DingTalkは、企業用のAIハードウェア「DingTalk Real」を発表しました。この製品は、企業の「Agent」として機能するためのスマート端末を提供することを目的としています。このデバイスは、AgentOSの実行エンドポイントとして機能し、内部データを読み取る、リアルタイム処理、およびエンティティとのインタラクションという3つの主要な機能を持っています。従来のデバイスサービスモデルを変革し、企業内のネットワーク運用効率を向上させることを目標としています。
グーグルDeepMindは、Gemma3言語モデルの2.7億～270億パラメータの各層における情報処理を深く分析するためのオープンな解釈性ツールキットであるGemma Scope2を発表しました。このツールは、AIセキュリティや対応チームがモデル内の特徴を追跡し、「脱出」や幻覚、不適切な行動などの問題に対処するのを支援します。
DingTalk Realは、実体・データ・リアルタイム処理の3つのコア機能を統合した企業向けAIハードウェア。オンプレミス環境で動作し、社内データの深層解析により業務体験を革新します。....
AnthropicはClaudeモデルのスキル機能をアップグレードし、AIがタスクを自律的に処理できるエージェントへと進化するのを推進しています。今回の更新では、エージェントスキルをオープンスタンダードとして公開し、開発者や企業がAIを特定の作業に訓練しやすくなるようにしました。これは、人工知能が大規模モデルからタスクをこなすエージェントへの転換が加速していることを示しています。
専門のAIオーディオ処理ツールで、ウォーターマークの検出、ノイズの除去、空間オーディオの強化などが可能です。
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。
nano bananaベースのAI画像エディターで、画像を専門的に処理でき、機能が豊富です。
無料のMacアプリで、7つのAIビデオプラットフォームのウォーターマークを削除できます。ログインやアップロード不要で、ローカルで処理します。
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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。
allenai
Olmo 3は、Allen Institute for AI (Ai2)によって開発された全く新しい32Bパラメータの言語モデルファミリーで、Base、Instruct、Thinkなどのバリエーションが含まれています。このモデルはDolma 3データセットを基に訓練され、65,536の長文脈処理をサポートし、言語モデル科学の発展を推進することを目的としています。モデルは完全にオープンソースで、Apache 2.0ライセンスに従っています。
LiquidAI
LFM2-VL-3BはLiquid AIが開発したマルチモーダル視覚言語モデルで、LFM2バックボーンアーキテクチャに基づいて構築されており、強力な視覚理解と推論能力を備えており、特に細粒度な感知タスクで優れた性能を発揮します。このモデルは、テキストと画像の入力を効率的に処理することができ、最大512×512解像度の原生画像処理をサポートしています。
redponike
ApertusはスイスのAIによって開発された完全にオープンな多言語大規模言語モデルで、パラメータ規模は80億と700億で、1000種以上の言語と長文脈処理をサポートし、完全にコンプライアンスの取れたオープンな学習データのみを使用し、性能はクローズドソースモデルに匹敵します。
cyburn
qwen_edit_photo_restore_v1-loraは、Qwen-Image-EditモデルをベースにトレーニングされたLoRAアダプターで、画像編集と修復タスクに特化しています。このモデルはOstrisによるAI Toolkitを使用してトレーニングされ、複数の主流AIプラットフォームをサポートし、高品質な画像処理能力を提供します。
EightiesPower
bl00dsqibWan22-loraは、OstrisのAIツールキットを使用してトレーニングされたLoRAモデルで、画像から動画への処理タスクに特化しており、画像および動画処理分野に新しい解決策を提供します。
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GLM-4.6は智譜AIが開発した次世代の大規模言語モデルで、GLM-4.5と比較して、文脈処理、コーディング能力、推論性能の面で著しい向上が見られます。このモデルは200Kの文脈長をサポートし、複数の公開ベンチマークテストで優れた成績を収めており、特にコード生成、推論、エージェントタスクの分野で競争力を持っています。
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GLM-4.6-FP8は智譜AIが発表した次世代のテキスト生成モデルで、GLM-4.5と比較していくつかの重要な点で著しい改善が見られます。このモデルはより長い文脈ウィンドウ、卓越したコーディング性能、高度な推論能力、およびより強力なエージェント機能を備えており、より複雑なタスクを処理することができます。
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NVIDIA-Nemotron-Nano-9B-v2はNVIDIAが最初から訓練した大規模言語モデルで、推論および非推論タスク用に設計されています。Mamba2-Transformer混合アーキテクチャを採用し、多言語処理をサポートし、制御可能な推論能力を備え、ユーザーが思考予算を指定でき、商用アプリケーションやAIエージェントシステムで優れた性能を発揮します。
