LFM2-8B-A1Bは、Appleシリコンチップ用に最適化された8ビット量子化のMLX構築バージョンで、エキスパート混合（MoE）アーキテクチャを採用し、総パラメータは約80億、各トークンのアクティブパラメータは約10億で、デバイス端での高速推論をサポートします。

自然言語処理Mlx英語

NVIDIA GPT-OSS-120B Eagle3は、OpenAIのgpt-oss-120bモデルをベースに最適化されたバージョンで、ハイブリッドエキスパート（MoE）アーキテクチャを採用し、総パラメータ数が1200億、アクティブなパラメータ数が50億です。このモデルは商用および非商用の使用をサポートし、テキスト生成タスクに適しており、特にAIエージェントシステムやチャットボットなどのアプリケーション開発に適しています。

自然言語処理Safetensors

Qwen3-Next-80B-A3B-InstructはQwen3-Nextシリーズの最先端の大規模言語モデルで、革新的なアーキテクチャによりパラメータ効率と推論速度を向上させ、多領域で卓越した性能を発揮し、ネイティブで超長コンテキスト処理をサポートしています。

自然言語処理Transformers

RND1は実験的な拡散言語モデルで、300億のパラメータを持ち、疎なエキスパート混合アーキテクチャを採用しています。このモデルは事前学習された自己回帰ベースモデルから変換され、拡散ベースのテキスト生成をサポートしており、各トークンで300億のパラメータのみがアクティブ化され、計算効率とモデル容量のバランスを取っています。

自然言語処理Transformers

KaniTTSは、リアルタイム対話型AIアプリケーション向けに最適化された高速かつ高忠実度のテキスト音声変換モデルです。2段階のパイプラインアーキテクチャを採用し、大規模言語モデルと効率的なオーディオコーデックを組み合わせることで、卓越した速度と音質を実現し、複数の言語をサポートし、エッジ/サーバーデプロイメントに適しています。

音声処理Transformers多言語

Qwen3-Next-80B-A3B-Instructは通義千問チームが開発した効率的な疎な混合エキスパートモデルで、総パラメータ数は80B、活性化パラメータ数はわずか3Bです。このモデルは革新的な混合注意力機構と極低活性化率のMoEアーキテクチャを採用し、強力な性能を維持しながら推論効率を大幅に向上させ、ネイティブで262Kのコンテキスト長をサポートし、1Mトークンまで拡張可能です。

自然言語処理Transformers

Qwen3-Next-80B-A3B-Instructは、アリババの通義千問チームによって開発された最新世代の大規模言語モデルです。革新的な混合注意力機構と高疎なエキスパート混合アーキテクチャを採用し、総パラメータ数を80Bに保ちながら3Bのパラメータのみを活性化させ、効率的なコンテキストモデリングと推論の高速化を実現しています。ネイティブで262Kのコンテキスト長をサポートし、1Mトークンまで拡張可能です。

自然言語処理Transformers

GPT-OSS-20BはOpenAIが開発したオープンウェイトモデルで、強力な推論、エージェントタスク、多様な開発者ユースケースに特化して設計されています。このモデルは210億のパラメータ（うち36億はアクティブなパラメータ）を持ち、ハイブリッドエキスパートアーキテクチャを採用し、低遅延のローカルデプロイと特定のシナリオでのアプリケーションをサポートしています。

自然言語処理Transformers

快手Keye-VLは快手Keyeチームによって開発された最先端のマルチモーダル大規模言語モデルで、ビデオ理解、視覚認知、および推論タスクで卓越した性能を発揮します。1.5バージョンは革新的な高速・低速ビデオコーディング戦略、LongCoTコールドスタートデータパイプライン、および強化学習トレーニング戦略を通じて、ビデオ理解、画像認知、および推論能力において新たな高みに到達し、最大128kトークンの拡張文脈長をサポートします。

マルチモーダルSafetensors多言語

OpenAIによって開発された120Bパラメータのテキスト生成モデルで、LM Studioコミュニティモデル計画を通じて展示されています。8ビット量子化バージョンを提供し、特にApple Siliconチップに最適化されており、効率的なテキスト生成タスクをサポートします。

自然言語処理Transformers

Foundation-Sec-8B-Instructは、ネットワークセキュリティアプリケーション向けに設計された80億パラメータの指令微調整言語モデルです。Llama-3.1-8Bアーキテクチャに基づいており、優れた指令追従能力とネットワークセキュリティの専門知識を備え、ローカルデプロイメントをサポートしています。これにより、組織はAIセキュリティツールを構築し、クラウドサービスへの依存を減らすことができます。

自然言語処理Transformers英語

Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507は量子化処理された大規模言語モデルで、強化された推論能力、汎用能力、長文脈理解能力を持っています。このモデルは混合エキスパートアーキテクチャを採用しており、論理推論、数学、科学、コーディングなどの複雑なタスクで優れた性能を発揮し、262,144トークンの長文脈処理をサポートしています。

自然言語処理Transformers

Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507はアリババの通義千問チームが開発した300億パラメータの大規模言語モデルで、命令追従タスクに特化して最適化されています。このモデルは、テキスト生成や対話インタラクションなど、様々な自然言語処理タスクをサポートし、LM Studioコミュニティモデルプロジェクトを通じて開発者に提供されています。

自然言語処理Gguf

Cogito v2は命令調整された生成型大規模言語モデルで、混合専門家アーキテクチャを採用し、1090億のパラメータを持っています。このモデルは多言語処理と長文脈推論をサポートし、コーディングやSTEMなどの分野で優れた性能を発揮し、商用利用もサポートしています。

自然言語処理Transformers

Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507はQwen3シリーズモデルの更新バージョンで、汎用能力、希少知識のカバレッジ、ユーザーの嗜好アライメント、長文脈理解などの面で著しい向上が見られ、より質の高いテキスト生成サービスを提供できます。このモデルは混合専門家アーキテクチャを採用し、合計235Bのパラメータのうち、22Bのパラメータが活性化され、ネイティブで262,144の文脈長をサポートします。

自然言語処理Safetensors

これは遺伝子エンティティ認識に特化したモデルで、xlm - roberta - largeアーキテクチャに基づき、560Mのパラメータを持っています。このモデルはGELLUSデータセットで訓練され、遺伝子関連のエンティティを正確に認識でき、生物医学および遺伝学の研究に強力なサポートを提供します。

自然言語処理Transformers英語

Llama-4アーキテクチャに基づく17Bパラメータの大規模言語モデルで、INT4重み量子化技術により最適化され、GPUメモリとディスク空間の必要量を75%削減し、多言語テキスト生成タスクをサポートし、vLLM推論フレームワークに効率的にデプロイできます。

マルチモーダルSafetensors多言語

BAGELはオープンソースの7Bアクティブパラメータマルチモーダル基盤モデルで、マルチモーダル理解と生成タスクをサポートします

Llama 4シリーズのネイティブマルチモーダルAIモデルで、テキストと画像の理解をサポートし、混合エキスパートアーキテクチャを採用し、商業および研究シーンに適しています。

マルチモーダルTransformers多言語

エスパー3はQwen3をベースに構築されたコーディング、アーキテクチャ、DevOps推論の専門モデルで、ローカルおよびサーバー展開に適しています。

自然言語処理Transformers多言語