Gemini取引所は今週木曜日、業界の低迷に対応するため、最大200名の従業員削減を含む大規模なリストラと戦略的縮小計画を発表しました。....
グーグルとアップルが重要提携を発表。グーグルがアップルの主要クラウドプロバイダーとなり、アップルは次世代AIモデル開発にGemini技術を活用。グーグルは2026年までにAIインフラ強化のため1750億～1850億ドルを投資予定。....
Alphabetの年収が初めて4000億ドルを突破し、4028億ドルで過去最高を記録。AI分野での強力なパフォーマンスと革新により、世界的なテクノロジー市場でのリーダーシップを強化。....
Alphabetの2025年第4四半期決算で、AIチャットボットGeminiの月間アクティブユーザーが7.5億人を突破。前四半期比1億人増と堅調な成長を維持し、Meta AI（5億人）を大きく上回り、業界トップのChatGPT（推定8億人）に急速に接近中。....
Google Labsによって駆動され、GeminiとImagen 3技術を活用して、独特な画像作品を瞬時に作成します。
Gemini AIの写真プロンプトや各種AIプロンプトをコピー＆ペーストし、多様なニーズに応えます。
1000以上の選りすぐりのナノバナナプロンプト。無料でコミュニティ主導。Gemini Nano Banana用に設計されています。
AI SEOプラットフォームで、ChatGPT、Geminiなどの検索エンジンでの可視性とランキングを向上させます。
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
$7.7
$30.8
200
$0.7
$17.5
$0.4
-
128
$1.75
$14
400
$8.75
$70
$56
$1.4
131
Alibaba
$2
32
Xai
$3.5
Baidu
$1
$4
64
Sensetime
$1.5
$4.5
MuXodious
Gemma 3n E4B ITは、Googleが開発した軽量マルチモーダルオープンモデルで、Geminiモデルと同じ研究に基づいて構築されています。このモデルは、テキスト、オーディオ、ビジュアル入力をサポートし、様々なタスクに適用できます。MatFormerアーキテクチャを採用して、効率的なパラメータ利用を実現しています。
TeichAI
このモデルはQwen3 - 4Bアーキテクチャに基づく知識蒸留モデルで、Gemini 2.5 Flashによって生成された約5440万個のトークンを使用してトレーニングされ、Gemini - 2.5 Flashの振る舞い、推論プロセス、知識を単一のデータセットに統合することを目的としています。
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。
unsloth
Gemma 3はGoogleが開発した軽量で最先端のオープンソースモデルファミリーで、Geminiモデルと同じ研究と技術に基づいて構築されています。このモデルはマルチモーダル処理能力を備え、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。様々なテキスト生成と画像理解タスクに適しています。
Gemma 3はGoogleが開発した軽量で最先端のオープンモデルファミリーで、Geminiモデルと同じ研究と技術に基づいて構築されています。マルチモーダル処理能力を備え、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。様々なテキスト生成と画像理解タスクに適しています。
Gemma 3はGoogleが開発した軽量級で最先端のオープンソースのマルチモーダルモデルファミリーで、Geminiモデルと同じ研究と技術に基づいて構築されています。この270Mバージョンは命令調整されたモデルで、量子化認識トレーニング（QAT）を採用しており、メモリ要件を大幅に削減しながらもbfloat16に近い品質を維持することができます。
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シリーズで、Geminiと同じ技術を基に構築されています。270Mバージョンはその中で最も小規模のモデルで、テキストと画像の入力をサポートし、128Kの文脈ウィンドウを持ち、リソースが制限された環境でのデプロイに適しています。
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ファミリーで、Geminiと同じ研究技術に基づいて構築されています。270Mバージョンはその中で最も小さい命令微調整モデルで、140以上の言語をサポートし、32Kの文脈長を持ち、リソースが制限された環境でのテキスト生成タスクに適しています。
Gemma 3はGoogleが開発した軽量で最先端のオープンソースのマルチモーダルモデルファミリーで、Geminiモデルと同じ研究と技術に基づいて構築されています。270Mバージョンはその中で最も小さいモデルで、テキストと画像の入力を処理し、テキスト出力を生成することができ、さまざまなテキスト生成と画像理解タスクに適しています。
google
Gemma 3はGoogleが開発した軽量で最先端のマルチモーダルオープンモデルファミリーで、Geminiモデルと同じ研究と技術に基づいて構築されています。このモデルはテキストと画像の入力を処理し、テキスト出力を生成することができ、128Kの大きな文脈ウィンドウを持ち、140種類以上の言語をサポートし、270Mから27Bまでの様々なサイズを選択できます。
