「Naive-N0.5-Flash」AI研究とコーディング向けMoEモデル：必要メモリ約690GB
NaiveAIが総309B/活性15.5BのMoEモデル「Naive-N0.5-Flash」を公開。100万トークンの文脈長とMITライセンスに対応。
「Qwen3.8-Flash-Next」マルチモーダル対応のMoEモデル：必要メモリ約402GB
Qwenチームによる次世代アーキテクチャ採用のマルチモーダル対応オープンウェイトモデル「Qwen3.8-Flash-Next」のスペックや導入方法を解説します。
「LFM2.5-350M-Diffusion-Exp」ブロック拡散型の軽量言語モデル：必要VRAM 4GB〜
LiquidAIが軽量LLM「LFM2.5-350M」をブロック拡散モデルに変換した実験的モデル「LFM2.5-350M-Diffusion-Exp」を公開。並列デノイズによる高速なテキスト生成の特徴やスペックを解説。
「GLM-5.3-Flash-GGUF」VLMモデル：必要メモリ約150GB
llama.cpp等のローカル環境で動かせる、総パラメータ数320Bのネイティブマルチモーダル対応MoEモデル「ggml-org/GLM-5.3-Flash-GGUF」の概要や特徴を解説します。
Ai2が科学研究向けレポート生成モデル「AstaBrief 8B」を公開
Allen Institute for AIがオープンソースで公開した科学研究向けレポート生成モデル「AstaBrief 8B」の概要や性能、入手方法を解説します。
推論モデル「ELYZA-Thinking-1.0」の32B/33Bモデル公開
ELYZAがllm-jp-4シリーズをベースにした推論モデル「ELYZA-Thinking-1.0」の32B/33Bモデルを公開しました。日本語の指示追従や知識想起、STEM分野の推論に特化しています。
「clef-flash」構造化出力特化型モデル：当サイトでの回答例・必要VRAM 4GB〜・GGUF版あり
Cloudflareが公開した9Bモデル「Clef-Flash」のスペックや推測性能、従来の自由文生成モデルとの違いを解説します。
「OpenJev-GGUF」27.4Bの意思決定特化型モデル：必要VRAM 24GB〜
ggml-orgが公開した、意思決定に特化した27.4Bのオープンウェイトモデル「OpenJev」のGGUF量子化版のスペックや特徴、llama.cppでの動かし方を解説します。
「clef」構造化意思決定モデル：必要VRAM 12GB〜・GGUF版あり
CloudflareがQwen3.8-27Bをベースとした27Bパラメータのマルチモーダル意思決定モデル「Clef」を公開しました。テキスト、JSON、画像、動画を入力として受け取り、構造化された意思決定を行います。
「OrcaSAQ-2-27B」テキスト生成モデル：当サイトでの回答例・必要VRAM 16GB〜
OrcaRouterが公開したQwen3.8-27Bの量子化版「OrcaSAQ-2-27B」のスペックや、vLLMでの動作要件、BF16との精度差を解説します。