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

OpenModel-1T-A50B-InstructはNeXTHubが開発した兆億パラメータのハイブリッドエキスパートモデルで、進化思考チェーントレーニング方法を組み合わせ、推論能力とエネルギー効率のバランスを図り、深度推論能力と128Kの長文脈処理能力を備えています。

自然言語処理Safetensors

Qwen3-VL-8B-Thinkingは、アリババクラウドのQwenチームによって開発された80億パラメータのマルチモーダル大規模言語モデルで、深度マルチモーダル推論用に設計されており、ビジュアル理解、長文脈処理、構造化思考チェーン生成をサポートし、複雑な推論タスクで優れた性能を発揮します。

マルチモーダルMlx

Qwen3-4B-Thinking-2507はQwen3-4Bモデルのアップグレード版で、思考能力、推論品質と深度を大幅に向上させ、様々なタスクで優れた性能を発揮し、256Kの長文脈理解をサポートします。

自然言語処理Transformers

RWKV - 7アーキテクチャに基づく軽量級言語モデルで、flash - linear attention形式を採用し、多言語サポートと深度思考能力を備え、テキスト生成タスクに適しています。

自然言語処理Transformers多言語

深度思考モデルは、分析的なタスク用に設計されたテキスト生成モデルで、敏感なクエリを処理する際に分析的な中立性を維持し、論争的なトピックにおいて事実の完全性を確保することができます。

自然言語処理Transformers英語

Flash線形注意力機構に基づくRWKV-7 g1モデルで、多言語処理をサポートし、深度思考能力を備えています。

自然言語処理Transformers多言語

Theta-35はSVECTORが提供するThetaシリーズの高度な推論モデルで、複雑な思考と推論に特化しており、深度のある論理分析と多段階推論が必要な難問で優れた性能を発揮します。

自然言語処理Transformers英語

これは実験的に構築された大規模言語モデルで、Dolphin3.0 - R1 - Mistral - 24BとBrainstorm 40x技術を組み合わせ、パラメータ数は45Bで、強力な深度推論と思考能力を備えています。モデルは32kのコンテキスト長をサポートし、CHATMLテンプレート形式を採用し、推論過程の詳細出力を特別に最適化しています。

自然言語処理Gguf英語