ベイツトゥンはvivo、レノボ、トーンなどハードウェアメーカーとAIスマホに関する協力を模索しており、大規模なモデル実行能力を改善するため、AIGCプラグイン（例：ドウバオスマホアシスタント）を事前インストールすることでAI流量エントリーポイントを獲得しようとしている。vivoの従業員は協力が確認されており、詳細な内容は現在交渉中である。協力のポイントは、ベイツトゥンが魅力的な収益分与計画を提供していることである。
アブダビの人工知能グループであるG42は、オープンソースのイングリッシュ・ヒンディー語大規模言語モデルNANDA87Bを発表しました。このモデルは870億のパラメータを持ち、初期バージョンのアップグレード版です。このモデルは、ムハンマド・ビン・ザイド・アーリャティ人工知能大学とG42傘下のInception社およびチップメーカーのCerebrasが共同で開発し、現在Hugging Faceプラットフォームで重みが公開されており、開発者やクリエイター、企業が自由に使用や機能拡張が可能です。
エイレン人工知能研究所は、オープンソースの動画言語モデルである Molmo2 シリーズを発表しました。このシリーズには、アリババの Qwen3 を基盤にした 4B と 8B バージョン、および Ai2Olmo を基盤とした完全なオープンソースの 7B バージョンが含まれており、トレーニングデータも公開され、そのオープンソースへのコミットメントが示されています。
アリババ技術研究院がLLaDA2.0シリーズを発表し、16Bおよび100Bバージョンを含む。そのうち100Bバージョンは、業界初の100Bパラメータの離散拡散型大規模言語モデルである。このモデルは拡散モデルのスケーラビリティの限界を突破し、生成品質と推論速度を大幅に向上させ、分野の発展に新たな方向性を提供する。
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Z-Image（造相）は60億のパラメータを持つ高効率な画像生成基礎モデルで、画像生成分野の効率と品質の問題を専門的に解決します。その蒸留バージョンであるZ-Image-Turboは、たった8回の関数評価でリーディングな競合モデルに匹敵するか、それを上回る性能を発揮し、企業用のH800 GPUでは亚秒級の推論遅延を実現し、16G VRAMの消費者向けデバイスでも動作します。
pramjana
Qwen3-VL-4B-Instructはアリババが開発した40億パラメータの視覚言語モデルで、Qwen3アーキテクチャに基づいて開発され、マルチモーダル理解と対話タスクをサポートします。このモデルは強力な画像理解とテキスト生成能力を備え、複雑な視覚言語対話シーンを処理することができます。
ExaltedSlayer
Gemma 3はGoogleが開発した軽量オープンソースのマルチモーダルモデルです。このバージョンは12Bパラメータの命令調整量子化感知トレーニングモデルで、MLXフレームワークのMXFP4形式に変換されています。テキストと画像の入力をサポートし、テキスト出力を生成します。128Kのコンテキストウィンドウと140種類以上の言語をサポートしています。
nightmedia
GLM-4.5-Air-REAP-82B-A12B-mxfp4-mlxは、GLM-4.5-AirモデルをREAP方法で圧縮した82Bパラメータの大規模言語モデルで、MXFP4量子化形式を採用し、Macデバイス用に最適化されており、核心タスクの性能を維持しながらメモリ使用量を大幅に削減します。
mlx-community
このモデルは、allenai/Olmo-3-7B-Instructを基に変換された8ビット量子化バージョンで、Apple MLXフレームワーク用に特別に最適化されています。これは70億パラメータの大規模言語モデルで、命令追従と対話タスクをサポートします。
Dogacel
これは、元のDeepSeek-OCRモデルをベースにした最適化バージョンで、Appleのメタルパフォーマンスシェーダー（MPS）とCPUでの推論をサポートするOCRモデルです。画像からテキストを抽出し、構造化された形式に変換することができ、多言語のドキュメント認識をサポートします。
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。
mradermacher
Diver-GroupRank-7Bは、段落の並べ替え、テキストの並べ替え、推論、および情報検索に特化した7Bパラメータのモデルです。このバージョンは、さまざまなハードウェアや性能要件に対応するため、複数の量化形式を提供します。
DevQuasar
このプロジェクトでは、cerebras/MiniMax-M2-REAP-172B-A10Bモデルの量子化バージョンを提供しており、知識を大衆に利用してもらうことを目指しています。これは1720億パラメータの大規模言語モデルで、最適化と量子化処理が施されており、デプロイコストの削減と推論効率の向上を目的としています。
noctrex
これはMiniMax-M2-REAP-172B-A10BモデルのMXFP4_MOE量子化バージョンで、メモリ効率の高い圧縮モデルです。REAP（ルーティング重み付き専門家活性化剪定）方法を通じて、性能を維持しながらモデルを230Bパラメータから172Bパラメータに圧縮し、サイズを25％縮小し、リソース制限のある環境、ローカルデプロイ、および学術研究に適しています。
MaziyarPanahi
VibeThinker-1.5B-GGUFはWeiboAI/VibeThinker-1.5BモデルのGGUF量子化バージョンで、MaziyarPanahiによって量子化処理されました。このモデルは15億パラメータのテキスト生成モデルで、2ビットから8ビットまでの複数の量子化レベルをサポートし、さまざまなハードウェアで効率的に動作します。
cyankiwi
MiniMax-M2 AWQ - INT4は、MiniMax-M2モデルを量子化したバージョンで、INT4量子化技術を採用し、パフォーマンスを維持しながらメモリ使用量を大幅に削減し、推論効率を向上させます。このモデルは、コーディングとエージェントタスクで優れた性能を発揮し、卓越した総合性能を持っています。
