INTELLECT-3は1060億のパラメータを持つ混合専門家（MoE）モデルで、大規模な強化学習によって訓練されています。数学、コーディング、推論のベンチマークテストで卓越した性能を発揮し、モデル、訓練フレームワーク、環境はすべて緩やかなライセンス契約でオープンソース化されています。

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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。

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Olmo-3-Thinkはアレン人工知能研究所が発表した完全にオープンソースの言語モデルシリーズで、7Bと32Bの2種類の規模があります。このモデルは特別に訓練され、明確な推論過程を示すことができ、透明な段階的な推論と検証可能な中間思考痕跡をサポートし、推論、数学、コードタスクで優れた性能を発揮します。

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Fyodor-Q3-8B-Instructは、スマート推論と堅牢なコード生成のために設計された高忠実度の命令調整モデルです。Qwen3 - 8Bアーキテクチャに基づき、高ランクのLoRA設定で訓練されており、コーディング前の計画立案に長けており、複雑なソフトウェアエンジニアリングタスクに非常に適しています。

自然言語処理Transformers多言語

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。

自然言語処理Transformers多言語

Olmo 3は、Allen Institute for AIによって開発された次世代の言語モデルファミリーで、7Bと32Bの指令と思考のバリエーションを含んでいます。このモデルは、長鎖思考において優れた性能を発揮し、数学やコーディングなどの推論タスクの性能を大幅に向上させます。すべてのコード、チェックポイント、およびトレーニングの詳細は公開され、言語モデル科学の発展を促進します。

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Olmo 3は、Allen Institute for AIによって開発された次世代の言語モデルシリーズで、7Bと32Bの2種類の規模があり、命令型と思考型の2種類のバリエーションがあります。このモデルはDolma 3データセットで事前学習され、Dolciデータセットで事後学習され、長い連鎖的な思考能力を備えており、数学やコーディングなどの推論タスクで優れた性能を発揮します。

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OpenMMReasonerは完全に透明な2段階のマルチモーダル推論アプローチで、教師付き微調整（SFT）と強化学習（RL）を用いてトレーニングされます。SFT段階では874Kのサンプルからなるコールドスタートデータセットを構築し、RL段階では74Kのサンプルを利用して能力をさらに向上させ、マルチモーダル推論のベンチマークテストで優れた結果を示します。

マルチモーダルTransformers

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。

自然言語処理Gguf

これはClaude Sonnet 4.5の推論データセットを基に訓練された300億パラメータの大規模言語モデルで、高難度の推論タスクに特化して最適化されており、コーディングと科学の分野で優れた性能を発揮します。

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これはQwen3 30B A3Bモデルをベースに、Claude Sonnet 4.5の高い推論難易度のデータセットで訓練された蒸留モデルです。このモデルは複雑な推論タスクに特化して最適化されており、コーディングと科学の分野で優れた性能を発揮し、強力な論理推論能力を持っています。

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Olmo 3 32B Think SFTはTransformerアーキテクチャに基づく自己回帰型言語モデルで、長い思考連鎖推論に優れており、特に数学やコーディングなどの複雑な推論タスクを処理するのに適しています。このモデルはDolma 3データセットで事前学習され、Dolciデータセットで教師付き微調整されています。

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サイバーブレインは、コンテスト（CTF）の挑戦やネットワークセキュリティタスクに特化して微調整された大規模言語モデルです。Llama - 3.1 - 8B - Instructアーキテクチャに基づいており、CTFの問題解決、セキュリティ脆弱性の分析、リバースエンジニアリングや暗号学的挑戦に対応し、倫理規範に沿った脆弱性利用推論を提供します。

自然言語処理Safetensors多言語

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。

自然言語処理Transformers

aquif-3.5シリーズのトップモデルで、高度な推論能力と100万トークンの大規模コンテキストウィンドウを備え、複数のベンチマークテストで卓越した性能を発揮し、AAII総合スコアが60点に達します。

自然言語処理Transformers多言語

aquif-3.5シリーズは2025年11月3日にリリースされた傑作で、PlusとMaxの2つのバージョンがあり、高度な推論能力とこれまでにない100万トークンのコンテキストウィンドウを提供し、それぞれのカテゴリで最先端の性能を実現しています。

自然言語処理Transformers多言語

Kimi K2 Thinkingは月の暗面（Moonshot AI）が開発した最新世代のオープンソース思考モデルで、強力な深度推論能力とツール呼び出し機能を備えています。このモデルは混合専門家アーキテクチャを採用し、ネイティブINT4量子化をサポートし、256kのコンテキストウィンドウを持ち、複数のベンチマークテストで優れた性能を発揮します。

自然言語処理Transformers

Qwen3-VLは通義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、深いビジュアル感知と推論能力、長いコンテキストのサポート、強力な空間とビデオ動的理解能力、そして優れたインテリジェントエージェント対話能力を備えています。

マルチモーダルGguf

Qwen3-VL-8B-Thinkingは通義千問シリーズ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対話能力を備えています。

マルチモーダルGguf

Qwen3-VLは通義シリーズの中で最も強力な視覚言語モデルで、卓越したテキスト理解と生成能力、深い視覚知覚と推論能力、長いコンテキストのサポート、強力な空間およびビデオ動的理解能力、そして優れたエージェント対話能力を備えています。

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