米国移民・関税執行局は、Palantirの生成AIシステムを導入し、移民関連の通報情報の自動分類と要約に活用。AI技術が法執行の最前線に深く関与する新たな段階へ。....
2026年1月29日、GoogleはChromeにGemini AIを活用した「自動ブラウジング」機能を導入。従来の質問応答から、ウェブページ要約や複雑操作の自律実行が可能な「行動エージェント」へ進化し、ChromeのAI化を加速。....
Google検索がアップグレードし、AI概要で追加質問が可能に。生成された要約内で直接質問でき、AIモードにシームレスに移行。会話型検索でより自然な対話を実現。....
SpotDraftはクアルコム・ベンチャーズから800万ドルの戦略的出資を獲得し、企業価値は3.8億ドルに倍増。オフライン契約レビュー機能を核に、データプライバシー要件の厳しい企業AI市場で差別化を実現。....
無料のAI PDF要約ツールで、文書を瞬時に要約し、AIとチャットして要点を理解できます。
ReadMeetingはAIを用いて会議を自動で要約し、要点、目標、次のステップを明確にし、時間を節約して効率的です。
DeepPDFはAI研究アシスタントで、深層学習用のPDFドキュメントを扱い、チャット、要約、翻訳比較、および重要用語、画像、数式の分析機能を提供します。
AIがPPT制作をサポートし、迅速にプレゼンテーションを生成します。
Openai
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200
コンテキスト長
Bytedance
-
Deepseek
$4
$16
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Alibaba
$2
Google
Baidu
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1k
Tencent
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131
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250
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Baichuan
192
Stepfun
$38
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16
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8
$1.05
$4.2
Foshie
これはGoogleのmT5-smallモデルをアマゾンのデータセットで微調整した英語からスペイン語への翻訳モデルで、テキスト要約生成タスクに特化しています。モデルは評価セットでRouge1: 16.44、Rouge2: 8.04のスコアを獲得しました。
mradermacher
これは gravitee-io/very-small-prompt-compression モデルの静的量子化バージョンで、提示圧縮とテキスト要約タスクに特化しています。このモデルは Dolly-15k 提示圧縮データセットを基にトレーニングされ、英語の言語処理をサポートし、複数の量子化レベルを選択できます。
shorecode
これは効率的なテキスト要約モデルで、大規模言語モデルのプロンプト内のテキスト内容を圧縮するために特別に設計されており、7倍以上の圧縮率を達成でき、API呼び出しコストを大幅に削減します。
thenexthub
これは多言語処理をサポートするマルチモーダルモデルで、自然言語処理、コード処理、音声処理などの複数の分野をカバーし、自動音声認識、音声要約、音声翻訳、ビジュアル質問応答などの様々なタスクを実行できます。
nvidia
NVIDIA Nemotron Nano v2 12B VLは強力なマルチモーダルビジュアル言語モデルで、多画像推論と動画理解をサポートし、文書インテリジェンス、ビジュアル質問応答、要約機能を備え、商用に使用できます。
これはGoogleのT5 Efficient Tinyアーキテクチャに基づく軽量なテキスト要約生成モデルで、shorecode/summary-collection-200k-rowsデータセットを使用して訓練され、自動テキスト要約タスクに特化しており、効率的な推論と低いリソース占有という特徴を持っています。
RedHatAI
これはNVIDIA-Nemotron-Nano-9B-v2モデルのFP8動的量子化バージョンで、重みと活性化をFP8データ型に量子化することで最適化を実現し、ディスクサイズとGPUメモリ要件を約50％削減し、同時に優れたテキスト生成性能を維持します。
これはQwen3-VL-235B-A22B-Instructの量子化バージョンで、重みと活性化値をFP8データ型に量子化することで、ディスク容量とGPUメモリの要件を約50％削減します。テキスト、画像、ビデオの入力をサポートし、テキストを出力し、さまざまな自然言語処理とマルチモーダルタスクに適しています。
これはYouTubeコメントの要約タスクに対する量子化モデルで、Sivakkanth/youtube_comments_summarizerの基礎モデルを基に静的量子化処理が行われています。このモデルは英語のYouTubeコメントの自動要約に特化しており、さまざまな量子化バージョンを提供して異なるハードウェア要件を満たします。
te-sla
PiloT5はT5アーキテクチャに基づいたセルビア語のテキスト要約モデルで、2億4800万のパラメータを持ち、セルビア語のテキストの自動要約タスクを処理するために特別に設計されています。このモデルはTESLAプロジェクトによって開発され、セルビア共和国科学基金の支援を受けています。
これはDevstral-Small-2507モデルのINT8量子化バージョンで、重みと活性化値を8ビット整数に量子化することで、GPUメモリとディスク空間の要件を約50%大幅に削減し、同時に良好なコーディングタスクのパフォーマンスを維持しています。
Devstral-Small-2507-FP8-Dynamicは、Devstral-Small-2507の重みとアクティベーションをFP8データ型に量子化することで得られた最適化モデルで、GPUメモリとディスク容量の要件を約50％削減し、同時に元のモデルに近い性能を維持します。
prithivMLmods
Gemma 3 270MはGoogleが開発した軽量マルチモーダルモデルで、Geminiシリーズと同じ研究技術に基づいており、テキストと画像の入力をサポートし、32Kのコンテキストウィンドウを持ち、質問応答、要約、画像理解、コード生成などのタスクで高品質な出力を提供します。