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。
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NV-Reason-CXR-3B GGUFはNVIDIA NV-Reason-CXR-3Bビジュアル言語モデルの量子化バージョンで、エッジデバイスへのデプロイに最適化されています。これは30億パラメータのモデルで、胸部X線分析に特化しており、GGUF形式に変換され、量子化処理が施されているため、モバイルデバイス、デスクトップデバイス、組み込みシステムで効率的に動作します。
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Olmo 3は、Allen Institute for AI (Ai2)によって開発された全く新しい32Bパラメータの言語モデルファミリーで、Base、Instruct、Thinkなどのバリエーションが含まれています。このモデルはDolma 3データセットを基に訓練され、65,536の長文脈処理をサポートし、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。モデルは完全にオープンソースで、Apache 2.0ライセンスに従っています。
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これはQwen3-VL-30B-A3B-Instructモデルを変換したGGUF形式のバージョンで、llama.cpp用に最適化されています。このモデルは300億パラメータのマルチモーダル視覚言語モデルで、画像理解とテキスト生成タスクをサポートします。
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Qwen3-Coder-480B-A35B-Instructは4800億パラメータの大型コード生成モデルで、8.5ビット量子化をサポートし、MLXフレームワークに基づいて最適化されています。このモデルはコード生成タスクに特化して設計されており、十分なメモリを搭載したデバイス上で効率的に動作します。
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Apollo-V0.1-4B-Thinkingは40億パラメータの大規模言語モデルで、思考過程の推論アーキテクチャを採用し、推論タスクに特化して最適化されています。このモデルは複数の量子化バージョンを提供し、さまざまなハードウェア環境で効率的に動作します。
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Qwen3-VLはQwenシリーズの中で最も強力なビジュアル言語モデルで、卓越したテキスト理解と生成能力、深いビジュアル認知と推論能力、長いコンテキストサポート、強力な空間とビデオ動的理解能力、そして優れたエージェントインタラクション能力を備えています。このバージョンは2Bパラメータの思考強化版で、推論能力が特別に最適化されています。
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Qwen-Image-Editをベースにしたモデルの剪定バージョンで、20層を削除し、40層の重みを保持し、最終的なモデルサイズは13.6Bパラメータです。これは画像編集モデルで、複数の画像入力とテキストによる画像合成と編集をサポートします。
sitemcpは、ウェブサイト全体の内容を取得し、それをMCPサーバーとして使用できるツールで、カスタムマッチングページ、コンテンツセレクターなどの機能をサポートし、ドキュメントやブログサイトの迅速な検索に適しています。
MCPシールドは、MCPサーバーの脆弱性をスキャンするためのセキュリティツールです。ツール投毒攻撃、データ漏洩経路、クロスドメイン違反などのセキュリティリスクを検出することができます。
AIワークフローにshadcn/uiコンポーネントの統合を提供するMCPサーバーで、React、Svelte、Vueフレームワークをサポートし、コンポーネントのソースコード、使用例、メタデータへのアクセス機能を備えています。
Microsoft公式のMCPサーバーで、AIアシスタントに最新のMicrosoft技術ドキュメントの検索と取得機能を提供します。
MCP Unityは、Model Context Protocolを実装したUnityエディター拡張で、Node.jsサーバーを通じてAIアシスタントとUnityプロジェクトのインタラクションを橋渡しし、メニュー実行、オブジェクト選択、コンポーネント更新などの機能を提供します。
Context7 MCPは、AIプログラミングアシスタントにリアルタイムのバージョン固有のドキュメントとコード例を提供するサービスで、Model Context Protocolを通じてプロンプトに直接統合され、LLMが古い情報を使用する問題を解決します。
PlaywrightをベースにしたNode.jsツールで、検索エンジンの反クロールメカニズムを回避してGoogle検索を実行し、結果を抽出できます。コマンドラインツールまたはMCPサーバーとしてAIアシスタントにリアルタイム検索機能を提供できます。
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これは、MCPコード実行モードを実現するサーバーで、単一ツールブリッジとゼロコンテキスト発見メカニズムを通じて、MCPツールの呼び出しオーバーヘッドを数万トークンから約200トークンに削減し、ルートコンテナ内で安全にPythonコードを実行し、データサイエンスとセキュリティ隔離をサポートします。
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Santimentのソーシャルメディアとニュースデータを利用して、市場センチメントと新興トレンドを追跡する暗号通貨のセンチメント分析を提供するMCPサーバー。
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