IBMは、企業の業務フローを自動化するために開発したオープンソースのAIアシスタント「CUGA」をリリースしました。このツールは半数以上のタスクを完了できるもので、マルチエージェント協働、API統合、コード生成などの機能を通じて、知識従業員が日常的または複雑な作業を効率的に処理するのを支援します。セキュアでカスタマイズ可能なパーソナライズ調整をサポートしています。
IBMが110億ドルでデータストリーミング企業Confluentを買収、1株31ドル。ConfluentはApache Kafkaを基盤に企業のリアルタイムデータ処理を支援。この動きは、AIデータインフラ強化をめぐる競争激化を示す。IBM CEOクリシュナ氏は、インテリジェントデータプラットフォーム構築の重要な一歩と評価。....
IBMは110億ドルでデータインフラ企業Confluentを買収し、クラウドデータ管理とAI能力を強化。近年最大規模のM&Aの一つで、企業のデジタル変革とAI導入の流れに対応。買収価格は1株31ドルで、前週終値比約50%プレミアム。Confluentは企業のデータストリームをリアルタイムで管理するプラットフォームを提供。....
IBMのCEOはAIデータセンターへの巨額な投資のリターンに疑問を投げかけ、現在の建設コストが高額で、グローバルな演算力の約束が膨大であることを指摘し、投資の効果を慎重に評価する必要があると示唆している。
LlamaIndexとIBMのDoclingを用いたRAG技術を利用しています。
IBM Granite 3.1：圧倒的な性能、拡張されたコンテキスト、そして高度な機能
IBMは光学技術のブレークスルーにより、生成AIの時代に光速をもたらします。
IBM Granite 3.0は、高性能なAI言語モデルです。
Etherll
Tashkeel-350M-v2は、アラビア語テキストの標音に特化したモデルで、3億5000万のパラメータを持っています。このモデルはibm-granite/granite-4.0-h-350mモデルをベースに、Misraj/Sadeed_Tashkeelaデータセットで微調整トレーニングされ、アラビア語テキストに正しい音標記号を自動的に付けることができます。
DevQuasar
このプロジェクトは、IBMのGranite-4.0-h-350mモデルをベースにした量子化バージョンで、知識を誰もが利用できるようにすることを目指しています。このモデルは、高効率なテキスト生成モデルで、量子化による最適化を行った結果、モデルサイズが小さく、推論速度が速くなっています。
mlx-community
Granite-4.0-H-1B-8bitはIBM Graniteシリーズの小型言語モデルで、Apple Siliconチップ向けに特別に最適化され、8ビット量子化技術を採用し、パラメータ数は1Bで、効率的な推論と低リソース消費の特徴を持っています。
unsloth
Granite-4.0-H-350M-BaseはIBMが開発した軽量なデコーダ専用の言語モデルで、リソースが制限されたデバイス向けに設計されており、多言語のテキスト生成とコード補完機能をサポートしています。
Granite-4.0-H-350MはIBMが開発した軽量指令モデルで、350Mのパラメータを持ち、多言語処理と指令遵守において優れた性能を発揮し、デバイス端末デプロイと研究シナリオ向けに設計されています。
onnx-community
Granite-4.0-1BはIBMが開発した軽量指令モデルで、Granite-4.0-1B-Baseをベースに微調整されています。このモデルはオープンソースの指令データセットと内部合成データセットを組み合わせ、監督微調整、強化学習、モデルマージなどの技術を用いて開発され、デバイス端末デプロイと研究用ケースに適しています。
Granite-4.0-350MはIBMが開発した軽量指令モデルで、Granite-4.0-350M-Baseをベースに微調整されています。このモデルはオープンソースの指令データセットと内部合成データセットを組み合わせ、監督微調整、強化学習、モデル融合などの技術を用いて開発され、強力な指令追従能力を備えており、特にデバイス端末デプロイと研究シーンに適しています。
ibm-granite
Granite-4.0-350M-BaseはIBMが開発した軽量級のデコーダ専用言語モデルで、リソース制限のあるデバイス向けに設計されており、多言語のテキスト生成とコード補完機能をサポートしています。
Granite-4.0-350MはIBMが開発した軽量指令モデルで、Granite-4.0-350M-Baseをベースに微調整されています。このモデルはオープンソースの指令データセットと内部合成データセットを組み合わせ、監督微調整、強化学習、モデルマージ技術を用いて開発され、強力な指令追従能力とツール呼び出し機能を備えています。
Granite-4.0-1B-BaseはIBMが開発した軽量のデコーダ専用言語モデルで、リソースが制限されたデバイス向けに設計されており、多言語のテキスト生成とコード補完機能をサポートしています。
