腾讯混元翻訳モデル1.5版がリリース。1.8Bと7Bの2サイズを提供し、効率的で高品質な翻訳を実現。特に1.8Bモデルはモバイル向けに最適化され、1GBメモリでオフライン動作可能。....
サムスンの新Exynos2600チップはNotaのAIモデル最適化技術を統合し、高精度を維持しながらモデルサイズを90%以上削減。モバイルAIアプリを支援し、Notaの技術力を示す。....
腾讯が開源した混元翻訳モデル1.5版は33言語対応で、モバイル端末向けに最適化。1.8Bと7Bの2バージョンを提供し、1.8B版は量子化後1GBメモリで動作可能。オフラインリアルタイム翻訳を実現し、推論速度に優れる。....
サムスン電子はExynos2600チップにNota社のAIモデル最適化技術を導入し、AIモデルサイズを90%以上圧縮しながら高精度を維持。これにより、モバイルデバイスでの複雑なAI処理効率が向上します。....
グーグルの検索結果を可視化し、デスクトップとモバイルの表示に対応し、メタタグを最適化できます。
複数のAIモデルを統合し、対話を通じて画像、ビデオ、音声を生成し、クリエイティブプロセスを最適化します。
AI検索可視性プラットフォームで、ブランドがChatGPT、Perplexity、Google AIなどの大規模言語モデル（LLM）におけるパフォーマンスを最適化するのを支援します。
SnowglobeはAIチームが大規模でLLMアプリケーションをテストするのを支援します。リリース前に実際の会話をシミュレートし、リスクを発見し、モデルのパフォーマンスを向上させます。
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
$0.49
$2.1
Xai
$1.4
$3.5
2k
$7.7
$30.8
200
-
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
T5B
Z-Image-Turboは、FP8 E5M2とE4M3FN形式で量子化された画像処理モデルで、元のTongyi-MAI/Z-Image-Turboモデルを最適化し、性能を維持しながらモデルサイズと推論リソースの要件を大幅に削減します。
Shawon16
これはVideoMAE-baseアーキテクチャをベースに微調整された動画理解モデルで、手話認識タスクに特化して最適化されています。モデルはWLASLデータセットで200エポック訓練され、TimeSformerアーキテクチャを使用して動画シーケンスを処理します。
これはVideoMAE-baseアーキテクチャに基づいて微調整された動画理解モデルで、手話認識タスクに特化して最適化されています。モデルはWLASL100データセットで200エポック訓練され、動画動作認識能力を備えています。
city96
FLUX.2-devはblack-forest-labsによって開発された画像生成および編集モデルで、GGUF形式に変換され、画像生成タスクに最適化されており、拡散モデルアーキテクチャを採用し、ComfyUIフレームワークでの使用をサポートしています。
silveroxides
black-forest-labs/FLUX.2-devをベースに最適化された画像生成モデルで、画像から画像への生成と編集タスクをサポートし、fp8_scaled量子化技術を採用して推論速度を向上させ、低VRAMのGPUでの使用に特に適しています。
bartowski
これはマイクロソフトFara-7Bモデルの量子化バージョンで、llama.cppのimatrix技術を使用して最適化されています。このモデルは、高精度のbf16から超低精度のIQ2_Mまで、さまざまな量子化レベルをサポートし、異なるハードウェア構成とパフォーマンス要件を満たします。
これはArliAIのGLM-4.5-Air-DerestrictedモデルのGGUF量子化バージョンで、llama.cppとimatrix技術を使用して最適化量子化処理が行われ、複数の量子化レベルを選択でき、さまざまなハードウェア構成とパフォーマンス要件に対応しています。
lightx2v
このリポジトリには、HunyuanVideo-1.5用に最適化された4ステップ蒸留モデルが含まれています。このモデルは、CFG（分類器なしガイダンス）を使用せずに、超高速の4ステップ推論を実現し、生成時間を大幅に削減すると同時に、高品質のビデオ出力を維持します。
noctrex
これはHuihui-MiroThinker-v1.0-30Bモデルに基づいて行われたMXFP4_MOE imatrix量子化バージョンで、テキスト生成タスクに特化して最適化されており、モデルの性能を維持しながら、モデルのサイズと推論コストを大幅に削減しています。
