします。
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Google DeepMindによって開発された生成モデルで、Gemma 4アーキテクチャに基づいています。テキスト、画像、動画の入力を処理し、テキスト出力を生成し、さまざまなハードウェア環境での速度と効率を最適化します。DiffusionGemmaは、Google DeepMindによって開発された生成モデルで、Gemma 4アーキテクチャに基づいています。テキスト、画像、動画の入力を処理し、テキスト出力を生成し、さまざまなハードウェア環境での速度と効率を最適化します。
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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。
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カスタマイズとドメイン適応のために設計された大規模言語モデルです。複数の言語をサポートし、フル精度での研究と評価に最適化されています。NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B BF16は、カスタマイズとドメイン適応のために設計された大規模言語モデルです。複数の言語をサポートし、フル精度での研究と評価に最適化されています。
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デバイス上での展開を目的としたコンパクトな汎用言語モデルです。コーディング、マルチリンガル、推論能力が向上しており、実世界のタスクに取り組む開発者やユーザーに最適です。Spark-X2.6-4Bは、デバイス上での展開を目的としたコンパクトな汎用言語モデルです。コーディング、マルチリンガル、推論能力が向上しており、実世界のタスクに取り組む開発者やユーザーに最適です。
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Reflectionによって開発されたオープンソースのテキスト生成モデルです。5010億のパラメータを持つスパースな専門家の混合アーキテクチャを特徴としており、効率的な推論とコーディング能力を提供します。英語向けに設計されており、ソフトウェアエンジニアリング、エージェントツールの使用、科学的推論に優れています。BeamはReflectionによって開発されたオープンソースのテキスト生成モデルです。5010億のパラメータを持つスパースな専門家の混合アーキテクチャを特徴としており、効率的な推論とコーディング能力を提供します。英語向けに設計されており、ソフトウェアエンジニアリング、エージェントツールの使用、科学的推論に優れています。
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