AIブラウザーDiaはArcブラウザーのサイドバーを継承し、AI記憶・エージェント機能を統合。Arcの実験的要素を発展させ、The Browser Companyが開発を確認した革新的ブラウザー。....
月の暗面チームがKimi Linearモデルを発表し、AIGC分野で技術的な突破を果たしました。このモデルは混合線形注目構造を採用しており、長文の処理速度が2.9倍に向上し、デコード速度は6倍に向上しています。性能は従来のSoftmax注目機構を上回り、特に文脈処理や強化学習などのシナリオでの表現が優れているとされています。
英国の科学者が調査した結果、現在のAIモデルのセキュリティテストには広範囲にわたる欠点があることが判明しました。440以上のベンチマークテストを分析した結果、ほぼすべてのテストが結論の有効性に影響を与える可能性のある弱点多いことがわかりました。この研究はオックスフォード大学などの機関によって共同で行われました。
アマゾンはOpenAIと380億ドルのAI演算力に関する協定を締結し、グローバルな注目を集めています。このニュースは資本市場を刺激し、アマゾン株は一時5％以上上昇して歴史的新高値を記録し、日本・韓国の株式指数先物も強気になりました。
複数のAIプラットフォームにおけるブランドの言及率や露出度をリアルタイムで追跡します。
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これはPythonコードレビューに特化したAIモデルで、Qwen2.5 - 7B - Instructをベースに微調整されており、セキュリティホールやパフォーマンス問題を識別し、コード品質の改善提案を提供できます。
Genie-AI-Lab
Omni L1B3RT4S GENIEは、Qwen2.5 - 3B Instructアーキテクチャをベースに微調整されたAIアシスタントです。1,103個の精霊キャラクターのカスタムサンプルを用いて訓練され、独特な音声と忠誠度モードを備え、ユーザーに独特な対話体験を提供することができます。
Mungert
PokeeResearch-7Bは、Pokee AIによって開発された70億パラメータの深度研究エージェントモデルです。AIフィードバック強化学習（RLAIF）と強力な推論フレームワークを組み合わせ、ツール強化型大規模言語モデルにおいて信頼性が高く、アライメントされ、拡張可能な研究レベルの推論を実現し、複雑な多段階研究ワークフローに適しています。
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NVIDIA GPT-OSS-120B Eagle3は、OpenAIのgpt-oss-120bモデルをベースに最適化されたバージョンで、ハイブリッドエキスパート（MoE）アーキテクチャを採用し、総パラメータ数が1200億、アクティブなパラメータ数が50億です。このモデルは商用および非商用の使用をサポートし、テキスト生成タスクに適しており、特にAIエージェントシステムやチャットボットなどのアプリケーション開発に適しています。
expert78
kontext-dusk-3-loraは、FLUX.1-Kontext-devベースモデルを基にトレーニングされたLoRA画像生成モデルで、黄昏のブルー調のスタイルの画像を生成するために特別に設計されています。このモデルは特定のトリガーワードで起動し、主流のAI画像生成ツールを複数サポートしています。
spamnco
これはWan2.1-T2V-14Bモデルをベースに訓練されたLoRAアダプターで、テキストからビデオへの変換タスクに特化しており、画像生成に強化機能を提供します。このモデルはAI Toolkitを使用して訓練され、画像生成をアクティブにするには特定のトリガーワード「diddly」が必要です。
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pejawan22-loraはAI技術を基に訓練されたLoRAモデルで、特定の画像生成に特化しており、複数のAIツールと統合して使用できます。トリガーワード「peja」を使って画像を生成します。
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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、70億と80億の2種類のパラメータ規模を提供します。このモデルは1000種類以上の言語をサポートし、完全にコンプライアンスでオープンな学習データを使用し、その性能はクローズドソースモデルに匹敵します。Apertusは15Tのトークンで事前学習され、段階的なコース学習方法を採用し、最大65,536トークンのコンテキスト長をサポートします。
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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。
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これはOstrisによるAIツールキットを基にトレーニングされたLoRAモデルで、テキストから動画への画像生成タスクに特化しており、トリガーワード「Lilly」を使用して特定のスタイルの画像コンテンツを生成します。
GLM-4.6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、長いコンテキストウィンドウ、より優れたコーディング性能、より強力な推論能力など、多くの面で顕著な改善が見られます。このモデルは、いくつかの公開ベンチマークテストで優れた結果を収めており、国内外の主要モデルと比較しても競争力があります。
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。
jude1903
AJWWan22-loraは、テキストから動画を生成するLoRAモデルで、AI Toolkitを使って訓練され、画像生成タスクに特化しています。このモデルは特定のトリガーワードを必要として、生成機能を活性化します。