これはTheDrummerのSnowpiercer-15B-v4モデルの量子化バージョンで、llama.cppとimatrix技術を使用して量子化処理されています。このバージョンはBF16からIQ2_Sまでの多くの量子化レベルを提供し、さまざまなハードウェア条件とパフォーマンス要件を持つユーザーのニーズを満たします。モデルは特定のデータセットを使用してキャリブレーションと最適化が行われ、ARMとAVXハードウェアでのパフォーマンスを向上させるためのオンライン再パッケージング機能をサポートしています。
gia-uh
セシリアFT MS v1は、セシリア2B v0.1を微調整したキューバ言語モデルで、キューバスペイン語に特化して最適化されており、キューバの言語、文化、社会の微妙なニュアンスを捉えることができます。このモデルはスペイン語と英語をサポートし、主にテキスト生成タスクに使用されます。
prithivMLmods
Olmo-3-7B-Instruct-AIO-GGUFは、Allen Institute for AIが開発したOlmo-3-7B-InstructモデルのGGUF量子化バージョンです。これは70億パラメータの自己回帰型言語モデルで、Tulu 2やUltraFeedbackなどのデータセットで教師付き微調整と直接的な嗜好最適化を行って訓練され、質問応答と指令の遵守において優れた性能を発揮します。
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。
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。
これはMCG - NJU/videomae - baseモデルを未知のデータセットで微調整した動画理解モデルで、20エポックの学習を経て、評価セットで13.31%の正解率を達成しました。このモデルは動画分析タスクに特化して最適化されています。
jayn7
騰訊の混元ビデオ1.5モデルの量子化GGUFバージョンで、テキストから動画生成タスクに特化しており、720P高画質動画生成をサポートし、使用効率を最適化するための複数の量子化精度バージョンを提供します。
このプロジェクトでは、騰訊のHunyuanVideo-1.5-I2V-720pモデルの量子化GGUFバージョンを提供しており、画像を動画に変換するタスクや動画生成タスクに特化しています。このモデルは、静止画像を高品質な動画コンテンツに変換することができ、性能を最適化するための複数の量子化バージョンを提供しています。
HunyuanVideo-1.5用に最適化された量子化モデルで、LightX2Vフレームワークと組み合わせて使用することで、メモリ使用量を大幅に削減しながら、高品質のビデオ生成性能を維持します。
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。
MedSwin
このプロジェクトは、事前学習言語モデル融合技術を使用して作成された医学分野のモデルです。複数の医学関連の事前学習モデルを融合することで、医学質問応答タスクに特化して最適化され、医学シーンでの性能と効果が向上しています。
MCPゴムダックは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）に基づくサーバーで、複数のOpenAI互換のLLMを照会するためのブリッジとして機能します。ゴムダックデバッグ法のように、ユーザーが異なるAI「ダック」に問題を説明し、多様な視点からの回答を得ることができます。さまざまなAIプロバイダーをサポートし、会話管理、多モデル比較、コンセンサス投票、議論、反復最適化などの高度なツールを提供し、MCPブリッジ機能を通じて他のMCPサーバーに接続して機能を拡張することができます。
Open Strategy Partners (OSP)は、検証済みの方法論とモデルコンテキストプロトコル(MCP)に基づいて、技術マーケティングコンテンツの作成、最適化、および製品定位に使用する包括的なマーケティングツールセットを提供します。
Alpha Vantage MCPは、株式および金融データへのアクセスを提供するモデルコンテキストプロトコルサーバーです。Alpha VantageのすべてのAPIエンドポイント機能を統合し、エンドポイントの組織を最適化することでコンテキストウィンドウの使用を削減します。
MCP開発フレームワークは、大規模言語モデルとの対話用の強力なツールセットで、ファイル処理（PDF/Word/Excel）やウェブコンテンツの取得などの機能を提供し、Cursor IDEの拡張をサポートしています。スマートなファイル識別、効率的な処理、メモリ最適化などの技術的特徴があります。
