マイクロソフトがオーソライスAIモデルPhi-4-Reasoning-Vision-15Bを発表しました。高解像度の視覚認識能力と深い推論能力を備え、初めて「見える」ことと「深く考える」ことを同時に実現した小型言語モデルであり、開発者に新たなスマートなアプリケーションの可能性を開きました。
AIショッピングアシスタントの普及に伴い、詐欺グループがAIを悪用した返金詐欺や不正利益獲得を行うケースが増加。Riskified社は、大規模言語モデル経由の取引はリスクが高く、同社のAIプラットフォームを拡張し「ブラックAIエージェント」への対策を強化している。....
アリババの大規模言語モデル「通義千問」の責任者、林俊旸氏が3月4日に退任を発表。SNSでの別れの言葉が業界の注目を集めており、彼の離脱がアリの大規模モデル開発に影響を与える可能性がある。....
2026年2月、キングス・カレッジ・ロンドンの研究では、GPT-5.2など3つの大規模言語モデルが核危機シミュレーションで国家指導者を演じ、3段階の認知アーキテクチャを通じ、7種類のストレス状況下で戦略的意思決定を行った。300ラウンド超・78万字の推論データから、AIの極端な不確実性下での戦略的行動パターンが明らかになった。....
コードを使って財務を記録し、AIの洞察を活用して、会計を透明化し、スクリプト化可能にし、大規模言語モデルの時代に適応させます。
Xpoz MCPは、Claudeや大規模言語モデルが自然言語でソーシャルメディアデータを照会可能なように設計されています。APIキーやレートリミットなしで利用可能です。
中国電信人工知能研究院が開発した言語モデルです。
Vadu AIは無料でAIビデオと画像を生成でき、17種類の言語をサポートし、複数のモデルから選択できます。
Google
$0.49
入力トークン/百万
$2.1
出力トークン/百万
1k
コンテキスト長
Openai
$2.8
$11.2
Xai
$1.4
$3.5
2k
$7.7
$30.8
200
-
Anthropic
$105
$525
$0.7
$7
$35
$17.5
$21
Alibaba
$1
$10
256
Baidu
128
$6
$24
$2
$20
$4
$16
RinggAI
これは通話記録分析用に特別に開発された混合言語AIモデルで、ヒンディー語、英語、およびヒンディー語と英語の混合通話の文字起こし内容を処理できます。モデルはQwen2.5 - 1.5B - Instructをベースに微調整されており、強力な多言語理解と情報抽出能力を備えています。
Clemylia
ピカチュウ言語モデルはClemyliaが起こした独自の実験的な言語プロジェクトで、完全にゼロから訓練され、「ピカチュウ」の音声コーパスのみに基づいており、小型言語モデルがネイティブ言語のアイデンティティを創造する能力を示しています。
Trilogix1
Fara-7Bは、コンピューターの使用シーンに特化して設計された、パラメータがわずか70億の効率的な小型言語モデルです。ウェブ操作などの高度なユーザータスクで優れた性能を発揮し、より大規模なプロキシシステムと競争することができます。
nightmedia
これは実験的な量子化大規模言語モデルで、Deckard（qx）量子化方法を採用し、埋め込み層は3ビット量子化です。このモデルはノルム保持双投影除去（NPBA）技術によって再構築され、セキュリティ制限メカニズムを削除するだけでなく、モデルの認知深度と推論能力を強化しています。
pramjana
Qwen3-VL-4B-Instructはアリババが開発した40億パラメータの視覚言語モデルで、Qwen3アーキテクチャに基づいて開発され、マルチモーダル理解と対話タスクをサポートします。このモデルは強力な画像理解とテキスト生成能力を備え、複雑な視覚言語対話シーンを処理することができます。
Gheya-1はLES-IA-ETOILESエコシステムにおける次世代の基礎言語モデルで、2.02億のパラメータを持ち、旧版のSmall-laminaシリーズのアップグレード版です。このモデルは専門的な微調整用に設計されており、人工知能、専門言語モデル、生物学の分野で対象的な訓練を行っています。
OpenOranje
TweeTaal-nl-en-0.6Bは、オランダ語と英語の双方向翻訳タスクに特化して微調整された言語モデルで、Qwen3-0.6Bアーキテクチャに基づいて開発されています。このモデルは、リソースが制限された環境でも正確で流暢な翻訳サービスを提供し、オランダ語と英語の相互翻訳をサポートします。
ExaltedSlayer
Gemma 3はGoogleが開発した軽量オープンソースのマルチモーダルモデルです。このバージョンは12Bパラメータの命令調整量子化感知トレーニングモデルで、MLXフレームワークのMXFP4形式に変換されています。テキストと画像の入力をサポートし、テキスト出力を生成します。128Kのコンテキストウィンドウと140種類以上の言語をサポートしています。