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Nous-V1 8BはApexion AIによって開発された80億パラメータの言語モデルで、Qwen3-8Bアーキテクチャに基づいて構築されています。このモデルは、様々な自然言語処理タスクを処理するために設計されており、対話型AI、知識推論、コード生成、コンテンツ作成などの分野で優れた性能を発揮し、モデルの能力と実際のデプロイ効率のバランスを良好に保っています。
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Devstral Small 1.1 GGUFは、ソフトウェアエンジニアリングタスク用に特別に開発された大規模言語モデルです。Mistral AIとAll Hands AIの技術的な強みを組み合わせ、コード処理とソフトウェアエンジニアリングエージェント機能で優れた性能を発揮します。
GLM-4.1V-9B-Baseは智譜AIが開発したオープンソースのビジョン言語基礎モデルで、90億のパラメータを持ち、マルチモーダル推論能力に特化し、中英バイリンガルをサポートし、最大4K解像度の画像と64Kの文脈長を処理できます。
Granite-3.3-2B-InstructはIBMが開発した20億パラメータの言語モデルで、128Kの文脈長を持ち、推論と指令遵守において優れた性能を発揮します。多言語処理に対応しており、様々な汎用指令タスクやAIアシスタントの統合に適しています。
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Granite-3.2-2B-Instructは20億パラメータの長文脈AIモデルで、思考推論能力に特化して微調整され、12言語とマルチタスク処理をサポートします。
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MagmaはマルチモーダルAIエージェントの基盤モデルで、画像とテキスト入力を処理しテキスト出力を生成可能。仮想と現実環境における複雑なインタラクション能力を備えています。
OLMo 2 32Bはアレン人工知能研究所(AI2)が公開したオープン言語モデルシリーズで最大規模の32Bパラメータモデルで、Apache 2.0ライセンスでオープンソース化されており、英語言語処理をサポートしています。
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Deepscalerは、DeepScaleR - 1.5B - Previewをベースに開発された高度なAIモデルで、機械学習タスクの効率と拡張性の向上に特化しています。このモデルは、高品質の予測分析とデータ処理能力を提供し、自然言語処理やコンピュータビジョンなどの複雑なシナリオに適用可能で、金融、医療、エンターテイメントなどの業界で広く利用されています。
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Linkbricks Horizon - AIによって開発された日本語強化言語モデルで、70Bのパラメータ規模に基づき、日本語、韓国語、中国語、英語の多言語処理をサポートし、論理推論と多言語タスクに長けています。
EXAONE-3.5-7.8B-InstructはLG AIによって開発された78億パラメータの多言語指令調整大規模言語モデルで、英語と韓国語をサポートしています。このバージョンはllama.cppのimatrix量子化処理を経ており、複数の量子化レベルを提供し、消費者向けハードウェアで高効率に動作します。
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Granite-3.0-1B-A400M-Instructは、IBMが開発した10億パラメータの指令微調整モデルで、Granite-3.0-1B-A400M-Baseをベースに微調整されています。このモデルは、複数のオープンソース指令データセットと内部合成データセットを使用して訓練され、多言語処理と多領域のAIアシスタントアプリケーションをサポートしています。
Perplexity MCP Serverは、PerplexityのAIモデルを利用して、クエリの複雑度を自動的に分析し、最適なモデルを選択してリクエストを処理するインテリジェントな研究アシスタントです。検索、推論、深掘り研究の3種類のツールをサポートしています。
Awesome MCP Serversは、包括的なモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーの集合で、7158個のMCPサーバーがAI統合、アートメディア、ブラウザ自動化、クラウドサービス、データベース、開発者ツール、ファイルシステム、金融、ゲーム、ハードウェア、医療、インフラストラクチャ、知識管理、位置マップ、マーケティング、監視、マルチメディア処理、オペレーティングシステム、プロジェクト管理、科学研究、セキュリティ、ソーシャルメディア、旅行交通、ユーティリティツール、バージョン管理など33のカテゴリに分けられています。
Crawl4AI RAG MCPサーバーは、ウェブクローラーとRAG機能を統合したAIエージェントサービスで、スマートURL検出、再帰的クローリング、並列処理、ベクトル検索をサポートし、AIコーディングアシスタントに強力な知識取得と検索機能を提供することを目的としています。
