モルガン・スタンレーによると、GoogleはTPUチップの外部販売を計画し、2027年までに100万個出荷を目指す。うち50万個はクラウド事業に130億ドルの収入増（クラウド収入の11%）、EPSを約3%押し上げると予測。この発表でAlphabet株は1か月で約20%上昇、ナスダックを上回る。Metaが最初の重点顧客。....
『アジア太平洋ガバナンス展望2026』によると、アジア企業の48%が2026年の最重要戦略としてAIを掲げ、成長機会追求（45%）、サイバーセキュリティ対策（39%）、地政学リスク対応を上回った。経済・地政学的不確実性に対し、AIが企業戦略の核心となっている。....
快手が新多モーダルモデル「Keye-VL-671B-A37B」を発表しオープンソース化。視覚理解・映像分析・数学推論で優れた性能を発揮し、AI技術力を示す。....
OpenAIのデータセンター事業パートナーが約1000億ドルの負債を抱える一方、OpenAI自体は財務リスクを負わない。ソフトバンクやオラクルは300億ドルを借入、インフラ企業は受注で280億ドル返済、新規債務は380億ドルに上る。....
naoはデータチーム向けに設計されたAIデータエディタで、リポジトリに接続し、AIを使って効率的にデータを処理します。
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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。
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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。
bartowski
これはai-sageのGigaChat3-10B-A1.8Bモデルを定量処理したバージョンで、llama.cppのimatrix定量技術を採用し、さまざまなハードウェア条件下でより効率的に動作します。モデルはロシア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。
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これはai-sage/GigaChat3-10B-A1.8B-bf16モデルのGGUF量子化バージョンで、高精度のQ8_0から極度に圧縮されたsmol-IQ1_KTまで、さまざまな量子化オプションを提供し、さまざまなハードウェア条件でのデプロイメントニーズを満たします。このモデルは32Kのコンテキスト長をサポートし、MLAアーキテクチャを採用し、対話シナリオに最適化されています。
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。
evilfreelancer
これはai - sage/GigaChat3-10B-A1.8Bモデルの量子化バージョンで、GGUF形式を採用し、特定のllama.cppブランチのサポートが必要です。モデルは混合専門家アーキテクチャを採用し、総パラメータ数は約118億で、そのうち活性化パラメータ数は約18億です。
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。
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GigaChat3-10B-A1.8BはGigaChatシリーズの対話モデルで、混合専門家（MoE）アーキテクチャに基づいており、合計100億のパラメータがあり、そのうち18億がアクティブなパラメータです。このモデルは、マルチヘッド潜在注意力と多トークン予測技術を採用しており、25.6万トークンの長文脈をサポートし、多言語対話と推論タスクで優れた性能を発揮します。
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Olmo 3は、Allen Institute for AIによって開発された次世代の言語モデルファミリーで、7Bと32Bの指令と思考のバリエーションを含んでいます。このモデルは、長鎖思考において優れた性能を発揮し、数学やコーディングなどの推論タスクの性能を大幅に向上させます。すべてのコード、チェックポイント、およびトレーニングの詳細は公開され、言語モデル科学の発展を促進します。
Olmo 3は、Allen Institute for AIによって開発された次世代の言語モデルシリーズで、7Bと32Bの2種類の規模があり、命令型と思考型の2種類のバリエーションがあります。このモデルはDolma 3データセットで事前学習され、Dolciデータセットで事後学習され、長い連鎖的な思考能力を備えており、数学やコーディングなどの推論タスクで優れた性能を発揮します。
GigaAM-v3はConformerアーキテクチャに基づくロシア語自動音声認識の基礎モデルで、2.2 - 2.4億のパラメータを持っています。これはGigaAMシリーズの第3世代モデルで、70万時間のロシア語音声データを使用してHuBERT - CTC目標で事前学習され、幅広いロシア語ASR分野で最先端の性能を提供します。
GigaChat3-10B-A1.8B-baseはGigaChatシリーズの基礎事前学習モデルで、混合エキスパート（MoE）アーキテクチャを採用し、総パラメータは100億、アクティブなパラメータは18億です。モデルはマルチヘッド潜在的注意機構（MLA）と多トークン予測（MTP）技術を統合し、推論時に高いスループットの利点を持ちます。
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米モデルのエンボディメントモデル（MiMo-Embodied）は、強力なクロスエンボディメント視覚言語モデルであり、自動運転とエンボディメントAIタスクの両方で卓越した性能を発揮します。これは、この2つの重要な分野を結合した最初のオープンソースの視覚言語モデルであり、動的な物理環境における理解と推論能力を大幅に向上させました。
Olmo 3はAllen Institute for AIによって開発された一連の言語モデルで、7Bと32Bの2種類の規模があり、命令式と思考式の2種類のバリエーションがあります。このモデルは長鎖思考に優れており、数学やコーディングなどの推論タスクの性能を効果的に向上させることができます。多段階訓練方式を採用しており、教師付き微調整、直接嗜好最適化、検証可能な報酬による強化学習が含まれます。
DakkaWolf
Trouper-12B GGUFは、DarwinAnim8orによってオリジナルモデルを基に開発されたテキスト生成モデルで、ロールプレイングやクリエイティブライティングのシナリオに特化して最適化されています。このモデルはMistral-Nemo-Base-12Bから微調整され、カスタムの「Actors」データセットを使用して訓練されており、生成されるテキストはより自然で、一般的な「AI言語」の特徴を避けています。
