欧州のAI企業Mistral AIは、新世代のオープンソースコードモデルシリーズであるDevstral2を発表しました。これは123Bパラメータの高級版と24Bの軽量版から構成され、自動プログラミングをサポートするコマンドラインツール「Mistral Vibe CLI」をサポートしています。このモデルはSWE-benchベンチマークテストで72.2点を記録し、トップクラスの閉鎖型モデルに近い性能を達成しており、現在APIは無料で公開されており、開発者にとって強力な支援となっています。
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Rivianは自社開発AIチップRAP1と次世代車載コンピュータを発表、NVIDIAシステムを置き換え自動運転性能を向上。新型SUV「R2」に初搭載し、LiDARと連携したソフトウェア・ハードウェア最適化で自動運転機能を強化。....
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Openai
$2.8
入力トークン/百万
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1k
コンテキスト長
$7.7
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200
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Anthropic
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Google
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Bytedance
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Alibaba
Moonshot
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Xai
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Deepseek
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Tencent
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RinggAI
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。
prithivMLmods
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。
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。
allenai
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。
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。
Olmo-3-7B-Think-DPOはAllen Institute for AIが開発した70億パラメータの言語モデルで、長い連鎖的な思考能力を持ち、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。このモデルは、教師付き微調整、直接的な嗜好最適化、検証可能な報酬に基づく強化学習などの多段階の訓練を経ており、研究や教育目的に特化して設計されています。
Olmo 3はAllen Institute for AI (Ai2)によって開発された一連の言語モデルで、7Bと32Bの2種類の規格があり、InstructとThinkの2種類のバリエーションがあります。このモデルはTransformerアーキテクチャに基づいており、長い思考チェーン能力を持ち、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。
Olmo 3はAllen Institute for AIによって開発されたオープンソースの言語モデルシリーズで、7Bと32Bの2種類の規格があり、指令（Instruct）と思考（Think）の2種類のバリエーションに分かれています。このモデルは卓越した長鎖思考能力を持ち、数学やコーディングなどの推論タスクのパフォーマンスを大幅に向上させることができます。
Olmo 3はAllen Institute for AIによって開発された全新型の言語モデルファミリーで、7Bと32Bの2種類の規模があり、指令（Instruct）と思考（Think）の2種類のバリエーションがあります。このモデルは長鎖型の思考を用いて、数学やコーディングなどの推論タスクの性能を向上させ、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。
Olmo 3 7B RL-Zero Mathは、Allen AIによって開発された、数学的推論タスクに特化して最適化された70億パラメータの言語モデルです。RL-Zero強化学習方法を用いて数学データセットで訓練され、数学的推論能力を効果的に向上させます。
Olmo 3 7B RL-Zero Mixは、Allen AIが開発した7Bパラメータ規模の言語モデルで、Olmo 3シリーズに属します。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、強化学習によって数学、コーディング、推論能力が最適化されています。
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。
Olmo-3-32B-Think-DPOはAllen AIが開発した32Bパラメータの言語モデルで、直接嗜好最適化（DPO）を用いて訓練され、長鎖的な思考推論能力を備え、数学やコーディングなどの複雑な推論タスクで優れた性能を発揮します。
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。
moonshotai
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。
DevQuasar
これはNVIDIAがQwen3アーキテクチャに基づいて開発した32Bパラメータの報酬モデルで、強化学習における報酬評価と原則アライメントに特化しており、より安全で人間の価値観に沿ったAIシステムのトレーニングを支援します。
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。
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。
PokeeAI
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用のインテリジェントエージェントで、AIフィードバックに基づく強化学習(RLAIF)と推論フレームワークを組み合わせ、自己修正、検証、総合分析を含む複雑な多段階研究ワークフローを実行できます。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
Genkitは、AI駆動のアプリケーションを構築するためのオープンソースフレームワークで、Node.jsとGoのライブラリを提供し、複数のAIモデルとベクトルデータベースの統合をサポートし、開発ツールとプラグインエコシステムを含んでいます。
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。
XcodeBuild MCPは、AIアシスタントとMCPクライアントにXcode関連のツールを統合するサーバーで、Xcodeプロジェクト管理、シミュレーター制御、アプリユーティリティなどの機能をサポートし、開発プロセスの自動化を実現します。
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。
これはWeb3モデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーの精選リストで、チェーンのやり取り、取引、DeFi、市場データ、ツール、ソーシャルなどの複数のカテゴリをカバーしています。MCPは、アプリケーションがLLMにコンテキストを提供する方法を標準化するオープンプロトコルで、AIアプリケーションのUSB - Cポートのようなものです。DeMCPは最初の分散型MCPネットワークで、エージェントに独自開発およびオープンソースのMCPサービスを提供し、暗号通貨による支払いをサポートし、TEEとブロックチェーンレジストリを組み合わせてMCPのセキュリティと信頼性を再定義しています。
Klavis AIはオープンソースプロジェクトで、Slack、Discord、ウェブ上で使用できる多機能計算プラットフォーム（MCP）を提供します。非技術ユーザーが簡単にAIワークフローを設定でき、開発者は拡張して構築することができます。
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。
ACI.devはオープンソースのAIエージェントツールインフラストラクチャで、600以上の事前統合ツールのマルチテナント認証、権限管理、動的探索機能を提供し、統合MCPサーバーまたは軽量SDKを通じた呼び出しをサポートし、本番レベルのAIエージェント開発を簡素化します。
PAELLADOCはAIを重視した開発フレームワークで、モデルコンテキストプロトコル（MCP）と五大哲学原則を実装することで、AI時代のソフトウェア開発方法を革新します。
これはDockerコンテナに基づくAI開発ツールプロジェクトで、Markdownファイルを使用して複雑なワークフローを記述し、Docker化されたツールとユーザーが選択したLLMモデルを組み合わせて、多モデルエージェントとプロジェクト優先設計のワークフローを実現します。
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。
UE5 - MCPは、AI駆動の自動化ツールを統合し、BlenderとUnreal Engine 5のワークフローを最適化し、シーン生成からゲーム開発までのエンドツーエンドのソリューションを提供します。
Apple Doc MCPは、Apple開発者ドキュメントへの直接アクセスを提供するモデルコンテキストプロトコルサーバで、AIプログラミングアシスタントに統合され、スマート検索、フレームワークブラウジング、詳細なドキュメント取得をサポートします。
Transformers英語%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)
