【AIニュース】へようこそ！ここは毎日人工知能の世界を探索するためのガイドです。毎日、AI分野のトレンドを紹介し、開発者に焦点を当て、技術動向を理解し、革新的なAI製品の応用を知るお手伝いをします。新規のAI製品についてはこちらから確認してください：https://app.aibase.com/zh1、KlingAIAvatar2.0がリリースされるとすぐに人気爆発：5分でダンスと歌を一括生成し、デジタル人間は「顔面麻痺」の時代を終えるKlingAIAvatar2.0はマルチモーダルディレクターにより
グーグルはGeminiアプリにGemini3Deep Thinkモードを導入し、Ultraサブスクリプションユーザー向けに提供しています。このモードでは推論能力が大幅に強化されており、複雑な数学、科学および論理的な問題に対応しています。現在の最上位モデルと競い合っています。多くのベンチマークテストで優れた結果を示しており、「人類最後の試験」においてツールを使用せずに41.0%の得点を獲得し、ARC-AGI-2テストではコード実行を利用してトップの成績を収めました。
Windows 11 Copilot向けにGPT-5.1モデルを無償提供。有料機能「Think Deeper」も無料化。新設「Labs」実験エリアでWinUI 3「Vision」画面解析を開始し、3D生成・音声機能を順次追加予定。「Actions」機能はテスト中。....
Google Gemini 3 ProがLMArena史上最高の1501 Eloを記録し、GPT-5.1などを超え多モデル首位に。科学・数学・映像タスクで卓越し、『人類究極試験』37.5%、GPQA Diamond 91.9%を達成。Deep Thinkモードで推理力を強化、ARC-AGI-2テストで45.1%を獲得。....
Googleが開発したAIモデルで、より強力な推論能力を持つレスポンスを提供します。
Claudeが応答する前に、深く思考することを促します。
個人AI講師と共に、ネイティブのようにイタリア語で会話しましょう
新時代のAI検索エンジン。効率的な検索とインテリジェントなQ&Aを実現します。
Alibaba
$2
入力トークン/百万
$20
出力トークン/百万
-
コンテキスト長
Bytedance
$0.8
$8
256
$4
$16
128
$3
$9
Google
Baidu
Moonshot
$200
131
John1604
Qwen3 VL 4B Thinkingは、画像からテキスト、テキストからテキストへの変換をサポートするマルチモーダルモデルで、4Bのパラメータ規模を持ち、様々な画像とテキストの相互作用のニーズを満たすことができます。
Intel
DeepMathは40億パラメータの数学推理モデルで、Qwen3 - 4B Thinkingをベースに構築され、微調整された大規模言語モデルとサンドボックス化されたPython実行器を組み合わせています。これは計算ステップに対して簡潔なPythonコード断片を生成し、エラーを大幅に減らし、出力長を短縮します。
allenai
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。
inferencerlabs
Kimi - K2 - Thinking 3.825bit MLXは、テキスト生成に使用される量子化モデルで、異なる量子化方式を通じてテストで異なる困惑度の結果を得ています。そのうち、q3.825ビット量子化では1.256の困惑度を達成できます。
Olmo 3 32B Think SFTはTransformerアーキテクチャに基づく自己回帰型言語モデルで、長い思考連鎖推論に優れており、特に数学やコーディングなどの複雑な推論タスクを処理するのに適しています。このモデルはDolma 3データセットで事前学習され、Dolciデータセットで教師付き微調整されています。
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。
GeneralAnalysis
GA Guard ThinkingはGeneral Analysisが開発した40億パラメータのオープンソース審査モデルで、言語モデルが生成する不安全、不適合なコンテンツを検出し防止するために特別に設計されています。このモデルは7つのセキュリティカテゴリで訓練され、違法活動、憎悪発言、個人情報漏洩などのリスクコンテンツを効果的に識別できます。
Olmo 3は、Allen Institute for AIによって開発された全く新しい7Bパラメータの言語モデルシリーズで、Transformerアーキテクチャに基づき、Dolma 3データセットで訓練され、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Base、Instruct、Thinkなどの複数のバリエーションを提供し、最大65,536の文脈長をサポートします。
driaforall
これは8ビット精度のMLXバージョンのメモリエージェントモデルで、Qwen3 - 4B - Thinking - 2507をベースに訓練され、メモリシステム内の情報検索、更新、およびクリアランスタスクを専門に処理します。
QuantFactory
これはllama.cppを使ってQwen3-4B-v0.4-deepresearch-no-think-4を量子化処理したバージョンで、深度研究シーンに特化して最適化され、thinkメカニズムを削除し、GGUF形式でより効率的な推論性能を提供します。
lmstudio-community