Insights Knowledge Base (IKB) MCP Serverは、即座に使用可能な無料の知識ベースで、10,000以上の高品質な洞察レポートが組み込まれており、ローカルでの安全な保存とプライベートドキュメントの解析をサポートしています。このプロジェクトはデータ処理の効率を最適化し、毎週のレポート更新を提供し、将来的には埋め込みモデルの統合とレポートシステムの強化を計画しています。
MCP-ORToolsはGoogle OR-Toolsに基づく制約ソルバーサービスの実装で、標準化された制約モデル規範を通じて大規模言語モデルと統合し、制約充足と最適化問題の解決をサポートします。
高性能のMCPサーバーで、LLMとMongoDBの間に効率的な知識インターフェースを提供し、小さなコンテキストウィンドウの最適化と複数の分野のデータモデルをサポートします。
MCP Thought Serverは、AIエージェントに高度な思考ツールを提供するサービスで、モデルコンテキストプロトコル（MCP）を通じて推論、計画、反復最適化能力を強化します。構造化思考、反復草稿、および統合思考などのツールを含み、SQLiteの永続化と高度な信頼度評価システムをサポートし、さまざまなニーズに合わせて環境変数を構成できます。
AI Humanize MCP Serverは、AI生成コンテンツをより自然で人間らしいテキストに最適化することに特化した強力なモデルコンテキストプロトコルサーバーです。
Unsloth MCPサーバーは、大規模言語モデルを効率的に微調整するためのサーバーで、最適化技術により速度が2倍に向上し、メモリ使用量が80%削減されます。
コンテキストエンジニアリングMCPプラットフォームは、AIコンテキストの管理と最適化プラットフォームです。体系的な方法でAIモデルの入力情報を設計、管理、最適化し、プロンプトエンジニアリングをエンジニアリング化します。プラットフォームは、インテリジェント分析エンジン、最適化アルゴリズム、テンプレート管理などの機能を提供し、AIの応答品質を大幅に向上させ、APIコストを削減し、マルチモーダルコンテンツの処理をサポートします。
AI Humanize MCPサーバーは強力なモデルコンテキストプロトコルサーバーで、AIによって生成されたコンテンツをより自然で人間らしいものに最適化することができます。AI検出、自然言語強化、文法修正、読みやすさ最適化などの機能を備えており、ユーザーがテキストの品質を向上させるのに役立ちます。
dap-mcpはMCPプロトコルに基づくDAPセッション管理ツールで、大規模言語モデルのコンテキストウィンドウを最適化および拡張し、デバッグワークフローを向上させることを目的としています。
PageSpeed MCPサーバーは、AIアシスタントとGoogle PageSpeed Insights APIをつなぐブリッジで、AIモデルにウェブサイトのパフォーマンス分析機能を提供します。核心的なパフォーマンス指標、SEO評価、アクセシビリティ監査、リソース最適化提案などが含まれます。
Snowfort Circuit MCPは、AIコーディングエージェントにウェブページとElectronデスクトップアプリケーションの自動化機能を提供する包括的なモデルコンテキストプロトコルサーバーセットで、AI最適化されたスナップショット、スマートなスクリーンショット圧縮、マルチセッション管理などの機能を備えています。
MCPプロトコルに基づくメモリキャッシュサーバーで、言語モデルのインタラクションデータを効率的にキャッシュすることでトークン消費を削減し、自動管理と設定最適化をサポートします。
究極のMCPサーバーは、モデルコンテキストプロトコル(MCP)に基づくAIエージェントオペレーティングシステムで、認知強化、ツール使用、インテリジェントなオーケストレーションなど数十種の強力なツール機能を提供します。このシステムは、標準化されたMCPツールを通じて機能を公開し、高度なAIエージェントが豊富なツールエコシステムと専門サービスにアクセスできるようにすると同時に、コスト、パフォーマンス、品質を最適化します。
MCP Anthropic Serverは、Anthropicの実験的なプロンプトエンジニアリングAPIとの対話ツールを提供するサーバーサイドプロジェクトです。
USolverはモデルコンテキストプロトコルサーバーで、組合せ最適化、凸最適化、整数計画、非線形最適化問題の求解ツールを提供し、highs、ortools、cvxpy、z3などの複数のソルバーをサポートします。
dap - mcpは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）に基づくデバッグアダプタープロトコル（DAP）の実装で、大規模言語モデルのコンテキストウィンドウを最適化および拡張して、デバッグワークフローを強化することを目的としています。
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