LoomiはAI創作ツールの中で、ネット検索、深層研究、ファイル整理などの専門機能を通じて、素材収集からコンテンツ出力までの体系的なプロセスを実現し、運任せではなく真のコンテンツエンジニアリングを実現しています。....
Googleが軽量フラッグシップモデルGemini3Flashを発表。高速・低コストを特徴とし、前世代製品を置き換え、Google検索AIモードとGeminiアプリのデフォルト基盤エンジンとなる。実測で速度3倍向上、価格大幅削減により、企業・開発者向け高コストパフォーマンス選択肢を提供。....
アリババグループのアント・デジタル・サイエンスは、CCF中国データ大会でAgentar SQL技術をオープンソース化。日常言語で複雑なビジネスデータを検索可能にし、企業のデジタル変革を支援。初のオープンソース製品はリアルタイムText-to-SQLフレームワークで、開発者のデータ検索ソリューション構築を加速。....
CohereはRerank4の検索モデルをリリースし、コンテキストウィンドウを32Kに拡大しました。これは前バージョンの4倍です。このモデルはより長いドキュメントを処理でき、複数のセグメントを評価し、短いウィンドウでは認識できない関連性を捉えることができます。これにより、実際のドキュメントのランク付けの正確性が顕著に向上し、AIエージェントがタスクを効率的に完了できるようになります。
AI SEOプラットフォームで、ChatGPT、Geminiなどの検索エンジンでの可視性とランキングを向上させます。
簡単なDNS変更で、5分でウェブサイトを事前レンダリングし、Lovable、Replit、Bolt.newのアプリを検索エンジンにインデックスさせます。
コード不要。エッジプリレンダリングにより、JavaScript SPAサイトを検索エンジンとAIがクロールできるようにします。
高速で手頃な価格の検索APIで、複数の検索エンジンを横断し、ブロックを処理し、JSONデータを提供します。
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
-
Anthropic
$105
$525
200
$7
$35
Google
$2.1
$17.5
$21
$0.7
Alibaba
$2
$20
$4
$16
Bytedance
$1.2
$3.6
4
$3.9
$15.2
64
Xai
$1.4
$10.5
256
$54
$163
Deepseek
$12
128
$0.8
$8
Tencent
$1
32
Baidu
Mungert
MiroThinker v1.0はオープンソースの研究エージェントで、モデルレベルの対話型拡張により、ツール強化推論と情報検索能力を向上させます。このモデルは複数のベンチマークテストで優れた性能を発揮し、長文脈と深度のある多段階分析をサポートします。
prithivMLmods
Fathom-DeepResearchは、Fathom-Search-4BとFathom-Synthesizer-4Bから構成されるデュアルモデルのインテリジェントシステムです。長期間のネットワーク検索、証拠検証、および引用が豊富なレポートの生成に最適化されています。このシステムは、検索集中型タスクにおいてオープンソースの重みで最高の性能を達成し、複数のクローズドソースの深度研究インテリジェントエージェントを上回っています。
FractalAIResearch
Fathom-DeepResearchは、2つの専用の4Bパラメータモデルで構成される高度な研究システムです。Fathom-Search-4Bは長時間の証拠検索に最適化され、Fathom-Synthesizer-4Bはオープン合成とレポート生成に使用されます。このシステムは、複数の検索集中型ベンチマークテストで最先端の性能を達成し、オープン合成ベンチマークで複数のクローズドソースの高度研究エージェントを上回っています。
ModernVBERT
ColModernVBERTはModernVBERTの後期インタラクティブバージョンで、ビジュアルドキュメント検索タスクに特化して微調整され、このタスクで最も高い性能を発揮するモデルです。これは2.5億のパラメータを持つコンパクトなビジュアル - 言語エンコーダで、ビジュアルドキュメントベンチマークテストではパラメータが約10倍のモデルに匹敵する性能を達成し、同時にCPU上でも十分な推論速度を持っています。
MEGHT
Qwen3 0.6Bモデルをベースにファインチューニングされた検索クエリ生成モデルで、ユーザー入力と対話コンテキストに基づいて関連する検索クエリを生成でき、検索エンジン提案システムやチャットボットなどのアプリケーションシナリオに適しています。
driaforall