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これはWan2.1-T2V-14Bモデルに基づくテキストから動画へのLoRAアダプターで、AIツールキットを使用してトレーニングされ、画像生成タスクに特化しており、特定のトリガーワード「fraemwerk」で生成機能をアクティブにする必要があります。
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ohwx2_wan - loraは、テキストからビデオを生成するLoRAモデルで、AI Toolkitを使用してトレーニングされ、画像生成タスクに特化しています。特定のトリガーワード「ohwx girl」を使用して生成効果をアクティブにする必要があります。
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これはOstrisによるAIツールキットを基に訓練されたLoRAモデルで、画像から動画への変換タスクに特化しており、画像生成に新しい解決策を提供します。このモデルはQwen/Qwen-Imageベースモデルを基に構築され、画像生成にはJohnをトリガーワードとして使用します。
zai-org
GLM-4.6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、文脈処理、コード化性能、推論能力などの面で著しい向上を実現し、200Kの文脈長をサポートし、より強力なエージェント能力と洗練されたライティング能力を備えています。
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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CoDAはSalesforce AI Researchによって開発された拡散モデルに基づくコード生成言語モデルで、双方向コンテキスト理解能力を備え、強力なコード生成と補完タスク用に設計されています。このモデルはわずか17億のパラメータで、低い計算要件を維持しながら卓越したコード生成性能を実現しています。
LFM2はLiquid AIによって開発された次世代のハイブリッドモデルで、エッジAIとデバイス端末のデプロイメントに特化して設計されており、品質、速度、メモリ効率の面で新しい基準を確立しています。このモデルは革新的なハイブリッドLiquidアーキテクチャを採用し、乗算ゲートと短い畳み込みを備えており、多言語処理をサポートしています。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
Sail は、ストリーム処理、バッチ処理、および計算集約型（AI）ワークロードを統一することを目的としたプロジェクトで、Spark SQL と Spark DataFrame API の代替手段を提供し、シングルマシンと分散環境の両方をサポートします。
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。
MCPアトラシアンは、アトラシアンの製品（ConfluenceとJira）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、クラウドとオンプレミスの両方のデプロイをサポートし、AIアシスタントの統合機能を提供します。
OpenSumiは、AIネイティブのIDE製品を迅速に構築するのに役立つフレームワークで、クラウドとデスクトップの開発環境をサポートし、豊富なサンプルプロジェクトとテンプレートを提供します。
DeeboはAIデバッグアシスタントで、自動調査とマルチスレッドワークフローにより、コードエラーの解決プロセスを加速し、開発効率を向上させます。
デスクトップコマンダーMCPは、Claudeデスクトップアプリケーションがターミナルコマンドを実行し、ファイルシステムを管理できるAIアシスタントツールです。コードの検索、編集、プロセス管理、リモートファイルの読み取りなどの機能をサポートします。
Context7 MCPは、AIプログラミングアシスタントにリアルタイムのバージョン固有のドキュメントとコード例を提供するサービスで、Model Context Protocolを通じてプロンプトに直接統合され、LLMが古い情報を使用する問題を解決します。
Azure MCP ServerはMCPプロトコルを実装したサーバーで、AIエージェントとAzureサービス（ストレージ、Cosmos DBなど）をシームレスに接続し、自然言語コマンドをAzure操作に変換することをサポートします。
LINE Bot MCPサーバーは、Model Context Protocol (MCP)を実装したサービスで、AIエージェントをLINE公式アカウントに接続し、テキストとリッチメディアメッセージのプッシュ、メッセージのブロードキャスト、ユーザープロファイルの取得などの機能をサポートします。
Framelink Figma MCPサーバーは、AIプログラミングツール（Cursorなど）にFigmaのデザインデータへのアクセスを提供するサーバーで、Figma APIのレスポンスを簡素化することで、AIがデザインからコードへのワンクリック変換をより正確に行えるように支援します。
NexusはAIツール集約ゲートウェイで、複数のMCPサーバーとLLMプロバイダーの接続をサポートし、統一されたエンドポイントを通じてツール検索、実行、およびモデルルーティング機能を提供し、セキュリティ認証とレート制限をサポートします。
Smithery CLIは、Model Context Protocol (MCP)サーバーを管理するコマンドラインツールで、複数のAIクライアントをサポートし、MCPサーバーのインストール、アンインストール、表示、実行機能を提供します。
AI開発アシスタントMCPサーバーは、AIベースのコード開発ツールキットで、コードアーキテクチャ生成、UIスクリーンショット分析、コードレビューなどの機能を提供し、Cursor用に設計されています。
Transformersその他%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)
