中国科学曙光は鄭州コアノードで全国初の3万カードscaleXスーパークラスターを稼働開始し、国内最大の国内AI算力プールを構築した。万カードから3万カードへの移行にわずか2か月を要し、国内算力の重要な突破を示している。
中国における生成AI（AIGC）ユーザーは急増し、2025年12月時点で6.02億人、普及率42.8%に達し、技術の急速な拡大を示している。....
シーメンスはフランスのAIスタートアップであるカノプスAIを秘匿して買収し、取引額は約1.5億～3億ユーロとされている。この動きは、シーメンスのカルイブレウェハース製造ソフトウェアに先進的な計算測定技術を導入し、AIの能力を強化し、半導体製造の競争力を高めるためである。
グーグルは2025年第4四半期の決算説明会で、アップルとのAI協力に関する具体的な詳細を避け、クラウドサービスプロバイダーとしての役割を確認し、ジェミニをベースにした次世代技術の開発を支援したことを示した。
安定して高効率なAI計算力およびGPUリースサービスを提供します。
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Google
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入力トークン/百万
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コンテキスト長
Xai
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Openai
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Alibaba
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Bytedance
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Tencent
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Anthropic
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mlx-community
これはKimi-Linear-48B-A3B-Instructモデルを変換した6ビット量子化バージョンで、Apple MLXフレームワーク用に最適化されています。このモデルは元のモデルの強力な指令追従能力を保持しながら、量子化技術により格納と計算の要件を大幅に削減し、Appleハードウェアで効率的に動作するのに適しています。
LiquidAI
PyLateは、文の類似度計算と情報検索に特化したツールキットで、さまざまなデータセットで効率的な情報検索タスクを実行でき、関連分野の研究とアプリケーションに強力なサポートを提供します。このモデルは8つの言語をサポートし、複数のベンチマークテストで優れた性能を発揮します。
cpatonn
Qwen3-VL-32B-Instruct AWQ - INT4は、Qwen3-VL-32B-Instructベースモデルの4ビット量子化バージョンで、AWQ量子化方法を採用し、性能を維持しながら、ストレージと計算リソースの要件を大幅に削減します。これはQwenシリーズで最も強力な視覚言語モデルで、テキスト理解、視覚知覚、文脈長などの面で全面的にアップグレードされています。
Salesforce
CoDAはSalesforce AI Researchによって開発された拡散モデルに基づくコード生成言語モデルで、双方向コンテキスト理解能力を備え、強力なコード生成と補完タスク用に設計されています。このモデルはわずか17億のパラメータで、低い計算要件を維持しながら卓越したコード生成性能を実現しています。
AdilZtn
SmolVLAはコンパクトで効率的な視覚言語アクションモデルで、計算コストを削減しながら競争力のある性能を達成し、消費者向けハードウェアにデプロイできます。このモデルはLeRobotを使用してトレーニングされ、ロボット技術アプリケーション向けに設計されています。
NiryoTeam
SmolVLAはコンパクトで効率的な視覚言語行動モデルで、計算コストを削減しながら競争力のある性能を実現し、消費者向けハードウェアにデプロイすることができます。このモデルはLeRobotによってトレーニングされ、ロボット技術タスク向けに設計されています。
GeniusJunP
SmolVLAはコンパクトで効率的な視覚-言語-行動モデルで、計算コストを削減しながらも競争力のある性能を維持でき、消費者向けハードウェアに適しています。このモデルはLeRobotフレームワークを使用してトレーニングされ、ロボット技術タスクに特化して最適化されています。
SmolVLAはコンパクトで効率的なビジュアル - 言語 - アクションモデルで、計算コストを削減しながらも競争力のある性能を発揮し、コンシューマ向けハードウェアにデプロイできます。このモデルはLeRobotフレームワークを使用してトレーニングされ、ロボット技術のアプリケーション向けに設計されています。
QuantTrio
Seed-OSS-36B-Instruct-AWQは、バイトダンスのSeedチームが開発した36Bパラメータの大規模言語モデルの量子化バージョンで、強力な長文脈処理能力、推論能力、エージェント機能を備え、最大512Kの文脈長と柔軟な思考予算制御をサポートしています。
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。
GLM-4.5-Air-8bitは、智譜AIのGLM-4.5-Airモデルから変換された8ビット量子化バージョンで、MLXフレームワーク用に特別に最適化されています。このモデルは、オリジナル版の強力な自然言語処理能力を維持しながら、量子化技術によってメモリ使用量と計算要件を削減し、Apple Siliconデバイスで効率的に動作するのに適しています。