これは8ビット精度のMLXバージョンのメモリエージェントモデルで、Qwen3 - 4B - Thinking - 2507をベースに訓練され、メモリシステム内の情報検索、更新、およびクリアランスタスクを専門に処理します。
QuantTrio
DeepSeek-V3.1はDeepSeek-V3.1-Baseをベースに事後学習を行った大規模言語モデルで、128Kのコンテキスト長を持ち、混合思考モード、スマートツール呼び出し、コードエージェント機能をサポートしています。このモデルは複数のベンチマークテストで優れた成績を収めており、特に数学的推論、コード生成、検索エージェントタスクで顕著な向上が見られます。
Nihal2000
これはsentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2モデルのTensorFlow Lite変換版で、エッジデバイス向けに最適化されています。このモデルはテキストを384次元のベクトル空間にマッピングでき、意味検索やテキストの類似度計算などのタスクをサポートします。Float32とINT8量子化の2つのバージョンが提供され、量子化バージョンのサイズは約4分の1に縮小され、CPU上での実行速度が大幅に向上します。
Shuu12121
CodeModernBERT-Owl-3.0は、CodeModernBERTシリーズの多言語長文脈エンコーダモデルの最終事前学習バージョンで、コード検索、コード要約、エラー修正、表現学習などの下流のコード関連タスクに最適化されています。
slupart
SPLADE++モデルを基に対話型検索向けに適応させたバージョンで、QReCCデータセットを使用してクエリエンコーダを微調整し、マルチターン対話型検索の性能を最適化しました。
mohamed2811
エジプトの法律書籍と合成データで訓練されたアラビア語センテンストランスフォーマーで、意味的テキスト類似度と情報検索タスクに最適化されています。
modularStarEncoder
ModularStarEncoder-300Mは、ModularStarEncoder-1Bの事前学習モデルをSynthCoNLデータセットで微調整したエンコーダモデルで、コードからコード、およびテキストからコードの検索タスクに特化しています。このモデルは階層的自己蒸留技術を採用しており、ユーザーは計算能力に応じて異なるサイズのレイヤーバージョンを選択できます。
VISAI-AI
BAAI/bge-m3モデルをタイ語法律クエリデータでファインチューニングしたバージョンで、密検索、語彙マッチング、マルチベクトル相互作用をサポート
AMead10
Llama 3.2シリーズは多言語大規模言語モデルで、1Bと3Bのパラメータ規模を持ち、多言語対話ユースケース向けに最適化されており、エージェント検索や要約タスクを含みます。
fine-tuned
jina-embeddings-v2-base-enを基に微調整したテキスト埋め込みモデルで、法律相談の検索エンジン最適化のために特別に設計され、中国語と英語の法律テキストの特徴抽出をサポートします。
naver
SPLADE-v3-LexicalはSPLADEモデルの語彙重み付けバージョンで、情報検索タスクに特化し、クエリ側では拡張を行いません。
nasa-impact
Indus-Retrieverはnasa-smd-ibm-v0.1エンコーダーモデルをファインチューニングしたデュアルエンコーダー文変換モデルで、NASA科学ミッション理事会(SMD)の自然言語処理タスク向けに設計され、情報検索とインテリジェント検索能力を向上させます。
IndusはRoBERTaベースのエンコーダー専用Transformerモデルで、NASA科学ミッション理事会(SMD)のアプリケーション領域に最適化されており、科学情報検索やインテリジェント検索に適しています。
sdadas
MMLW（私はより良いメッセージを得なければならない）はポーランド語のニューラルテキストエンコーダで、情報検索タスクに最適化されており、クエリと段落を768次元ベクトルに変換できます。
NASA-AIML
sentence-transformersベースのカスタム情報検索モデルで、エンジニアリングドキュメント向けに最適化され、設計段階での関連ドキュメント識別に使用
SupermemoryはAI駆動の記憶エンジンで、個人データを統合することでLLMにコンテキスト知識を提供し、情報のスマートな管理と検索を実現します。
