マスカの所有するxAIは計算能力競争を加速し、テネシー州のインフラストラクチャを拡充するために第三のビルを購入しました。モデルトレーニングの計算能力を約20億ワットに高めることを目指しています。新ビルの名前は「MACROHARDRR」とされ、マイクロソフトを風刺している可能性があります。
パドゥ大学とジョージア工科大学の研究チームは『サイエンス・フォーカス』に論文を発表し、従来のフォン・ノイマン構造がメモリーとプロセッサーが分離されているため、メモリーワールという問題を引き起こし、多くの時間をおよびエネルギーを消費していると指摘しました。このボトルネックを解決するために、彼らは脳に類似したアルゴリズムを用いて新しいコンピューターアーキテクチャを構築することを提案し、人工知能モデルのエネルギー消費を大きく削減することを目的としています。
日本のAIスタートアップ企業であるサカナAIは、200億円規模のBラウンド資金調達を完了し、ファイナンス後評価額が26億5000万ドルに達した。今回の資金調達はミツビシUFJフィナンシャルグループがリードし、複数の新規投資家が参加した。同社は元グーグル研究者によって設立され、小データベース、日本語ネイティブで日本の文化に合ったローカルなAIモデルを開発することに注力している。資金は研究開発やチーム拡充などに使われ、2026年までに事業目標を達成する予定だ。
イスラエルのAIプラットフォームWonderfulは1億ドル規模のAラウンドファイナンスを完了し、合計の調達額は1億3400万ドルに達した。GPTを模倣した製品とは異なり、深く統合され、ローカル化された導入により、世界中の企業市場で急速に展開し、複数のトップクラスのベンチャーキャピタルから注目を集め、強力なビジネス応用能力を示している。
世界初のバーチャル購買代理。グローバルなメーカーネットワークと接続します。
プライバシー保護のため、オフラインで使用可能なローカル音声チャットボットです。インターネット接続は不要です。
ビッグデータに基づいて構築されたインテリジェントカスタマーサポートプラットフォーム。マルチチャネルオンラインカスタマーサポートに対応し、企業のコスト削減と効率向上を支援します。
ドラッグ&ドロップによるフォルダ作成、ネストされたサブフォルダ、カラーフォルダ、高度なチャット履歴検索機能
Google
$0.49
入力トークン/百万
$2.1
出力トークン/百万
1k
コンテキスト長
Openai
$2.8
$11.2
Xai
$1.4
$3.5
2k
$7.7
$30.8
200
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Anthropic
$105
$525
$0.7
$7
$35
$17.5
$21
Alibaba
$1
$10
256
$6
$24
Baidu
128
$4
$16
$2
$20
$8
$240
52
Bytedance
$1.2
$3.6
4
Kiy-K
Fyodor-StarCoder2-7B-MoEはStarCoder2-7Bをベースにした強化版で、ハイブリッドエキスパートアーキテクチャを採用し、3つのMoE層、6つのエキスパートネットワーク、top-2ルーティングメカニズムを持ち、コード生成、関数呼び出し、エージェントタスクの分野で優れた性能を発揮します。
Downtown-Case
GLM 4.6は、128GBメモリ+単GPU構成向けに最適化された量子化モデルで、IQ_K量子化方式を採用し、主流のllama.cppと比較して同じサイズでより良い品質と性能を提供します。このモデルはik_llama.cppと一緒に使用する必要があり、128GBデュアルチャネルDDR5メモリ、単CCD Ryzen 7000プロセッサ+単体3090グラフィックカードの構成で、テキスト生成速度は約1秒あたり6.8トークンに達します。
gabriellarson
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。
NVFP4
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。
py-feat
ResMaskNetは、残差マスクメカニズムとU-Netアーキテクチャを組み合わせた畳み込みニューラルネットワークで、顔面感情認識に使用されます。
sarahwei
このモデルはBERTアーキテクチャに基づいており、ネットワークセキュリティテキストが属するMITRE ATT&CK戦術フレームワークのカテゴリを識別するために特別に設計されており、マルチラベル分類をサポートします。
indonlp