gia-uh
セシリアFT MS v1は、セシリア2B v0.1を微調整したキューバ言語モデルで、キューバスペイン語に特化して最適化されており、キューバの言語、文化、社会の微妙なニュアンスを捉えることができます。このモデルはスペイン語と英語をサポートし、主にテキスト生成タスクに使用されます。
prithivMLmods
Olmo-3-7B-Instruct-AIO-GGUFは、Allen Institute for AIが開発したOlmo-3-7B-InstructモデルのGGUF量子化バージョンです。これは70億パラメータの自己回帰型言語モデルで、Tulu 2やUltraFeedbackなどのデータセットで教師付き微調整と直接的な嗜好最適化を行って訓練され、質問応答と指令の遵守において優れた性能を発揮します。
Olmo-3-Thinkはアレン人工知能研究所が発表した完全にオープンソースの言語モデルシリーズで、7Bと32Bの2種類の規模があります。このモデルは特別に訓練され、明確な推論過程を示すことができ、透明な段階的な推論と検証可能な中間思考痕跡をサポートし、推論、数学、コードタスクで優れた性能を発揮します。
GLM-4.5-Air-REAP-82B-A12B-mxfp4-mlxは、GLM-4.5-AirモデルをREAP方法で圧縮した82Bパラメータの大規模言語モデルで、MXFP4量子化形式を採用し、Macデバイス用に最適化されており、核心タスクの性能を維持しながらメモリ使用量を大幅に削減します。
Qsana-coder-baseは小型言語モデル（SLM）で、コーディング基礎（Python、疑似コード）の概念創意のために特別に設計されています。これは実行可能な生産コードを生成するのではなく、教育や迅速なプロトタイプ設計のシナリオでコーディングの論理断片を生成し、主な目標は初心者の論理思考と概念理解を刺激することです。
vanta-research
Atom-Olmo3-7Bは、Olmo-3-7B-Instructをベースにファインチューニングされた言語モデルで、協調型問題解決と創造的な探索に特化して設計されています。このモデルは、複雑な問題を扱う際に、熟慮された構造化分析を提供し、同時に魅力的な会話スタイルを維持し、Apache 2.0オープンソースライセンスを持っています。
MedSwin
このプロジェクトは、事前学習言語モデル融合技術を使用して作成された医学分野のモデルです。複数の医学関連の事前学習モデルを融合することで、医学質問応答タスクに特化して最適化され、医学シーンでの性能と効果が向上しています。
mlx-community
このモデルは、allenai/Olmo-3-7B-Instructを基に変換された8ビット量子化バージョンで、Apple MLXフレームワーク用に特別に最適化されています。これは70億パラメータの大規模言語モデルで、命令追従と対話タスクをサポートします。
DevQuasar
これは ai-sage/GigaChat3-702B-A36B-preview-bf16 モデルの量子化バージョンで、一般の人々に無料で知識を取得する手段を提供することを目的としています。このモデルは大型言語モデルで、テキスト生成タスクに特化しています。
シャルロット-AMYはClemyliaによって開発された微調整された小型言語モデルで、5100万のパラメータを持ち、希望、友情、倫理、サポートの分野に特化しています。このモデルは「訓練の質がパラメータの数より重要」という理念を持ち、意味の明瞭さと一貫性に優れ、高品質の倫理相談と感情的サポートサービスを提供します。
MaziyarPanahi
このプロジェクトでは、Qwen3-4B-Thinking-2507モデルのGGUF形式のファイルを提供しています。これは、思考過程推論能力を持つ4Bパラメータの大規模言語モデルで、複数の量子化バージョンをサポートし、さまざまなハードウェアでのデプロイと実行が容易です。
VibeThinker-1.5Bは微博AIが開発した15億パラメータの密集型言語モデルで、Qwen2.5-Math-1.5Bをベースに微調整され、数学やアルゴリズムコーディングの問題に特化して設計されています。「スペクトルから信号への原理」のフレームワークを用いてトレーニングされ、複数の数学コンテストのテストでより大規模なモデルを上回り、トレーニングコストは約7800ドルで、最大約40kトークンの出力をサポートします。
MCP GoはGo言語で実装されたモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーフレームワークで、LLMアプリケーションと外部データソースやツールを接続するために使用されます。リソース管理、ツール呼び出し、プロンプトテンプレートなどの核心機能を提供し、セッション管理とミドルウェア拡張をサポートしています。