ClippyはmacOSターミナルのクリップボードツールで、ファイル参照のコピー、GUI貼り付け、最近のダウンロード管理、パイプラインデータ処理、およびMCPサーバーのAI統合をサポートし、作業効率を向上させます。
Qwen MCPツールは、モデルコンテキストプロトコルに基づくサーバーで、Qwen CLIとAIアシスタントを統合し、大規模コンテキストウィンドウ分析、ファイル処理、サンドボックス実行、複数モデルサポートなどの機能を提供します。
Dumpling AI MCPサーバーは、データ収集、コンテンツ処理、知識管理、AIエージェント、コード実行などの機能を備えた、複数のAI機能を統合したモデルコンテキストプロトコルサーバーです。
MCPドキュメントインデクサーは、Pythonベースのローカルドキュメントインデックスと検索サーバーです。LanceDBベクトルデータベースとローカルLLM（Ollamaを通じて）を利用して、リアルタイム監視、多フォーマットドキュメント処理、意味検索を実現し、モデルコンテキストプロトコル（MCP）を通じてClaudeなどのAIアシスタントにツールを提供します。
Crawl4AIはMCPアーキテクチャに基づくインテリジェントなウェブクローラーサーバーで、Claude AIモデルを組み合わせてウェブサイトのコンテンツ分析と処理機能を提供し、カスタマイズ可能なクロール深度とAI処理タスクをサポートし、研究、コンテンツ作成、データ分析などのさまざまなシナリオに適しています。
これは、自然言語処理、画像生成から自動化ワークフローまで、複数の分野にまたがる多数のオープンソースAIプロジェクトのリストです。これらのプロジェクトは、開発者がAI技術を利用して、チャットボット、コード生成ツール、データ処理システムなどの様々なアプリケーションを構築するのを支援することを目的としています。
Jira統合を実現するモデルコンテキストプロトコルサーバーで、標準化されたインターフェースを提供してAIモデルとJiraをやり取りさせます。REST API統合、コネクションプール、エラー処理などの機能を備えています。
MCP Klingは最初で唯一の完全なKling AI MCPサーバーで、13種類のクリエイティブツールを提供し、ビデオ生成、画像処理、唇形同期、仮想試着などの機能をサポートし、Claudeとのシームレスな統合を実現し、コンテンツクリエイターや開発者に適しています。
gboxは、オープンソースの自ホスト型サンドボックスプロジェクトで、MCP統合やその他のAIエージェントのユースケースに安全な環境を提供します。ターミナル、ブラウザ、ファイルエディタなどのツールが含まれ、ローカルでのタスク実行とファイル処理をサポートし、PythonとTypescriptのSDKを提供します。
Groq APIを利用してQwenモデルを呼び出す連鎖思考MCPサーバーで、外部の思考ツールを通じてAIが複雑なタスクを処理する能力を向上させます。
Chatty MCPはエディタ用に設計された音声インタラクティブなプラグインで、AIリクエストが完了した後に音声で操作内容を要約し、マルチタスク処理の効率を向上させ、カスタム音声エンジンをサポートします。
Vulcan File Opsは、Model Context Protocol（MCP）に基づく高性能なファイル操作サーバーで、デスクトップAIアシスタント（Claude Desktop、ChatGPT Desktopなど）を強力な開発パートナーに変えます。安全なファイルの読み書き、一括操作、ドキュメント処理、画像分析、およびシェルコマンドの実行機能を提供し、企業レベルのセキュリティ制御、動的なディレクトリ登録、およびスマートなツールフィルタリング機能を備え、ユーザーがローカルファイルシステムのアクセスを完全に制御できます。
OpenCV MCP ServerはPythonベースのコンピュータビジョンサービスで、Model Context Protocol (MCP) を通じてOpenCVの画像およびビデオ処理機能を提供します。AIアシスタントや言語モデルに、基本的な画像処理から高度な物体検出までの一連のコンピュータビジョンツールを提供し、画像処理、エッジ検出、顔認識、ビデオ分析、リアルタイム物体追跡などの機能を含みます。
プライバシーを重視したドキュメント検索サーバーで、完全にローカルで動作します。MCPプロトコルを通じてAIプログラミングツールに意味検索機能を提供し、APIキーやクラウドサービスは必要ありません。すべてのデータ処理はユーザーのコンピュータ上で行われます。
Dumpling AI MCPサーバーは、さまざまなAI機能とデータ処理能力を統合したプロトコルサーバーの実装です。
SAGE - MCPはインテリジェントAIアシスタントMCPサーバーで、さまざまな作業モードの選択、会話の連続性管理、インテリジェントファイル処理機能を提供し、タスクの複雑さに応じて最適なAIモデルを自動的に選択できます。
Vextra MCPサーバーは、Model Context Protocol (MCP)に基づくデザインファイル処理サーバーで、Vextra、Figma、Sketch、SVGなどの複数のデザインファイル形式をサポートし、レイアウト情報抽出、画像レンダリング、ページ情報照会などの機能を提供し、Cursor AIアシスタントとシームレスに統合します。
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