ZaraはAIを活用し、モデルの写真をデジタル編集して新作を着せ、仮想背景に配置。撮影コストと時間を大幅削減し、市場競争に対応するため、ファッション撮影のプロセスを再定義。....
2025年、AIプログラミング分野は爆発的成長を遂げ、コード補完からマルチエージェント協調システムへ進化。AIは複雑なタスクを独立処理できる「知的パートナー」となった。スタンフォード大学の報告によると、AIのソフトウェア工学ベンチマークSWE-benchでのスコアは1年で67.3ポイント上昇し71.7%に達し、AIプログラミング能力の大きな進展を示している。....
ZaraはAI技術でモデル写真をデジタル編集し、同意を得てモデルに新作を「着せ」、仮想空間で撮影。コストと時間を大幅削減し、ファッション業界の撮影変革を促す。....
OpenAIがChatGPTの週間アクティブユーザー数が8億人に達し、3月末から大幅に増加したと発表。消費者、開発者、企業、政府の4つのグループをカバー。企業価値は5000億ドルに達し、世界で最も価値のある非上場企業となった。ユーザーとエコシステムの両方で急成長し、AIブームの勢いを示している。....
インフルエンサーマーケティング、GEO、ソーシャルリスニング、コンテンツ制作を唯一統合したAI。混乱がなく、結果が優れています。
20以上のオープンソースモデルをサポートするプライベートなAIチャットプラットフォームで、会話のプライバシーとコンテキストを保護します。
スマートなAI個別フィットネスコーチと食事計画アシスタント。
Visboomは電商ファッション分野のAIビジュアル創作プラットフォームで、コスト削減と効率向上を実現します。
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
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$2.1
Xai
$1.4
$3.5
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Anthropic
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Alibaba
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Baidu
128
$4
$16
$2
$20
Trilogix1
Fara-7Bは、コンピューターの使用シーンに特化して設計された、パラメータがわずか70億の効率的な小型言語モデルです。ウェブ操作などの高度なユーザータスクで優れた性能を発揮し、より大規模なプロキシシステムと競争することができます。
diffusers
FLUX.2-devはNF4量子化のDiTとテキストエンコーダに基づく画像生成と編集モデルで、高品質な画像生成と編集能力を提供し、画像分野の開発アプリケーションに適しています。
Clemylia
Gheya-1はLES-IA-ETOILESエコシステムにおける次世代の基礎言語モデルで、2.02億のパラメータを持ち、旧版のSmall-laminaシリーズのアップグレード版です。このモデルは専門的な微調整用に設計されており、人工知能、専門言語モデル、生物学の分野で対象的な訓練を行っています。
prithivMLmods
Olmo-3-Thinkはアレン人工知能研究所が発表した完全にオープンソースの言語モデルシリーズで、7Bと32Bの2種類の規模があります。このモデルは特別に訓練され、明確な推論過程を示すことができ、透明な段階的な推論と検証可能な中間思考痕跡をサポートし、推論、数学、コードタスクで優れた性能を発揮します。
kyr0
これはAppleシリコンチップデバイス用に最適化された自動音声認識モデルで、MLXフレームワークに変換し、FP8形式に量子化することで、Appleデバイス上での高速なエッジ上の音声文字起こしを実現します。このモデルは逐語的な精度に合わせて微調整されており、高精度の文字起こしが必要なシーンに特に適しています。
ubergarm
これはai-sage/GigaChat3-10B-A1.8B-bf16モデルのGGUF量子化バージョンで、高精度のQ8_0から極度に圧縮されたsmol-IQ1_KTまで、さまざまな量子化オプションを提供し、さまざまなハードウェア条件でのデプロイメントニーズを満たします。このモデルは32Kのコンテキスト長をサポートし、MLAアーキテクチャを採用し、対話シナリオに最適化されています。
tlennon-ie
QwenEdit2509は、画像の色彩処理に特化した低ランク適応型（LoRA）モデルです。画像の飽和度を下げ、コントラストを低下させ、カメラのログプロファイルに似た扁平で未グレーディングの外観を作り出すと同時に、ハイライトとシャドウの細部を保持します。
Nanbeige
楠米色4-3B-思考-2511は楠米色シリーズの最新の強化バージョンで、高度な蒸留技術と強化学習による最適化を通じて、コンパクトな3Bパラメータ規模で強力な推論能力を実現しています。このモデルはArena-Hard-V2やBFCL-V4などのベンチマークテストで、パラメータが32B未満のモデルの中で最先端（SOTA）の成果を達成しています。
allenai
Olmo 3は、Allen Institute for AIによって開発された次世代の言語モデルファミリーで、7Bと32Bの指令と思考のバリエーションを含んでいます。このモデルは、長鎖思考において優れた性能を発揮し、数学やコーディングなどの推論タスクの性能を大幅に向上させます。すべてのコード、チェックポイント、およびトレーニングの詳細は公開され、言語モデル科学の発展を促進します。
