京东は「カメレオン事業部」を設立し、JoyAIアプリ、JoyInsideプラットフォーム、デジタルヒューマンなどのAI製品を統合。先端AI技術の産業応用を加速し、市場対応効率を向上させる。....
智譜AIが香港証券取引所に上場し、116.2香港ドルの発行価格で取引を開始。初値は3.27%上昇し、時価総額は430億香港ドルを突破。約43億香港ドルの資金調達は、大規模モデルの開発、計算リソースの強化、商業化の拡大に充てられる。....
ボストン・ダイナミクスはCES2026でアトラス人型ロボットの量産を発表し、商業化への道を開いた。生産ラインはすでに開始されたが、2026年の注文はすでに売り切れとなった。
中国産AI企業のMiniMaxが香港株式市場へのIPOを開始し、約2,539万株のH株を発行する予定で、最高価格は1株あたり165香港ドル、予定される資金調達額は約41.9億香港ドルとなる。同社はAI大規模モデル分野に専門としており、その商業化能力が投資家から認可を受け、株式は2026年1月9日に香港証券取引所のメインボードに上場予定である。
AI見積ソフトウェアで、商業見積に使用でき、トラフィック分析や個別化コンテンツなどが可能です。
オンラインでの自動化された PowerPoint 作成、業務報告、授業資料、商業提案書の迅速な生成。
プログラミング不要のAIエージェントを構築、使用、共有できる包括的なプラットフォーム。
MapZot.AIは、人工知能を搭載した最先端の商業立地選定と市場調査ソフトウェアです。高度な位置分析により、小売戦略の最適化を支援します。
Openai
$7.7
入力トークン/百万
$30.8
出力トークン/百万
200
コンテキスト長
Anthropic
$105
$525
Google
$0.7
$2.8
1k
Baidu
-
128
Bytedance
32
Xai
$1.4
$10.5
256
Deepseek
$4
$12
Alibaba
$2
$8.75
$70
400
$1.75
$14
64
$0.63
$3.15
131
Huawei
Iflytek
$21
8
$1
RedHatAI
Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-NVFP4は、FP4量子化処理を施された多言語大規模言語モデルで、Meta-Llama-3.1アーキテクチャに基づいており、商業および研究用途に特化して設計されています。このモデルは、重みと活性化をFP4データ型に量子化することで、ディスク容量とGPUメモリの要件を大幅に削減しながら、良好な性能を維持しています。
Meta-Llama-3.3-70B-Instruct-NVFP4はMeta-Llama-3.3-70B-Instructの量子化バージョンで、重みと活性化をFP4データ型に量子化することで、ディスクサイズとGPUメモリ要件を大幅に削減しながら、高いパフォーマンスを維持します。このモデルは多言語に対応しており、商業および研究用途に適しています。
Clybius
FLUX.1 Krea [dev]は、120億のパラメータを持つ整流フロートランスフォーマーモデルで、テキスト記述に基づいて高品質な画像を生成するために特別に設計されています。このモデルはFP8量子化技術を採用しており、元のFLUX.1 [dev]と同じ特性を備えていますが、性能を向上させるために最適化されています。モデルの出力は個人、科学、および商業目的に使用できますが、非商用ライセンス契約に従う必要があります。
Meta-Llama-3.1アーキテクチャに基づく量子化最適化モデルで、多言語をサポートし、商業および研究シーンに適しており、リソース要件を削減しながら高性能を維持します。
Qwen2.5-7B-InstructのINT8量子化バージョンで、商業および研究用途の多言語シナリオに適しており、メモリ要件と計算スループットを最適化しています。
Meta-Llama-3.1-405B-InstructのFP8量子化バージョンで、多言語の商業および研究用途に適しており、特にアシスタントロボットシナリオ向けに最適化されています。
これはMeta-Llama-3.1-70B-Instructの量子化バージョンで、重みと活性化関数をFP8量子化することで、ディスク容量とGPUメモリの要件を約50％削減します。多言語に対応しており、商業および研究用途に適しており、vLLMバックエンドを使用して高効率な推論が可能です。
llmware
dragon-mistral-7b-v0は、Mistral-7Bベースモデルを基にRAG命令微調整訓練を行って得られたモデルで、複雑な商業および法律文書に対する事実ベースの質問応答に特化しており、幻覚生成の削減に重点を置き、ワークフロー自動化に簡潔明瞭な回答を提供します。
DollhouseMCPはModel Context Protocol（MCP）に基づくサーバーで、動的なAIキャラクター管理機能を提供し、GitHubコミュニティを通じたキャラクターの共有と商業化をサポートします。23個のツールが含まれ、キャラクターの作成、アクティブ化、編集、検証などの全ライフサイクル管理をカバーし、企業レベルのセキュリティ対策と自動更新システムを備えています。
このプロジェクトは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）と検索強化生成（RAG）を組み合わせた軽量級のマルチエージェントAIシステムを商業分析に使用する例を示しています。システムは、複数の専用ツールサーバーを調整することで、自然言語での商業データの統計分析と知識検索機能を提供し、モジュール化設計により拡張が容易で、LLMバックエンドの切り替えも可能です。
%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%23061b40;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%23306af1;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%235ce5cf;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M55,10.5h9v3h-9v9h12V7.5h-12v3ZM64,19.5h-6v-3h6v3Z'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='69%2016.5%2078%2016.5%2078%2019.5%2069%2019.5%2069%2022.5%2081%2022.5%2081%2013.5%2072%2013.5%2072%2010.5%2081%2010.5%2081%207.5%2069%207.5%2069%2016.5'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='95%2010.5%2095%207.5%2083%207.5%2083%2022.5%2095%2022.5%2095%2019.5%2086%2019.5%2086%2016.5%2095%2016.5%2095%2013.5%2086%2013.5%2086%2010.5%2095%2010.5'/%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M40,1.5v21h11.6l1.4-1.4v-7.6h0c0,0-1.4-1.5-1.4-1.5l1.4-1.4V2.9l-1.4-1.4h-11.6ZM50,19.5h-7v-6h7v6ZM50,10.5h-7v-6h7v6Z'/%3e%3c/g%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M23.1,24L14.7,4.8l-4.9,11.2h3.8l-1.8,4H3.3L12.1,0H2C.9,0,0,.9,0,2v20c0,1.1.9,2,2,2h21.1Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M34,0h-16.8l10.6,24h6.2c1.1,0,2-.9,2-2V2C36,.9,35.1,0,34,0ZM32.5,20h-4V4h4v16Z'/%3e%3c/svg%3e)