仙都(Cendol)はインドネシア語向けのオープンソース命令微調整生成型大規模言語モデルセットで、3億から130億パラメータまでの様々な規模をカバーしています。本モデルはmT5-largeアーキテクチャに基づく12億パラメータの命令微調整版で、インドネシア語の自然言語処理タスクに特化して最適化されています。
idajikuu
SpeechT5アーキテクチャを基にファインチューニングしたハイチクレオール語テキスト音声変換モデル。カーネギーメロン大学のハイチ語データセットで学習
pyronear
野火二分類データセットで事前学習されたReXNetアーキテクチャの画像分類モデル。カスタマイズされたSqueeze-Excitation層を使用してチャネルの冗長性問題を解消
JonatanGk
RoBERTaアーキテクチャに基づくカタルーニャ語のネットいじめ検出モデル、41万件のソーシャルメディアデータでファインチューニング済み
これはWeb3モデルコンテキストプロトコル(MCP)サーバーの精選リストで、チェーンのやり取り、取引、DeFi、市場データ、ツール、ソーシャルなどの複数のカテゴリをカバーしています。MCPは、アプリケーションがLLMにコンテキストを提供する方法を標準化するオープンプロトコルで、AIアプリケーションのUSB - Cポートのようなものです。DeMCPは最初の分散型MCPネットワークで、エージェントに独自開発およびオープンソースのMCPサービスを提供し、暗号通貨による支払いをサポートし、TEEとブロックチェーンレジストリを組み合わせてMCPのセキュリティと信頼性を再定義しています。
Cycode CLIは、ローカルにインストールするアプリケーションで、コードリポジトリ内のセキュリティホールをスキャンします。これには、機密情報の漏洩、インフラストラクチャアズコードの誤った設定、ソフトウェアコンポーネント分析のホール、静的アプリケーションセキュリティテストの問題が含まれます。このツールは、リポジトリスキャン、パススキャン、コミット履歴スキャンなど、複数のスキャンタイプをサポートしており、特定の結果を除外するための無視ルール機能も提供しています。
MavenインデクサーMCPサーバーは、ローカルのMavenリポジトリとGradleキャッシュをインデックス付けすることで、AIエージェントにJavaクラス、メソッドシグネチャ、およびソースコードを検索するツールを提供します。特に内部のプライベートライブラリやあまり知られていない公共ライブラリのコードを理解するのに適しています。
SolidPilotはオープンソースのSolidWorks AIアシスタントで、モジュール式アーキテクチャを採用し、MCPプロトコルを通じてClaudeなどのローカル言語モデルとやり取りします。Python層、C#アダプター層、COMブリッジなどの技術コンポーネントを含んでいます。
mcpcapはPythonベースのモジュール式MCPサーバーで、PCAPネットワークキャプチャファイルの分析に特化しています。DNS、DHCP、ICMPなどのプロトコルの専用分析ツールを提供し、ローカルファイルパスとリモートURLをサポートし、ファイルをアップロードする必要はなく、構造化されたJSON応答を通じてLLMにネットワークトラフィック分析機能を提供します。
OpticMCPは、AIアシスタントにカメラとビジュアルツールを提供するMCPサーバーです。USBカメラ、IPネットワークカメラ、画面キャプチャ、画像分析、QRコードデコードなど、さまざまな機能をサポートし、汎用的なカメラインターフェースを実現します。
Infobip MCPサーバーは、AIエージェントがModel Context Protocolを通じてInfobipプラットフォームとやり取りできるようにし、SMS、WhatsApp、Viberなどの複数のチャネルを通じたメッセージ送信、顧客データ管理、ユーザーアカウント管理をサポートし、本番レベルの通信サービスを提供します。
モデルコンテキストプロトコル(MCP)に基づくネットワーク診断サーバーで、AIエージェントにネットワーク分析ツールを提供します。接続性テスト、バッチ操作、ローカルネットワーク情報の取得、パケットキャプチャ分析などの機能を含み、セキュリティ制御と構造化されたデータ出力をサポートします。
このプロジェクトは、PythonベースのカスタムMCP(モデルコンテキストプロトコル)サーバーのデモで、カスタムプロトコルを使用してクライアントとサーバー間の構造化された通信を実現する方法を示しています。チャットルームやマルチプレイヤーゲームなどの柔軟なネットワークアプリケーションの構築に適しています。
MCPハビタットは、MCPサーバーの管理と開発を行うための協調コンポーネントシステムで、ローカルおよびクラウドサーバーの統一管理アーキテクチャを提供します。