これはQwen3 235B A22B Thinking 2507モデルの量子化バージョンで、llama.cppの量子化技術を通じて実現され、リソースが限られた環境でも効率的にテキスト生成タスクを実行できます。LM Studioコミュニティモデルのハイライトプロジェクトの一部です。
launch
ThinkPRM-7Bは、R1-Distill-Qwen-7Bアーキテクチャに基づく生成型プロセス報酬モデルで、推論過程を段階的に検証するために特別に設計されています。明確な検証思考連鎖を生成することで、数学の問題解決やコード生成などの推論タスクの各ステップの正しさを評価し、データ効率が高く、説明可能性が強いという特徴があります。
AM Thinking v1はA-Mチームによって開発されたQwen 2.5-32B-Baseベースの大規模言語モデルで、推論能力が強化され、132kトークンのコンテキスト長をサポートします。
Vinnnf
Thinklessは強化学習でトレーニングされた大規模言語モデルで、簡潔な回答または長鎖推論モードを適応的に選択でき、推論計算コストを大幅に削減します。
無思フレームワーク（Thinkless）は学習可能なフレームワークで、大規模モデルがタスクの複雑さと自身の能力に基づいて、短い推論または長い連鎖推論を適応的に選択できるようにします。
KissanAI
インド農業向け気候スマート農業（CRSA）推論強化モデルの実験的研究プレビュー版
simone-papicchio
Qwen2.5-Coder-7B-InstructをファインチューニングしたテキストからSQLへの推論モデルで、LLMのテキストからSQLタスクにおける推論能力を強化
MCPプロトコルに基づく構造化思考サーバーで、思考段階を定義することで複雑な問題を分解し要約を生成するのに役立ちます。
DeepSeekの推論とClaudeの生成を組み合わせた二段階AI会話サービス
Think MCPはMCPサーバーを実装するプロジェクトで、AIエージェントが複雑なタスクで構造化された推論を行うための「think」ツールを提供します。このツールは、Anthropicの研究に触発されています。このツールは、思考過程を記録することで、AIが情報を処理し、遡及し、またはポリシーを遵守するのを支援し、ツール出力の分析、ポリシーが密集した環境、および逐次的な決定シナリオに適しています。
TypeScriptに基づく非伝統的な思考サーバーで、従来の思考に挑戦する非伝統的なアイデアを生成することで、複雑な問題を解決するのに役立ちます。
ブランチ思考に基づくMCPサーバーツールで、マルチスレッド思考ナビゲーションとインテリジェントな洞察生成をサポートします。
Claude用に設計された構造化思考ツールMCPサーバーで、複雑な問題解決能力を向上させます
Gemini APIに基づく思考分析サーバーで、複雑な問題の分解と思考能力を提供します。
Anthropicの研究に基づくMCPサーバーで、Claude AIに「think」ツールの機能を提供し、複雑な推論タスクの処理を強化します。
Deepseek Thinker MCP Serverは、Deepseekの推論内容を提供するMCPサービスで、OpenAI APIとローカルのOllamaの2つのモードをサポートし、AIクライアントに統合できます。
Sequential Thinking MCPは、AIエージェントが高度なメタ認知と動的な反省的問題解決を行うことをサポートするMCPサーバーで、仮想的な思考と計画を記録することで複雑なタスクの段階的な実行をガイドします。
Think ServerのMCPサーバー設定ガイド
TypeScriptに基づくMCPサーバーで、LLMがマインドマップを構築して構造化思考を行うのを支援し、品質評点、段階管理、分岐探索、記憶管理機能を備えています。
ThinkingCapはモデルコンテキストプロトコルに基づく多エージェント研究サーバーで、複数のLLMプロバイダーを並列で実行し、それらの応答を総合することで、包括的な多角的分析を実現します。
Claude AIに構造化思考ツールを提供するサービス
公式実装のAnthropicの「思考」ツールMCPサーバー。構造化思考によりClaudeの推論能力を大幅に向上させます。
Sequential Thinking MCPは、構造化された思考プロセスを提供するMCPサーバーです。段階的な問題解決、仮説管理、およびRecallブロックチェーンとの統合を通じて、思考ログを保存し、動的な調整と反射的な思考をサポートします。
Smart - Thinkingは、高度なMCPサーバーで、多次元、適応型、自己検証可能なAI推論フレームワークを提供します。グラフベースのアーキテクチャを採用して複雑な思考のつながりを実現し、クロスプラットフォームでの実行をサポートし、複数のMCPクライアントと互換性があります。
ClaudeがCursor内で段階的な思考過程を表示するためのツール
AIエージェントに専用の「think」ツールを提供する簡易版のMCPサーバーで、複雑なタスクで構造化された思考プロセスを記録するために使用され、外部の状態変更や情報取得は行いません。
Sequential Thinking Ultraは、MCPプロトコルに基づく高度な順序思考サーバーで、Ultra Think方法論を統合し、構造化された問題解決能力を提供します。核心機能には、段階的処理、品質検証、バイアス検出、リソース管理が含まれ、自動クエリ書き換えとメタ推論チェックポイントをサポートし、複雑な問題の段階的分析と最適な意思決定に適しています。
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)