Olmo 3は、Allen Institute for AIによって開発された次世代の言語モデルシリーズで、7Bと32Bの2種類の規模があり、命令型と思考型の2種類のバリエーションがあります。このモデルはDolma 3データセットで事前学習され、Dolciデータセットで事後学習され、長い連鎖的な思考能力を備えており、数学やコーディングなどの推論タスクで優れた性能を発揮します。
redis
これはCross Encoderアーキテクチャに基づく微調整モデルで、意味キャッシュタスクにおけるテキストペアの関連性スコア付けに特化しています。モデルはLangCache Sentence Pairsデータセットで微調整され、テキストペアの類似度スコアを効果的に計算でき、文ペア分類や関連タスクに適しています。
Olmo 3はAllen Institute for AIによって開発された一連の言語モデルで、7Bと32Bの2種類の規模があり、命令式と思考式の2種類のバリエーションがあります。このモデルは長鎖思考に優れており、数学やコーディングなどの推論タスクの性能を効果的に向上させることができます。多段階訓練方式を採用しており、教師付き微調整、直接嗜好最適化、検証可能な報酬による強化学習が含まれます。
Olmo 3はAllen Institute for AI (Ai2)によって開発された一連の言語モデルで、7Bと32Bの2種類の規格があり、InstructとThinkの2種類のバリエーションがあります。このモデルはTransformerアーキテクチャに基づいており、長い思考チェーン能力を持ち、数学やコーディングなどの推論タスクの性能を効果的に向上させることができます。
Olmo 3はAllen Institute for AIによって開発されたオープンソースの言語モデルシリーズで、7Bと32Bの2種類の規格があり、指令（Instruct）と思考（Think）の2種類のバリエーションに分かれています。このモデルは卓越した長鎖思考能力を持ち、数学やコーディングなどの推論タスクのパフォーマンスを大幅に向上させることができます。
Olmo 3はAllen Institute for AIによって開発された全新型の言語モデルファミリーで、7Bと32Bの2種類の規模があり、指令（Instruct）と思考（Think）の2種類のバリエーションがあります。このモデルは長鎖型の思考を用いて、数学やコーディングなどの推論タスクの性能を向上させ、言語モデル科学の発展を推進することを目的としています。
Tarka-AIR
Tarka-Embedding-350M-V1は3億5000万のパラメータを持つテキスト埋め込みモデルで、1024次元の密集したテキスト表現を生成することができます。このモデルは、意味的な類似性、検索、および検索強化生成（RAG）などの下流アプリケーションに対して最適化されており、複数の言語をサポートし、長いコンテキストを処理する能力を持っています。
NyxKrage
Moondream 3 Preview HFは、HuggingFace Transformersアーキテクチャの仕様に基づいてMoondream 3 (Preview)モデルを再実装したもので、Hugging Faceのエコシステムと完全に互換性があります。これはマルチモーダルビジュアル言語モデルで、エキスパート混合（MoE）テキストバックボーンを採用し、約90億のパラメータと20億のアクティブパラメータを持ちます。
Mungert
aquif-3.5シリーズのトップモデルで、高度な推論能力と100万トークンの大規模コンテキストウィンドウを備え、複数のベンチマークテストで卓越した性能を発揮し、AAII総合スコアが60点に達します。
unsloth
aquif-3.5シリーズは2025年11月3日にリリースされた傑作で、PlusとMaxの2つのバージョンがあり、高度な推論能力とこれまでにない100万トークンのコンテキストウィンドウを提供し、それぞれのカテゴリで最先端の性能を実現しています。
Qwen3-Coder-REAP-363B-A35Bは、REAP手法を用いてQwen3-Coder-480B-A35B-Instructを25％のエキスパート剪定を行った疎な混合エキスパートモデルです。元のモデルに近い性能を維持しながら、パラメータ規模とメモリ要件を大幅に削減し、特にリソースが制限されたコード生成とスマートコーディングのシナリオに適しています。
wcgwはMCPサーバープロジェクトで、シェルとコードエディターツールが統合されており、AIがローカルマシン上でコマンドを実行し、ファイルを読み書きし、コードを編集するなどの操作ができます。アーキテクトモード、コード作成モードなどの複数のモードを提供し、タスクチェックポイント保存、ターミナル対話、構文チェックなどの機能をサポートしており、コード開発、問題解決などのシーンに適しています。
Einoは、Golang用に設計されたLLMアプリケーション開発フレームワークで、シンプルで拡張可能で信頼性が高く効率的なコンポーネント抽象化と編成機能により、AIアプリケーションの開発プロセスを簡素化することを目的としています。豊富なコンポーネントライブラリ、強力なグラフ編成機能、完全なストリーム処理サポート、および高度に拡張可能なアスペクトメカニズムを提供し、開発からデプロイまでの全サイクルのツールチェーンを網羅しています。