Granite-4.0-1BはIBMが開発した軽量指令モデルで、Granite-4.0-1B-Baseをベースに微調整され、オープンソースの指令データセットと内部合成データセットを組み合わせ、監督微調整、強化学習、モデルマージ技術を用いて開発されました。
Granite-4.0-H-350M-BaseはIBMが開発した軽量なデコーダーのみの言語モデルで、リソースが制限されたデバイス向けに特別に設計されており、多言語のテキスト生成とコード補完機能をサポートし、スマートフォンやIoTデバイスで効率的に動作します。
Granite-4.0-H-350MはIBMが開発した軽量指令モデルで、Granite-4.0-H-350M-Baseをベースに微調整されています。このモデルは、オープンソースの指令データセットと内部合成データセットを組み合わせ、監督微調整、強化学習、モデルマージなどのさまざまな技術を用いて開発され、強力な指令追従能力と多言語対応を備えています。
Granite-4.0-H-1B-BaseはIBMが開発した軽量なデコーダー専用の言語モデルで、リソースが制限されたデバイス向けに設計されており、多言語のテキスト生成とコード補完機能をサポートしています。
Granite-4.0-H-1Bは、IBM Graniteチームによって開発された軽量指令モデルで、Granite-4.0-H-1B-Baseモデルをベースに、監督微調整、強化学習、モデル融合などの技術を用いて最適化されています。このモデルは強力な指令遵守能力を持ち、デバイス端末デプロイや研究用のケースに適しています。
ethicalabs
ethicalabs/granite-4.0-h-small-base-MLXは、IBMのGranite-4.0-H-Small-Baseモデルを変換したMLX形式のバージョンで、AppleのMLXフレームワーク用に最適化され、効率的なテキスト生成能力を提供します。
IBM Granite-4.0-H-Tinyモデルの5ビット量子化バージョンで、Appleシリコンチップ用に最適化されています。Mamba-2とソフトアテンションの混合アーキテクチャを採用し、混合専門家モデル（MoE）を組み合わせることで、高品質を維持しながら効率的な推論を実現します。
IBM Granite - 4.0 - H - Tinyは、Apple Siliconチップで最適化された混合Mamba - 2/Transformerモデルで、3ビット量子化技術を採用し、長文脈、高効率推論、および企業利用向けに設計されています。このモデルはMamba - 2アーキテクチャとエキスパート混合技術を組み合わせ、表現力を維持しながらメモリ使用量を大幅に削減します。
これはIBM Granite-4.0-h-Tinyモデルの4ビット量子化バージョンで、Apple Silicon用に最適化され、MLXフレームワークを使用して効率的な推論を行います。モデルはDWQ（動的重み量子化）で処理され、性能を維持しながらモデルサイズを大幅に縮小しています。
bartowski
本プロジェクトは、IBM Graniteのgranite-4.0-h-smallモデルを量子化処理した成果物で、複数の量子化バージョンを提供し、異なるハードウェア条件下でモデル品質とリソース使用量のバランスを取り、異なるユーザーの使用ニーズを満たします。
このプロジェクトでは、IBM Watsonx.aiに基づく検索強化生成（RAG）サーバーを構築し、ChromaDBを使用してベクトルインデックスを作成し、モデルコンテキストプロトコル（MCP）を通じてインターフェイスを公開します。このシステムはPDFドキュメントを処理し、ドキュメントの内容に基づいて質問に回答し、大規模言語モデルと特定分野の知識を組み合わせたスマートな質問応答機能を実現します。
このプロジェクトは、RTEプロトコルを実行するためのカスタマイズ可能なMCPサーバーを実装しており、複数の端末タイプとSSL接続をサポートし、Javaツールクラスを提供して機能を拡張しやすくしています。
IBM i MCPサーバーは、Model Context Protocolに基づくサーバーで、IBM iシステムにSQLツール、監視、自動化機能を提供し、複数のクライアントの統合とコンテナ化デプロイをサポートします。
これはIBM FileNetコンテンツマネージャー用のMCPサーバーで、AIモデルに標準化されたインターフェースを提供し、ドキュメント管理、フォルダー操作、メタデータクエリ、検索などの機能をサポートしています。
このプロジェクトは、IBM Watsonx.aiとMCPプロトコルをベースとしたPythonのチャットボットサーバーで、医療相談機能を提供し、Flaskを使用してWebインターフェースを構築し、症状診断と個別化されたあいさつを実現します。
MCPサーバーはIBMクラウドツールをLLMで使用できるように提供します
このプロジェクトは、CDataがIBM Cloud Object Storage用に開発した読み取り専用のMCPサーバーで、JDBCドライバーを通じてクラウドストレージのデータをリレーショナルSQLモデルに変換し、LLM（Claude Desktopなど）が自然言語でリアルタイムデータをクエリできるようにします。
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