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。

自然言語処理Transformers英語

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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GLM-4.6は智譜AIが発表した次世代のテキスト生成モデルで、GLM-4.5と比較して、長いコンテキストウィンドウ、より優れたコーディング性能、より強力な推論能力など、多くの面で顕著な改善が見られます。このモデルは、いくつかの公開ベンチマークテストで優れた結果を収めており、国内外の主要モデルと比較しても競争力があります。

自然言語処理Transformers多言語

GLM-4.6は智譜AIが開発した次世代の大規模言語モデルで、GLM-4.5と比較して、文脈処理、コーディング能力、推論性能の面で著しい向上が見られます。このモデルは200Kの文脈長をサポートし、複数の公開ベンチマークテストで優れた成績を収めており、特にコード生成、推論、エージェントタスクの分野で競争力を持っています。

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GLM-4.6は智譜AIが発表した次世代のテキスト生成モデルで、GLM-4.5と比較して、文脈処理、コード化性能、推論能力などの面で著しい向上を実現し、200Kの文脈長をサポートし、より強力なエージェント能力と洗練されたライティング能力を備えています。

自然言語処理Transformers多言語

GLM-4.6-FP8は智譜AIが発表した次世代のテキスト生成モデルで、GLM-4.5と比較していくつかの重要な点で著しい改善が見られます。このモデルはより長い文脈ウィンドウ、卓越したコーディング性能、高度な推論能力、およびより強力なエージェント機能を備えており、より複雑なタスクを処理することができます。

自然言語処理Transformers多言語

LFM2はLiquid AIによって開発された次世代のハイブリッドモデルで、エッジAIとデバイス端末のデプロイメントに特化して設計されており、品質、速度、メモリ効率の面で新しい基準を確立しています。このモデルは革新的なハイブリッドLiquidアーキテクチャを採用し、乗算ゲートと短い畳み込みを備えており、多言語処理をサポートしています。

自然言語処理Transformers多言語

LFM2はLiquid AIによって開発された次世代の混合モデルで、エッジAIとデバイス端のデプロイに特化して設計されています。このモデルは、品質、速度、メモリ効率の面で新しい基準を確立し、特にリソースが制限された環境での動作に適しています。

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GLM-4.5V-AWQ-4bitは、Zhipu AIの次世代フラッグシップテキスト基礎モデルに基づいて構築された量子化バージョンのマルチモーダルモデルで、AWQ-4bit量子化技術により最適化され、優れた性能を維持しながら計算リソースの必要量を大幅に削減します。このモデルは42の公開視覚言語ベンチマークテストで同規模のモデルのSOTA性能を達成し、強力な視覚推論能力を備えています。

マルチモーダルTransformers多言語

LFM2はLiquid AIによって開発された次世代のハイブリッドモデルで、エッジAIとデバイス端末デプロイ向けに設計され、品質、速度、メモリ効率の面で新しい基準を確立しました。

自然言語処理Gguf多言語

LFM2はLiquid AIによって開発された次世代のハイブリッドモデルで、エッジAIとデバイス端デプロイ向けに設計され、品質、速度、メモリ効率の面で新しい基準を確立しました。

自然言語処理Gguf多言語

LFM2はLiquid AIによって開発された次世代の混合モデルで、エッジAIとデバイス端でのデプロイに特化しており、品質、速度、メモリ効率の面で新たな基準を確立しています。

自然言語処理Gguf多言語

LFM2はLiquid AIによって開発された次世代の混合モデルで、エッジAIとデバイス端末デプロイ向けに設計され、品質、速度、メモリ効率の面で新しい基準を確立しました。

自然言語処理Transformers多言語

LFM2はLiquid AIによって開発された次世代の混合モデルで、エッジAIとデバイス端末のデプロイに特化しており、品質、速度、メモリ効率の面で新しい基準を確立しています。

自然言語処理Transformers多言語

LFM2-700MはLiquid AIによって開発された次世代の混合モデルで、エッジAIとデバイス端末でのデプロイに特化して設計され、品質、速度、メモリ効率の面で新しい基準を確立しました。

自然言語処理Transformers多言語

II-Medical-8Bはインテリジェントインターネットが開発した次世代医療大規模言語モデルで、AI医療推論能力を強化するために設計され、医療質問応答能力において大きなブレークスルーを実現しました。

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xLAM-2はSalesforceが開発した次世代大型アクションモデルで、マルチターン会話と関数呼び出し能力に特化しており、ユーザーの意図を実行可能なアクションに変換し、AIエージェントの中核コンポーネントとして機能します。

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WizardLM-2 8x22BはマイクロソフトAIが開発した次世代の最先端大規模言語モデルで、エキスパート混合（MoE）アーキテクチャを採用し、複雑な対話、多言語、推論、エージェントタスクで優れた性能を発揮します。

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