Gemma 3nはGoogleが開発した軽量で最先端のマルチモーダルオープンモデルで、Gemini技術をベースに構築されています。低リソースデバイス向けに設計され、テキスト、画像、ビデオ、音声の入力をサポートし、テキスト出力を生成します。選択的パラメータ活性化技術を採用し、4Bパラメータ規模で効率的に動作します。
Gemma 3n-E2B-itはGoogleが提供する軽量オープンソースのマルチモーダルモデルで、Geminiと同じ技術に基づいて構築され、低リソースデバイス向けに最適化されています。
Gemma 3nはGoogleが開発した軽量で最先端のオープンソースのマルチモーダルモデルファミリーで、Geminiモデルと同じ研究と技術に基づいて構築されています。テキスト、オーディオ、ビジュアル入力をサポートし、様々なタスクに適用できます。
Gemma 3nはGoogleが開発した軽量で最先端のオープンソースのマルチモーダルモデルファミリーで、Geminiモデルと同じ研究と技術に基づいて構築され、テキスト、オーディオ、ビジュアル入力をサポートします。
iqbalamo93
Gemma 3はGoogleが開発した軽量マルチモーダルモデルで、Geminiと同じ技術に基づいて構築されています。テキストと画像の入力をサポートし、テキストを出力します。テキスト生成や画像理解などの様々なタスクに適しており、モデルのサイズも多様で、リソースが限られた環境でもデプロイできます。
Gemma 3はGoogleが提供する軽量オープンモデルシリーズで、Gemini技術を基盤に構築されており、マルチモーダル入力とテキスト出力をサポートします。
bespokelabs
Bespoke Labsが開発した7Bパラメータ規模のオープンソースチャート理解視覚言語モデルで、チャートQAタスクにおいてGemini-1.5-Proなどのクローズドソースモデルを凌駕
Gemma 3はGoogleがGemini技術を基に構築した軽量オープンモデルシリーズで、12Bバージョンは量子化対応トレーニング(QAT)技術を採用し、マルチモーダル入力と128Kコンテキストウィンドウをサポートします。
Gemma 3はGoogleが開発した軽量で最先端のオープンモデルファミリーで、Geminiモデルと同じ研究と技術に基づいて構築されています。この27Bバージョンは量子化感知トレーニング（QAT）を採用しており、メモリ要件を大幅に削減しながらもbfloat16に近い品質を維持することができ、マルチモーダル処理能力と128Kの大規模コンテキストウィンドウを備えています。
Gemma 3はGoogleがGemini技術に基づいて構築した軽量オープンモデルシリーズで、マルチモーダル入力とテキスト出力をサポートし、128Kの大規模コンテキストウィンドウと140以上の言語サポートを備えています。
Zen MCPは多モデルAI協調開発サーバーで、ClaudeやGemini CLIなどのAIコーディングアシスタントに強化されたワークフローツールとモデル間のコンテキスト管理を提供します。これは複数のAIモデルのシームレスな協調をサポートし、コードレビュー、デバッグ、リファクタリングなどの開発タスクを実現し、異なるワークフロー間で会話のコンテキストを維持することができます。
Claude DesktopとGoogle Gemini AIモデルを相互にやり取りさせるMCPサーバープロジェクト
このプロジェクトはClaude CodeとGoogle Gemini AIの架け橋を築き、Claude Code環境内で直接Geminiを呼び出して質問応答、コードレビュー、創造的なブレインストーミングを行うことができ、便利なAI協力ツールを提供します。
Node.jsとGemini APIに基づくAI研究アシスタントツールで、Firecrawlを通じてウェブデータを収集し、Gemini大規模モデルを利用して深い言語理解とレポート生成を行い、反復的な深層研究をサポートし、MCPプロトコルと統合できます。
DeepView MCP は、Gemini 大規模モデルに基づくコード分析サービスで、IDE にコードベース全体のコンテキスト理解能力を提供します。
Gemini Cloud Assist MCPサーバーは、MCPクライアントとGoogle Cloud Gemini Cloud Assist APIを接続するツールで、ユーザーが自然言語でGoogle Cloud環境の問題を理解、管理、およびトラブルシューティングできるようにします。
このプロジェクトは、Google Cloud Vertex AI Geminiモデルに基づくMCPサーバーで、コード支援と一般的な質問応答に使用する豊富なツールセットを提供します。Web検索強化型の回答、ドキュメントの説明生成、ファイルシステム操作などの機能をサポートしています。
OmniMindはオープンソースのPythonライブラリで、Model Context Protocol（MCP）の統合を簡素化し、AIエージェント、ワークフロー、自動化開発をサポートします。即挿即用機能を提供し、複数のツールが組み込まれており、Google Geminiに基づいたスマートな応答を提供し、開発者や初心者がAIアプリケーションを迅速に構築するのに適しています。