これは、ブラウザ制御、芸術と文化、クラウドプラットフォーム、コマンドライン、通信、顧客データプラットフォーム、データベース、開発者ツール、データサイエンスツール、ファイルシステム、金融とフィンテック、ゲーム、知識と記憶、位置サービス、マーケティング、監視、検索、ユーティリティツールなど、複数のカテゴリをカバーする、継続的に更新されるMCPサーバーの選りすぐりのリストです。各プロジェクトにはGitHubリンクとスター数が付属しており、ユーザーがすぐに理解して使用できるようになっています。
Haiku RAGは、LanceDB、Pydantic AI、Doclingを基盤とした高度な検索強化生成システムです。ハイブリッド検索、再ランキング、質問応答エージェント、多エージェント研究プロセスをサポートし、ローカルファーストのドキュメント処理とMCPサーバー統合を提供します。
セレナは強力なオープンソースのコーディングエージェントツールキットで、大規模言語モデル（LLM）をコードベース上で直接動作するフル機能のエージェントに変えることができます。IDEに似た意味論的なコード検索と編集ツールを提供し、様々なプログラミング言語をサポートし、MCPプロトコルまたはAgnoフレームワークを介して様々なLLMと統合することができます。
MCPエージェントメールは、AIプログラミングエージェント向けのメール形式の調整レイヤーで、ID管理、メッセージの送受信、ファイルの予約、検索機能を提供し、複数のエージェントの非同期協力と競合の回避をサポートします。
Perplexity MCP Serverは、PerplexityのAIモデルを利用して、クエリの複雑度を自動的に分析し、最適なモデルを選択してリクエストを処理するインテリジェントな研究アシスタントです。検索、推論、深掘り研究の3種類のツールをサポートしています。
Redis MCPサーバーは、Redis用に設計された自然言語インターフェースサービスで、AIエージェントが自然言語でRedisデータをクエリし管理でき、MCPプロトコルを統合し、複数のデータ構造と検索機能を提供します。
searXNGを介してエージェントシステムと検索システムを接続するMCPサーバー
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。
MCP - Mem0は、AIエージェントに長期記憶機能を提供するテンプレート実装で、Model Context Protocol (MCP)サーバーとMem0を統合し、記憶の保存、検索、および意味検索をサポートします。
Perplexity MCP Serverは、PerplexityのAIモデルを利用して、自動クエリ複雑度検出と最適なモデルルーティング機能を提供するインテリジェントな研究アシスタントで、検索、推論、深度研究の3種類のツールをサポートしています。
Crawl4AI RAG MCPサーバーは、ウェブクローラーとRAG機能を統合したAIエージェントサービスで、スマートURL検出、再帰的クローリング、並列処理、ベクトル検索をサポートし、AIコーディングアシスタントに強力な知識取得と検索機能を提供することを目的としています。
RAG Webブラウザーアクター用に実装されたMCPサーバー。AIエージェントによるウェブ検索とコンテンツ抽出をサポートします。
多検索エンジンに基づくAPIキー不要のウェブ検索MCPサービスで、構造化された結果の返却と記事内容の取得をサポートします。
ConsultingAgents MCP Serverは、複数のモデルを持つコンサルティングエージェントサーバーで、MCPプロトコルを通じてClaude Codeに4種類のAI専門家（Darren、Sonny、Sergey、Gemma）のコンサルティングサービスを提供し、コード分析、ドキュメント検索、リポジトリレベルの開発計画をサポートします。
Marginalia検索サービスを提供するMCPサーバー
AIエージェントのコンテキストウィンドウ/メモリを拡張するためのMCPサーバーで、メモリの保存、検索、管理をサポートし、意味検索機能を備えています。
このプロジェクトは、コミュニティによって維持管理されるMCPサーバーの集合で、テキスト検索、HTTPリクエスト、システム操作などのさまざまな機能サービスを提供し、CLIツールを通じてインストールと管理が可能です。
坦ペレバスMCPサーバーは、AIエージェントがバスのリアルタイム情報にアクセスするためのツールを提供し、停留所検索や到着時間照会などの機能があります。
Graphiti MCP Serverは、AIエージェントが動的環境で時間感知型の知識グラフを構築およびクエリするための拡張版の知識グラフフレームワークです。MCPプロトコルを通じてコア機能を公開し、ユーザーの対話、企業データ、外部情報の継続的な統合をサポートし、増分更新、効率的な検索、正確な履歴クエリ機能を提供します。
%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)
