MozillaはフランスのAI企業Mistralと提携し、FirefoxにMistralの先進モデルを導入。「Firefoxスマートウィンドウ」に中核的な演算能力を提供し、国際展開を開始。フランスで先行してフランス語に対応済みで、英語・ドイツ語版も進行中。....
MozillaはフランスのAI新興Mistralと提携し、そのモデルをFirefoxに導入。テスト中の「Firefoxスマートウィンドウ」を支援する。タブやセッションをまたぐ複雑なタスク向けで、検索内容の理解、履歴検索、タブ整理、文脈に応じた回答が可能。今回の提携で初の国際市場進出も後押しする。....
8月19日、MozillaはFirefoxテスト版AI「スマートウィンドウ」に新機能を追加。関連性に基づくタブグループの自動提案、重複タブ検出とワンクリック閉鎖を提供し、タブ管理コストを低減。現在米加の英語ユーザー向けにテスト中。AIによるブラウジング・情報管理を強化し、AI検索・ウェブ検索企業と連携。....
米司法省はグーグル反トラスト訴訟で、ブラウザへのデフォルト検索エンジン固定のための支払い禁止を推進。これにより収入依存のMozillaは存続危機に。グーグルは年260億ドル超を支出しデフォルト維持。裁判所は全面禁止を一旦却下しており、今後の影響が注目される。....
AIアシスタント。ウェブページの内容を迅速に要約し、プライバシーを保護します。
Mozilla.aiは、信頼できるオープンソースの人工知能エコシステムを構築するスタートアップ企業とコミュニティです。
Mozilla
Qwen3はQwenシリーズ最新世代の大規模言語モデルで、一連の高密度および混合専門家（MoE）モデルを提供します。広範なトレーニングに基づき、Qwen3は推論、指示追従、エージェント能力、多言語サポートにおいて画期的な進歩を遂げました。
Qwen3-4BはQwenシリーズ最新世代の大規模言語モデルで、4Bパラメータ規模を持ち、128kコンテキストウィンドウと100以上の言語をサポートし、推論、指示追従、エージェント能力において優れた性能を発揮します。
Qwen3はQwenシリーズの最新世代の大規模言語モデルで、0.6Bパラメータの密モデルを提供し、推論、指示追従、代理能力、多言語サポートにおいて画期的な進歩を遂げています。
Gemma 3はGoogleが提供する軽量オープンソースモデルシリーズで、Gemini技術を基盤としており、マルチモーダル入力とテキスト出力をサポートします。
GemmaはGoogleが提供する軽量オープンモデルシリーズで、Geminiと同じ研究技術に基づいて構築されています。llamafileバージョンはMozillaによって実行可能ファイルとしてパッケージ化されており、マルチプラットフォームでの利用が容易です。
mozilla-ai
これはフランス語データセットでファインチューニングされたWhisper-small音声認識モデルで、単語誤り率がベースラインモデルに比べて6.793ポイント低下しています。
YOLOv11ベースの物体検出モデルで、衛星画像からプールを検出します。
Mozilla Common Voiceデータセットの35141個のガリシア語サンプルでファインチューニングされたWhisper-small音声認識モデル
これはopenai/whisper-smallモデルをギリシャ語音声認識タスク向けにファインチューニングした自動音声認識(ASR)モデルで、Mozilla Common Voice 17.0データセットの3620のギリシャ語サンプルを使用してトレーニングされました。
DistilBART-CNN-12-6はBARTモデルの蒸留版で、テキスト要約タスク専用に設計されており、より小さなモデルサイズと高い推論効率を実現しています。
dvislobokov
OpenAI Whisper Large V3 Turboを基に最適化したロシア語自動音声認識(ASR)モデル、Mozilla Common Voice 17ロシア語データセットでファインチューニング
VIT画像エンコーダーと蒸留版GPT-2テキストデコーダーを基にした視覚言語モデルで、画像説明生成タスクに使用
bangla-speech-processing
これはWhisper smallアーキテクチャに基づくベンガル語自動音声認識モデルで、約400時間のMozilla Common Voiceデータセットでファインチューニングされ、単語誤り率4.58%を達成
qanastek
このモデルは、openai/whisper-tinyをmozilla-foundation/common_voice_11_0 frデータセットで微調整したバージョンで、フランス語音声認識タスクに特化しています。
tonyalves
facebook/wav2vec2-xls-r-300mをMozilla Common Voiceポルトガル語データセットでファインチューニングした自動音声認識モデル
jfreiwa
Mozilla Common Voice 6.1、ドイツ語ウィキペディア音声コーパスおよびm-ailabsコーパスで訓練されたドイツ語ASRモデル、単語誤り率7.24%
mattchurgin
これはwav2vec2アーキテクチャに基づく小型のランダムなロバスト性を持つモデルで、MOZILLA - FOUNDATION/COMMON_VOICE_7_0 - ABデータセットでファインチューニングされ、自動音声認識タスクに使用されます。
ghofrani
このモデルはMozilla Common Voice 7.0ペルシア語データセットでファインチューニングされた自動音声認識(ASR)モデルで、ペルシア語音声からテキストへの変換タスク専用です。
sammy786
このモデルは、facebook/wav2vec2-xls-r-1bをMOZILLA-FOUNDATION/COMMON_VOICE_8_0 - csデータセットでファインチューニングしたチェコ語自動音声認識モデルです。
jsnfly
これはMOZILLA-FOUNDATION/COMMON_VOICE_7_0ドイツ語データセットでトレーニングされた自動音声認識エンコーダ-デコーダモデルで、Wav2Vec2とGPT2アーキテクチャの利点を組み合わせています。
PythonベースのMCPサーバーで、Mozilla Readabilityアルゴリズムを使用してウェブページの内容を抽出し、最適化されたMarkdown形式に変換します。
このプロジェクトはMozilla ReadabilityアルゴリズムのPython実装で、MCPプロトコルを介してウェブページの内容を抽出して変換するサービスを提供し、ウェブページの内容をLLMで処理しやすいMarkdown形式に変換します。
PythonベースのMCPサーバーで、Mozilla Readabilityアルゴリズムを使用してウェブページ内容を抽出し、最適化されたMarkdown形式に変換し、LLM処理に適しています。
SuperFetch MCPサーバーは、モデルコンテキストプロトコルに基づくウェブページコンテンツ抽出ツールで、ウェブページをスマートに取得し、Mozilla Readabilityを使用して読みやすいコンテンツを抽出し、AIに適したJSONLまたはMarkdown形式で返します。構造化されたコンテンツブロック、組み込みキャッシュ、セキュリティ保護をサポートしています。
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