先週、世界のAI大規模モデル呼び出し量は129兆トークンに達し、中国が過半を占め21週連続で米国を上回った。米国は前週比34.7%減。世界トップ5のうち4つが中国製で、DeepSeek V4.1-Flashが15.8兆トークンで首位、前週比219%増。プログラミング・エージェント・マルチモーダルに強み。....
AnthropicのAI「Claude」がリーマン予想で大きな進展。ゼータ零点の67.25%が臨界線上で単純零点であると確認。37年で0.8%しか進まなかった停滞を破り、数学の聖杯まで残り32.75%に縮めた。....
OpenAIの第2四半期売上高は67億ドルで前期比18%増だが、営業赤字率が拡大しIPO前の黒字化はさらに遠のく。競合Anthropicは同期売上高が倍増の116億ドルとなり初めて逆転、小幅黒字。OpenAIは指導部再編に追い込まれ、年初来AI競争図式が激変、ChatGPTの成長に圧力。....
Anthropicの未発表科学研究用Claudeがリーマン予想に挑戦するも未解決。しかし、臨界線上の零点比率の下界を41.6%から67.2%へ大幅向上させた。これは予想の67.2%証明ではなく、零点比率の限界突破を意味する点に注意が必要。....
人工知能の民主化を促進するオープンソースプロジェクトです。
6710億パラメータを持つMixture-of-Experts言語モデルです。
Node.jsアプリケーション向けのオープンソースAI。速度が最大67倍向上します。
richardyoung
これは高性能の4ビット量子化版のKimi K2 Instructモデルで、MLXフレームワークを使用してApple Silicon（M1/M2/M3/M4）Mac上で実行するように最適化されています。このモデルは6710億のパラメータを持ち、128Kのコンテキストウィンドウをサポートし、品質と効率の間で優れたバランスを実現しており、ほとんどの実際のデプロイに理想的な選択肢です。
deepcogito
Cogito v2.1は、命令微調整を行った6710億パラメータの混合専門家生成モデルで、オープンライセンスで公開され、商用利用が可能です。このモデルは、複雑な推論と命令遵守の問題を効果的に解決でき、30種類以上の言語と128kのコンテキスト長をサポートします。
Ken-Z
このモデルは、OpenAI Whisper-smallをベースにラテン語で微調整された自動音声認識モデルです。67時間のラテン語オーディオデータを使用して訓練され、文字誤り率（CER）は20で、ラテン語の音声をテキストに変換するタスクをサポートしています。
このモデルはmicrosoft/speech-t5の微調整バージョンで、ラテン語に特化して最適化された訓練を行っています。Vox Classicaデータセットの67時間分のラテン語音声データを使用して訓練され、高品質なラテン語テキストを音声に変換する機能を実現できます。
adamo1139
DeepSeek - R1 - 0528 671Bモデルの4ビットAWQ量子化バージョンで、ハイエンドGPUノードでの使用に適しています。
hoskinson-center
ProofGPT-v0.1 はGPT-NeoXアーキテクチャを基にした67億パラメータの言語モデルで、proof-pileデータセットから訓練されました。
TroyDoesAI
67億パラメータのAIモデルで、コード理解と物語の可視化に特化し、Mermaid JS構文の知識グラフやフローチャートの生成に優れています
BUT-FIT
英語MPT7bモデルを基に継続事前学習した大規模チェコ語モデルで、トレーニングデータは2720億トークンに達し、チェコ語トークナイザーを使用して約670億トークンの大規模チェコ語コーパスで事前学習済み
Joy28
MCG-NJU/videomae-baseモデルを未知のデータセットで微調整した動画理解モデル、精度67.13%達成
llama-moe
LLaMA-MoE-v1-3.5B (4/16) は、LLaMA-2アーキテクチャに基づくハイブリッドエキスパート（MoE）モデルで、16個のエキスパートネットワークから4個を活性化します。総パラメータ数は67億、活性化パラメータ数は35億です。このモデルは持続的事前学習によって得られ、命令微調整は行われていないため、チャットボットとして使用するには適していません。
TheBloke
Openbuddy Deepseek 67B V15 BaseのGGUF量子化バージョンで、多言語テキスト生成タスクをサポートし、さまざまな量子化レベルを提供して異なるハードウェア要件に対応します。
DeepSeek LLM 67B Chat AWQは、DeepSeekの670億パラメータの大規模言語モデルに基づく4ビット量子化バージョンで、AWQ（Activation-aware Weight Quantization）技術を用いて最適化されており、高品質を維持しながら推論速度を大幅に向上させ、中英語の対話タスクをサポートします。
KnutJaegersberg
Galacticaアーキテクチャに基づく67億パラメータの大規模言語モデルで、文章執筆タスクに特化しており、オープン大規模言語モデルランキングで平均スコア37.75を獲得しています。
Phind
Phind-CodeLlama-34B-v1はCodeLlama-34Bをベースに微調整された高性能なコード生成モデルで、HumanEvalデータセットで67.6%のpass@1スコアを達成し、GPT-4の性能を上回っています。このモデルは厳格なデータ汚染除去処理を経ており、訓練が効率的で結果が信頼できます。
PULI GPT-3SXは67億パラメータを持つハンガリー語GPT-NeoXモデルで、NYTKによって訓練され、ハンガリー語テキスト生成タスクをサポートします。
UBC-NLP
JASMINEは少数ショット学習向けのアラビア語GPTモデルシリーズで、パラメータ数は3億から67億まであり、事前学習データ規模は235GBのテキストです。
tmoodley
これはレアボトルのブランドを識別する画像分類モデルで、精度は67.7%です。
KoboldAI
これは、Artetxeらの論文『Efficient Large Scale Language Modeling with Mixtures of Experts』におけるオリジナルの密集型67億パラメータモデルのHugging Face transformers適合バージョンです。
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