CohereLabs
Cohere Labs Command A Visionは、1120億のパラメータを持つ企業レベルの視覚言語モデルで、画像理解タスクに最適化されており、高いパフォーマンスを維持しながら低い計算要件を持っています。このモデルは多言語の入出力をサポートし、画像とテキストのマルチモーダル入力を処理できます。
hemantn
AbLang2は、オックスフォードタンパク質情報学グループによって開発された、抗体配列に特化したTransformer言語モデルです。抗体配列分析、復元、および表現学習を行うことができ、抗体設計と研究に強力な計算ツールを提供します。
unsloth
Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507は強力な混合専門家言語モデルで、知識推論、数学計算、科学分析、プログラミングなどの複数の分野で優れた性能を発揮します。このモデルは総パラメータ235Bと活性化パラメータ22Bを持ち、256Kの長文脈理解をサポートし、オープンソースの思考モデルの中で最も先進的な性能レベルに達しています。
QCRI
Fanar-1-9B-Instructは、カタール計算研究機関（QCRI）によって開発された強力なアラビア語 - 英語の大規模言語モデルです。現代標準アラビア語と複数のアラビア方言をサポートし、イスラムの価値観とアラビア文化に整合しています。
macwiatrak
Bacformerは細菌ゲノミクス用の基礎モデルで、細菌の全ゲノムをタンパク質配列としてモデリングします。このモデルは、ゲノム内の位置で並べられたタンパク質の集合を入力とし、Transformerを通じてコンテキストタンパク質表現を計算し、タンパク質 - タンパク質相互作用を捉えます。約130万の細菌ゲノムと4万の完全ゲノムで訓練され、約30億のタンパク質配列を含んでいます。
kakaocorp
KananaはKakaoが開発したバイリンガル(韓国語/英語)言語モデルシリーズで、韓国語タスクで優れた性能を発揮し、英語タスクでも競争力があり、同規模のモデルと比較して計算コストを大幅に削減しています。
sinequa
Sinequaによって開発されたベクトル化ツールで、入力された段落やクエリから埋め込みベクトルを生成し、文の類似度計算や検索タスクに使用されます。
facebook
Hieraは階層型ビジョントランスフォーマーモデルで、高速性、強力な機能、ミニマリストな設計を兼ね備え、画像・動画タスクにおいて既存技術を大幅に上回る性能と計算効率を発揮
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DeepSeekMathは数学問題解決に特化した大規模言語モデルで、強力な数学的推論と計算能力を備えています。
Rustを用いて開発されたローカライズされたAI財務管理システムで、自然言語入力、インテリジェント分析、税務計算、債務追跡をサポートし、すべてのデータはローカルのSQLiteデータベースに保存されます。
効率的なタスクマネージャーで、複数のファイル形式（Markdown、JSON、YAML）をサポートし、強力な検索、フィルタリング、組織化機能を提供します。最小限のツールの混乱と最大限のLLM予算効率を目的として設計されています。
MCP Expr-Langは、Model Context Protocol (MCP)とexpr-langエンジンに基づいた、Claude Desktop用の強力な式評価ツールで、複雑なデータ操作、計算、変換をサポートします。
MCPプロトコルとSymPyライブラリに基づく数学計算サービスで、強力なシンボル計算能力を提供します。
MCPプロトコルとSymPyライブラリに基づく数学計算サービスで、強力な記号計算能力を提供し、基本演算、代数演算、微積分、方程式の求解、行列演算などの機能を備えています。
MoziChem - MCPは、Model Context Protocol（MCP）に基づく化学工学と化学応用のサーバーセットです。熱力学モデル、状態方程式計算、相平衡計算などの専門ツールを提供し、AIアシスタントが複雑な化学工学計算を実行できるようにサポートします。
ChatGPTベースの軽量なMCPツールで、BANTメカニズム（予算、権限、ニーズ、タイムライン）を通じて潜在顧客を選別し、ユーザーに段階的に情報入力を誘導します。
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本プロジェクトはMCPプロトコルに基づくPythonサーバーで、土壌保全技術規範の照会と計算機能を提供し、マニング係数、土圧力係数、排水溝流速、斜面安定などの工学計算、および台湾地域の緯度経度とUTM/TWD97座標の変換を含みます。AIアプリケーションの統合に適しています。
Axion - MCPはGoogle Earth Engineをベースにした企業向けの地理空間分析プラットフォームで、MCPプロトコルを通じてClaude Desktopを強力なリモートセンシングデータ処理ワークステーションに変え、衛星データアクセス、植生指数計算、災害リスク評価、作物分類などの高度な機能を提供します。
GNNEPCSAFT MCPサーバーは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）に基づく実装で、GNNePCSAFTツールの熱力学計算に使用されます。グラフニューラルネットワーク（GNN）を通じてePC - SAFTパラメータを予測し、純物質と混合物の密度、蒸気圧などの熱力学的性質の計算をサポートし、自動的にPubChemから分子データを取得します。
YNAB MCPサーバーは、You Need A Budget(YNAB)とシームレスに統合するためのモデルコンテキストプロトコルサーバーで、AIアシスタントがユーザーのYNAB予算とやり取りできるようにし、強力な自動化と分析機能を提供します。
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