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FLAN-T5 SmallはGoogleが開発した指令微調整テキスト生成モデルで、T5アーキテクチャの小型バージョンに基づいています。このモデルは、さまざまなNLPタスクで指令微調整が行われ、さまざまなテキスト生成指令を理解して実行することができます。
これはMoonshot AI技術に基づく量子化バージョンのモデルで、ビジュアル言語の理解と生成タスクに特化しており、知識の取得障壁を低くし、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。
Kimi K2 Thinkingは月の暗面（Moonshot AI）が開発した最新世代のオープンソース思考モデルで、強力な深度推論能力とツール呼び出し機能を備えています。このモデルは混合専門家アーキテクチャを採用し、ネイティブINT4量子化をサポートし、256kのコンテキストウィンドウを持ち、複数のベンチマークテストで優れた性能を発揮します。
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NeuTTS - Airベトナム語テキストを音声に変換するモデルは、260万以上のベトナム語オーディオサンプルに基づき、NeuTTS - Air基礎モデルから微調整された高品質のベトナム語音声合成モデルです。このモデルは、自然で流暢なベトナム語音声合成を実現でき、音声クローニング機能をサポートし、生産環境に合わせて最適化されています。
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これはセントシモン大学の科学技術学部の学生向けに設計された微調整AIモデルで、TecnoTimeアプリケーションに統合され、学生が学習の組織性を維持し、学術的な継続性を向上させるのを助け、構造化された通知と激励メッセージを通じて学習習慣を強化します。
wcgwはMCPサーバープロジェクトで、シェルとコードエディターツールが統合されており、AIがローカルマシン上でコマンドを実行し、ファイルを読み書きし、コードを編集するなどの操作ができます。アーキテクトモード、コード作成モードなどの複数のモードを提供し、タスクチェックポイント保存、ターミナル対話、構文チェックなどの機能をサポートしており、コード開発、問題解決などのシーンに適しています。
Inbox Zeroは、オープンソースのAIメールアシスタント兼クライアントで、ユーザーが効率的にメールを管理し、受信トレイをゼロにするのを支援します。
SupermemoryはAI駆動の記憶エンジンで、個人データを統合することでLLMにコンテキスト知識を提供し、情報のスマートな管理と検索を実現します。
Einoは、Golang用に設計されたLLMアプリケーション開発フレームワークで、シンプルで拡張可能で信頼性が高く効率的なコンポーネント抽象化と編成機能により、AIアプリケーションの開発プロセスを簡素化することを目的としています。豊富なコンポーネントライブラリ、強力なグラフ編成機能、完全なストリーム処理サポート、および高度に拡張可能なアスペクトメカニズムを提供し、開発からデプロイまでの全サイクルのツールチェーンを網羅しています。
Solana Agent Kitは、AIエージェントをSolanaプロトコルに接続するためのオープンソースツールキットで、60種類以上のブロックチェーン操作をサポートします。
Refact AgentはオープンソースのAIプログラミングアシスタントで、多言語のコード生成、デバッグ、最適化をサポートし、主流の開発ツールと統合し、ローカルにデプロイでき、スマートなコード補完とコード解釈機能を提供します。
HiveChatは中小チーム向けに設計されたAIチャットアプリで、複数の大規模モデルサービスプロバイダーをサポートし、グループ管理、トークン制限、サードパーティログインなどの機能を提供します。
PG - MCPは、PostgreSQLデータベース用に設計されたモデルコンテキストプロトコルサーバーです。AIエージェントがデータベースを発見、接続、クエリ、および理解するためのAPIを提供し、複数のデータベース接続、豊富なディレクトリ情報、およびクエリ実行計画分析機能をサポートします。
Scraplingは適応型ウェブページのスクレイピングライブラリで、ウェブサイトの変化を自動的に学習し、要素を再配置します。複数のスクレイピング方法とAI統合をサポートし、高性能な解析と開発者に優しい体験を提供します。
Klavis AIはオープンソースプロジェクトで、Slack、Discord、Webプラットフォームで簡単に使えるMCP（モデルコンテキストプロトコル）サービスを提供します。レポート生成、YouTubeツール、ドキュメント変換などのさまざまな機能があり、非技術ユーザーと開発者がAIワークフローを使用するのをサポートします。
BrowserTools MCPは強力なブラウザ監視と相互作用ツールで、Chrome拡張機能とローカルサーバーを通じてAIによるブラウザのスマートな分析と操作を実現します。
UnityMCPはUnityエディターのプラグインで、モデルコンテキストプロトコル (MCP) を実装し、UnityとAIアシスタントのシームレスな統合を提供します。リアルタイムの状態監視、リモートコマンドの実行、ログ機能が含まれます。
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。
Repomixは、コードベースをAIに適した形式にパッケージ化するツールで、ローカルおよびリモートリポジトリの処理をサポートし、コード圧縮、セキュリティチェック、および複数の出力形式を提供します。
Pylanceの未解決のインポート警告を解決するドキュメント
Magic Component Platform (MCP) はAI駆動のUIコンポーネント生成ツールで、自然言語での記述を通じて、開発者が迅速に現代的なUIコンポーネントを作成するのを支援し、複数のIDEとの統合をサポートします。
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AWS MCPサーバーは、Model Context Protocolに基づく専用サーバーのセットであり、ドキュメント検索、知識ベース照会、CDKのベストプラクティス、コスト分析、画像生成など、さまざまなAWS関連機能を提供します。標準化されたプロトコルを通じてAIアプリケーションとAWSサービスの統合を強化することを目的としています。
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