SeedチームがSeedream4.5を発表。複数画像生成におけるキャラクターや服装、光の一貫性を強化し、美的指示に忠実な高品質な画像生成を実現。....
AnthropicがAmazon BedrockでClaude Opus4.5を発表。コーディング、AIエージェント、PC操作、事務作業でSonnet4.5とOpus4.1を大幅に上回り、Opusシリーズの3分の1のコストで利用可能。AI能力の大きな進歩を示す。....
Anthropicが最強AIモデルClaude Opus4.5を発表。推論・対話・ソフトウェア工学で飛躍的進化を達成。マルチモーダル機能と高効率実行により、より知的で信頼性の高い対話体験を実現。特に問題解決能力が大幅に向上。....
Claude 4.5がAzureで一般公開。サーバーレスAPIで利用可能で、既存の消費コミットメントに費用計上。多言語SDK、Entra認証をサポート。Claude Code、Excel連携による数式生成・データ分析、Copilot Studioの多段階研究エージェント機能を追加。....
バイトダンスのSeedream 4.5 AIは4K映画レベルの視覚効果を提供でき、電子商取引や広告デザインに適しています。
Seedream 4.5は4Kの視覚効果を作成でき、多言語テキストをサポートし、専門的な創作に適しています。
Gen-4.5は先進的なAIビデオ生成プラットフォームで、テキストと画像を専門的なビデオに変換することができます。
Runway Gen 4.5 AIは1080pの映画レベルのビデオを生成でき、ディレクターモードと物理シミュレーションを備えています。
Openai
$2.8
入力トークン/百万
$11.2
出力トークン/百万
1k
コンテキスト長
Google
$0.7
Anthropic
$7
$35
200
$2.1
$17.5
$21
$105
Alibaba
-
Bytedance
$1.2
$3.6
4
$0.8
$2
128
$525
Chatglm
$8
$16
TeichAI
これはClaude Sonnet 4.5の推論データセットを基に訓練された300億パラメータの大規模言語モデルで、高難度の推論タスクに特化して最適化されており、コーディングと科学の分野で優れた性能を発揮します。
これはQwen3 30B A3Bモデルをベースに、Claude Sonnet 4.5の高い推論難易度のデータセットで訓練された蒸留モデルです。このモデルは複雑な推論タスクに特化して最適化されており、コーディングと科学の分野で優れた性能を発揮し、強力な論理推論能力を持っています。
Daemontatox
Zirel-3は、GLM - 4.5 - Air - REAP - 82B - A12Bをベースにした特定の微調整モデルで、REAP（ルーティング重み付きエキスパート活性化剪定）技術を用いて圧縮された820億パラメータの混合エキスパートモデルです。高性能を維持しながら、モデルサイズを大幅に削減しています。
mrtoots
unsloth/GLM - 4.5モデルを変換したMLX形式の3ビット量子化バージョンで、Apple Silicon向けに最適化された効率的な大規模言語モデルです。
lmstudio-community
GLM 4.5 AirはZai-Orgによって開発された効率的なテキスト生成モデルで、bartowskiがllama.cppを使用してGGUF量子化処理を行い、性能を維持しながらハードウェア要件を大幅に削減し、消費者向けハードウェアでの実行に適しています。
Mungert
ERNIE-4.5-0.3B-PTはERNIE 4.5技術に基づくテキスト生成モデルで、パラメータ規模は0.36Bで、テキスト生成タスクを効率的に処理できます。
abhilash88
高度なビジュアルトランスフォーマーモデルで、高精度の年齢推定と性別分類を同時に行うことができ、UTKFaceデータセットで94.3%の性別分類精度と4.5歳の年齢平均絶対誤差を達成しました。
百度ERNIE 4.5 0.3BはTransformerアーキテクチャに基づくバイリンガルテキスト生成モデルで、汎用言語理解と生成タスクで優れた性能を発揮し、中英バイリンガル処理をサポートし、コンテキスト長は128kトークンに達します。
parler-tts
軽量級のテキスト音声変換モデルで、4.5万時間の音声データを基に訓練され、テキストプロンプトで音声特性を制御できます。
22億パラメータを持つテキスト音声変換モデル、4.5万時間の音声データで訓練され、テキストプロンプトによる音声特徴の制御をサポート
軽量テキスト音声合成モデル、4.5万時間の音声データで訓練、テキストプロンプトによる音声特徴制御をサポート
bangla-speech-processing
これはWhisper smallアーキテクチャに基づくベンガル語自動音声認識モデルで、約400時間のMozilla Common Voiceデータセットでファインチューニングされ、単語誤り率4.58%を達成
fav-kky
スロバキア語に基づく単一言語のRoBERTa-baseモデルで、4.5GBのクリーニング後のスロバキアニュースコーパスで事前学習されています。
GLM-4.6 MCPサーバーは、企業レベルのアーキテクチャコンサルティングプロトコルブリッジサービスです。モデルコンテキストプロトコルを通じてClaude 4.5 SonnetとGLM-4.6を接続し、システム設計、拡張性パターン、技術的な意思決定のサポートを提供します。コードアーキテクチャ分析、システムアーキテクチャ設計、意思決定レビューなどの機能をサポートしています。
GLM - 4.5Vの視覚能力を統合したMCPサーバーで、ローカル画像とURL分析をサポートし、Claude Codeを通じて画像分析機能を提供します。
GLM - 4.5Vモデルに基づくMCPサーバーで、インテリジェント画像分析機能を提供し、ファイルパスまたはクリップボードから画像を取得することをサポートし、コード内容の抽出、アーキテクチャ分析、エラー検出、ドキュメント生成に特化しています。
高性能な癌ゲノミクスMCPサーバー。非同期PythonアーキテクチャによりcBioPortalデータとのシームレスなインタラクションを実現し、企業向けのモジュール化設計を採用し、性能が4.5倍向上します。
%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%23061b40;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%23306af1;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%235ce5cf;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M55,10.5h9v3h-9v9h12V7.5h-12v3ZM64,19.5h-6v-3h6v3Z'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='69%2016.5%2078%2016.5%2078%2019.5%2069%2019.5%2069%2022.5%2081%2022.5%2081%2013.5%2072%2013.5%2072%2010.5%2081%2010.5%2081%207.5%2069%207.5%2069%2016.5'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='95%2010.5%2095%207.5%2083%207.5%2083%2022.5%2095%2022.5%2095%2019.5%2086%2019.5%2086%2016.5%2095%2016.5%2095%2013.5%2086%2013.5%2086%2010.5%2095%2010.5'/%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M40,1.5v21h11.6l1.4-1.4v-7.6h0c0,0-1.4-1.5-1.4-1.5l1.4-1.4V2.9l-1.4-1.4h-11.6ZM50,19.5h-7v-6h7v6ZM50,10.5h-7v-6h7v6Z'/%3e%3c/g%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M23.1,24L14.7,4.8l-4.9,11.2h3.8l-1.8,4H3.3L12.1,0H2C.9,0,0,.9,0,2v20c0,1.1.9,2,2,2h21.1Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M34,0h-16.8l10.6,24h6.2c1.1,0,2-.9,2-2V2C36,.9,35.1,0,34,0ZM32.5,20h-4V4h4v16Z'/%3e%3c/svg%3e)