MCPプロトコルに基づくサーバーで、Geminiに組み込まれたGoogle検索機能を利用してリアルタイムのウェブ検索サービスを提供し、Google AI StudioとVertex AIの2種類のアクセス方法をサポートします。
Google Gemini APIをベースにしたMCPサーバーで、画像生成機能を提供し、テキストプロンプトによる画像作成をサポートし、生成された画像を自動的にImgBB画像ホスティングサービスにアップロードします。
Gemini UIデザインサーバーは、MCPプロトコルに基づく企業向けUI/UXデザインとフロントエンド実装の専門システムで、Google Gemini 2.5 PROを統合することで、専門的なUIコンポーネントデザイン、コードレビュー、フロントエンドコード生成、アーキテクチャコンサルティングサービスを提供します。
Google Geminiの画像生成モデルに基づくMCPサーバーです。AIエージェントがテキストプロンプトを使用して画像を生成、編集、説明することを可能にし、複数のモデルと設定オプションをサポートしています。
複数のAIとコミュニティ資源を組み合わせたコード問題解決サービスで、Gemini AI、Stack Overflow、Perplexity AIの分析を統合することで、開発者に多角度のプログラミング解決策を提供します。
MCP Gemini APIサーバーは、CursorとClaude用に設計されたGoogle Gemini APIプロキシサービスで、テキスト生成、画像分析、ビデオ分析、ネットワーク検索などの機能を提供します。
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。
安全なMCPサーバーで、OpenAIとGoogle Gemini APIのブリッジサービスを提供し、多層セキュリティ検証、コンテンツフィルタリング、レート制限機能を備えています。
Kontxt MCP ServerはGeminiモデルに基づくコードベースのコンテキスト分析サービスで、AIクライアントにコードベースの理解ツールを提供し、複数の伝送プロトコルとコンテキスト追加機能をサポートします。
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。
Google Geminiモデルに基づくMCPサーバーで、テキストからの画像生成と画像変換機能を提供し、高品質な画像生成、スマートなファイル名生成、ローカル保存をサポートします。
GeminiとVertex AIに基づくMCPサーバーで、プライベート文書の検索に使用され、データストレージにより検索品質を向上させます。
%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%23061b40;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%23306af1;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%235ce5cf;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M55,10.5h9v3h-9v9h12V7.5h-12v3ZM64,19.5h-6v-3h6v3Z'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='69%2016.5%2078%2016.5%2078%2019.5%2069%2019.5%2069%2022.5%2081%2022.5%2081%2013.5%2072%2013.5%2072%2010.5%2081%2010.5%2081%207.5%2069%207.5%2069%2016.5'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='95%2010.5%2095%207.5%2083%207.5%2083%2022.5%2095%2022.5%2095%2019.5%2086%2019.5%2086%2016.5%2095%2016.5%2095%2013.5%2086%2013.5%2086%2010.5%2095%2010.5'/%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M40,1.5v21h11.6l1.4-1.4v-7.6h0c0,0-1.4-1.5-1.4-1.5l1.4-1.4V2.9l-1.4-1.4h-11.6ZM50,19.5h-7v-6h7v6ZM50,10.5h-7v-6h7v6Z'/%3e%3c/g%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M23.1,24L14.7,4.8l-4.9,11.2h3.8l-1.8,4H3.3L12.1,0H2C.9,0,0,.9,0,2v20c0,1.1.9,2,2,2h21.1Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M34,0h-16.8l10.6,24h6.2c1.1,0,2-.9,2-2V2C36,.9,35.1,0,34,0ZM32.5,20h-4V4h4v16Z'/%3e%3c/svg%3e)