AIモデルをWinDbg/CDBに統合するMCPサーバーで、Windowsのクラッシュダンプファイルの分析とリモートデバッグに使用し、自然言語での対話を通じてデバッグコマンドを実行できます。
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。
Supabase MCPサーバーは、SupabaseプロジェクトとAIアシスタントを接続するツールです。Model Context Protocol（MCP）を通じて、大規模言語モデル（LLMs）と外部サービスのやり取りを標準化し、データベース管理、設定取得、データクエリなどの機能を実現します。
Blender MCP VXAIは強力な統合ツールで、ユーザーが自然言語でBlenderを制御し、3Dモデリング、アニメーション、シーンの作成と修正を実現できます。複雑な操作を簡素化し、リアルタイムでプロジェクトにエクスポートすることをサポートします。
BloodHound - MCPは、モデルコンテキストプロトコル (MCP) サーバーとBloodHoundを統合したツールで、自然言語を通じてActive Directoryの攻撃パスを分析し、75以上の専用ツールを提供してADセキュリティ評価を行います。
LLM Contextは、開発者がコード/テキストプロジェクトの内容を大規模言語モデルのチャットインターフェースに迅速に注入するのを支援するツールで、スマートなファイル選択と複数の統合方法をサポートしています。
MCPEngineは本番レベルのModel Context Protocol (MCP)の実装で、大規模言語モデル(LLM)に標準化されたインターフェイスを提供し、OAuth認証、リソース管理、ツール呼び出しなどの機能をサポートし、「LLM界のREST」フレームワークを目指しています。
Jinniは、大規模言語モデルにプロジェクトのコンテキストを効率的に提供するツールで、関連するファイルとそのメタデータを統合することで、1つずつファイルを読み取る制限を克服します。
AIインフラストラクチャエージェントは、ユーザーが自然言語コマンドでAWSクラウドリソースを管理できるインテリジェントなシステムです。AIモデルを利用してユーザーの要件を実行可能なAWS操作に変換し、Webダッシュボード、状態管理、およびセキュリティ保護機能を提供します。
BloodHound - MCPは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーとBloodHoundを統合したプロジェクトで、自然言語を通じてActive Directoryのセキュリティデータを分析します。
DaVinci Resolve MCP Serverは、AIプログラミングアシスタント（Cursor、Claude Desktopなど）とDaVinci Resolveを接続するモデルコンテキストプロトコルサーバーで、自然言語でDaVinci Resolveを照会・制御することをサポートしています。
WireMCPは大規模言語モデル（LLM）にリアルタイムネットワークトラフィック分析機能を提供するMCPサーバーで、Wiresharkツールを通じてネットワークデータをキャプチャして処理し、脅威検出、ネットワーク診断、異常分析をサポートします。
Cheat Engine MCPブリッジは、AIアシスタントをMCPプロトコルを通じてCheat Engineメモリ分析ツールに接続するプロジェクトです。ユーザーは自然言語の命令で直接プログラムのメモリを照会し、操作することができ、リバースエンジニアリングとデバッグの効率を大幅に向上させます。
MCP2Lambdaは、AWS Lambda関数を大規模言語モデル(LLM)のツールとして実行するMCPプロトコルサーバーで、コードを変更することなくAIモデルがLambda関数を呼び出し、プライベートリソースやAWSサービスにアクセスできるようにします。
大規模言語モデルにA股データを提供するMCPサービス
Swiftで実装された知識グラフのメモリサーバーで、大規模言語モデルに永続的なメモリ機能を提供します。
XiYan MCPサーバーは、XiYan-SQLに基づくモデルコンテキストプロトコルサーバーで、自然言語でデータベースをクエリすることをサポートし、複数のLLMモデルの統合とローカルデプロイオプションを提供します。
WireMCPは大規模言語モデル（LLM）にリアルタイムのネットワークトラフィック分析機能を提供するMCPサーバーで、Wiresharkツールを統合することでデータキャプチャ、脅威検出、ネットワーク診断を実現します。
Rails MCP Serverは、Rubyをベースに実装されたModel Context Protocolサーバーで、Railsプロジェクトが大規模言語モデルと相互作用するための標準インターフェースを提供します。
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