MCP GoはGo言語で実装されたモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーフレームワークで、LLMアプリケーションと外部データソースやツールを接続するために使用されます。リソース管理、ツール呼び出し、プロンプトテンプレートなどの核心機能を提供し、セッション管理とミドルウェア拡張をサポートしています。
Unreal Engine のモデルコンテキストプロトコル (MCP) の統合に関するドキュメントで、MCP システムの理解、設定、使用を支援します。
これは、ブラウザ制御、芸術と文化、クラウドプラットフォーム、コマンドライン、通信、顧客データプラットフォーム、データベース、開発者ツール、データサイエンスツール、ファイルシステム、金融とフィンテック、ゲーム、知識と記憶、位置サービス、マーケティング、監視、検索、ユーティリティツールなど、複数のカテゴリをカバーする、継続的に更新されるMCPサーバーの選りすぐりのリストです。各プロジェクトにはGitHubリンクとスター数が付属しており、ユーザーがすぐに理解して使用できるようになっています。
Refact AgentはオープンソースのAIプログラミングアシスタントで、多言語のコード生成、デバッグ、最適化をサポートし、主流の開発ツールと統合し、ローカルにデプロイでき、スマートなコード補完とコード解釈機能を提供します。
PraisonAIは、自動反省機能を備えた本番環境で使用可能な多AIエージェントフレームワークです。簡単なタスクから複雑な課題まで、様々な問題を自動的に解決するAIエージェントを作成することを目的としています。PraisonAIエージェント、AG2、CrewAIを低コードソリューションに統合することで、多エージェントLLMシステムの構築と管理を簡素化し、簡単さ、カスタマイズ性、および効果的な人間との協働を重視しています。
Zen MCPは多モデルAI協調開発サーバーで、ClaudeやGemini CLIなどのAIコーディングアシスタントに強化されたワークフローツールとモデル間のコンテキスト管理を提供します。これは複数のAIモデルのシームレスな協調をサポートし、コードレビュー、デバッグ、リファクタリングなどの開発タスクを実現し、異なるワークフロー間で会話のコンテキストを維持することができます。
UnityMCPはUnityエディターのプラグインで、モデルコンテキストプロトコル (MCP) を実装し、UnityとAIアシスタントのシームレスな統合を提供します。リアルタイムの状態監視、リモートコマンドの実行、ログ機能が含まれます。
codemcpはClaude Desktopをペアプログラミングアシスタントに変えるツールで、ユーザーがClaudeに直接ローカルコードベース上で機能の実装、エラーの修正、コードのリファクタリングを行わせることができます。
ソロンは、高効率、オープン、エコシステムにやさしいJavaのエンタープライズアプリケーション開発フレームワークで、全シナリオの開発に対応し、高性能、低メモリ消費、高速起動、小さなパッケージサイズなどの特徴があり、Java8からJava24まで、およびGraalVMネイティブランタイムと互換性があります。
データベース用MCPツールボックスは、オープンソースのデータベースMCPサーバーで、企業向けおよび本番環境の品質に特化しており、ツール開発を簡素化し、コネクションプールや認証などの複雑な機能を提供します。
Awesome-MCP-ZHは、中国語ユーザー向けに作成されたMCP（モデルコンテキストプロトコル）のリソースコレクションです。MCPの基本的な説明、使い方、クライアント、サーバー、コミュニティリソースが含まれ、ユーザーがすぐにMCPを使い始めるのに役立ちます。
AWS MCPサーバーは、Model Context Protocolに基づく専用サーバーのセットであり、ドキュメント検索、知識ベース照会、CDKのベストプラクティス、コスト分析、画像生成など、さまざまなAWS関連機能を提供します。標準化されたプロトコルを通じてAIアプリケーションとAWSサービスの統合を強化することを目的としています。
Rsdoctorは、Rspackエコシステム向けに開発されたビルド分析ツールで、webpackと完全に互換性があり、可視化ビルド分析、多次元パフォーマンス診断、インテリジェントな最適化提案を提供し、開発者がビルド効率とエンジニアリング品質を向上させるのに役立ちます。
Genkitは、AI駆動のアプリケーションを構築するためのオープンソースフレームワークで、Node.jsとGoのライブラリを提供し、複数のAIモデルとベクトルデータベースの統合をサポートし、開発ツールとプラグインエコシステムを含んでいます。
ArXiv MCP Serverは、AIアシスタントとarXiv研究ライブラリをつなぐ橋渡しの役割を果たし、MCPプロトコルを通じて論文の検索と内容へのアクセス機能を実現します。
MCPアトラシアンは、アトラシアンの製品（ConfluenceとJira）用に設計されたモデルコンテキストプロトコルサーバーで、クラウドとオンプレミスの両方のデプロイをサポートし、AIアシスタントの統合機能を提供します。
Cipherは、プログラミングAIエージェント向けに設計されたオープンソースのメモリ層フレームワークです。MCPプロトコルを通じてさまざまなIDEとAIコーディングアシスタントと統合し、自動記憶生成、チーム記憶共有、デュアルシステム記憶管理などの核心機能を提供します。
DeeboはAIデバッグアシスタントで、自動調査とマルチスレッドワークフローにより、コードエラーの解決プロセスを加速し、開発効率を向上させます。
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