fdtn-ai
これはLLaMA 3.1ベースの80億パラメータのネットワークセキュリティ専用モデルで、8ビット量子化処理が施され、脅威インテリジェンスの要約、脆弱性分類、イベント分析などのネットワークセキュリティタスク向けに設計されています。
Phonepadith
これは、GoogleのGemma 3 - 12B Instructモデルをベースに、10,000を超えるラオス語の監督サンプルを使用して訓練された、ラオス語のテキスト要約タスクに特化したモデルです。高品質なラオス語のテキスト要約を生成することができます。
これはラオス語に特化して最適化された要約生成モデルで、Google Gemma - 3 - 4B - Instructモデルをベースに、5000以上の高品質なラオス語の入力 - 出力ペアを使って微調整されており、主に人工知能とデジタルコンテンツ(AIDC)のテーマに焦点を当てています。
yanmyoaung04
これはUnslothのDeepSeek - R1 - Distill - Llama - 8Bモデルを微調整したネットワークセキュリティ専用バージョンで、ネットワークセキュリティ関連の内容の生成と理解に特化し、脅威インテリジェンスの要約や脆弱性分析などのタスクをサポートします。
NVIDIA Qwen3-30B-A3B FP4モデルは、アリババクラウドのQwen3-30B-A3Bモデルの量子化バージョンで、最適化されたTransformerアーキテクチャを採用し、自己回帰型言語モデルです。このモデルはTensorRT Model Optimizerを使用してFP4量子化を行い、各パラメータのビット数を16ビットから4ビットに減らし、ディスクサイズとGPUメモリ要件を約3.3倍削減しながら、高いパフォーマンスを維持します。
NVIDIA Qwen3-235B-A22B FP4モデルは、アリクラウドのQwen3-235B-A22Bモデルの量子化バージョンで、最適化されたTransformerアーキテクチャを採用した自己回帰型言語モデルです。このモデルは、FP4量子化技術を用いてパラメータを16ビットから4ビットに削減し、ディスク容量とGPUメモリの要件を約3.3倍削減すると同時に、高い精度と性能を維持します。
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。
チャット記録を要約するためのMCPサーバープロジェクト
MCPプロトコルに基づく構造化思考サーバーで、思考段階を定義することで複雑な問題を分解し要約を生成するのに役立ちます。
TypeScriptベースのMCPサーバーで、シンプルなノートシステムを実装し、ノートの作成と要約機能をサポートします。
このプロジェクトはLangChainにModel Context Protocol（MCP）ツールの呼び出しサポートを提供し、MCPツールキットを通じてAIモデルとの相互作用を実現します。例えば、ファイルの読み取りや要約の生成などです。
FileScopeMCPはTypeScriptベースのコード分析ツールで、ファイルの重要度スコアを計算し、依存関係を追跡し、可視化チャートを生成し、ファイルの要約を追加することで、開発者がコードライブラリの構造を迅速に理解するのを支援します。多言語のプロジェクト分析をサポートし、Mermaidチャートの生成と永続的なストレージ機能を提供し、Cursorのモデルコンテキストプロトコルと統合できます。
MCP Mediumアクセラレータは、ユーザーがMediumの記事アーカイブリンクを入力することで、最新の記事のリンクを抽出し、記事の要約を生成し、ローカルに保存して、後で検索できるようにするサーバーツールです。Claude DesktopなどのLLMとの統合をサポートしています。
Kagiセッショントークンに基づく軽量なNode MCPサーバーで、検索とコンテンツの要約機能を提供し、公式APIキーなしでKagiサービスにアクセスできます。
MCPプロトコルを実装したノートサービスシステムで、ノートの保存、要約、追加機能を提供します。
このプロジェクトは、FastAPIに基づいたMCPサーバーを実装しており、HTTPリクエストを介してファイルシステムとやり取りできます。ファイルの作成、読み取り、コピー、移動、削除をサポートし、Google Gemini APIを統合してファイルコンテンツの処理と要約生成を行います。
Fireflies.aiのMCPサーバーは、会議トランスクリプトの取得、検索、要約生成機能を提供します。
Gemini APIに基づくMCPサーバーで、AI駆動のウェブ検索と要約サービスを提供し、情報を合成して引用付きの総合的な回答を返します。
シャーロックドメインMCPサーバーは、ドメインの購入と管理サービスを提供し、ノート保存システムとノート要約機能を備えています。
JSON - RPC 2.0ベースのクロスプラットフォームノート管理サービスで、コマンドラインとバックグラウンドサービスの2つの動作モードをサポートし、スレッドセーフなノート操作と要約生成機能を提供します。
TypeScriptベースのMCPサーバーで、BacklogとModel Context Protocolの統合を実現し、プロジェクトリソースへのアクセス、APIインタラクションツール、およびデータの要約分析機能を提供します。
会議分析、会議要約、ウェビナーからブログ記事への変換などの標準化されたコンテンツ分析テンプレートを提供するMCPサーバープロジェクトです。
シャーロックMCPサーバーは、ドメインの購入と管理を行うサービスで、簡単なノート保存システムを実装しています。カスタムURIスキーム、ノート要約機能、ノート追加ツールを備えています。
arXiv APIを通じて科学論文へのアクセスを提供するMCPサーバーで、検索、論文のメタデータと要約の取得などの機能をサポートしています。
簡単なノート保存システムを実現するMCPサーバーで、カスタムURIアクセスとノート要約機能をサポートします
ソラナモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーと関連リソースの精選リストで、ウォレット分析、トークン取引、フォーラム要約などのさまざまな機能が実装されており、AIエージェントとソラナブロックチェーンの標準化されたやり取りをサポートします。
YouTube動画分析MCPサービスで、転写抽出、内容要約、AIによる質問応答機能を提供します。
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