新モデル

「Hemmingway-1」日常文章特化の言語モデル:必要VRAM 12GB〜・GGUF版あり

Altworldが公開した「Altworld/Hemmingway-1」は、日常の文章を人が書いたように書くことに特化した27Bパラメータの言語モデルです。モデルのスペックや性能評価、使い方を解説します。

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「LensVLM-9B」長文を画像として縮小して処理する視覚言語モデル:必要VRAM 4GB〜・GGUF版あり

AppleがQwen3.5-9Bをベースに開発した視覚言語モデル「LensVLM-9B」をHugging Faceで公開。長い文書を画像として縮小し、必要なページだけ拡大して読むことでメモリを大幅に削減する非商用研究モデルの仕組みとス ...

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「Xing4.0-29B-A4B」テキスト生成モデル:当サイトでの回答例・必要VRAM 24GB〜

中国電信がAscend NPUで学習した総パラメータ29B・活性4BのMoEモデル「Xing4.0-29B-A4B」を公開。コーディングエージェント性能に優れ、公式GGUFも用意されています。

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Xiaomi MiMo-V2.6-MOPDモデル公開:マルチモーダル対応MoE

XiaomiからスパースMoEマルチモーダルモデル「MiMo-V2.6-Flash-MOPD」「MiMo-V2.6-Pro-MOPD」が公開されました。エージェントタスクに特化した特徴やスペックを解説します。

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「MiMo-V2.6-Pro-RL」テキスト生成モデル:必要メモリ約417GB・GGUF版あり

Xiaomiが約1兆パラメータの混合強化学習モデル「XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Pro-RL」を公開。テキスト・画像・動画・音声を扱える1Mコンテキストの最上位MoEモデルを解説。

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「DeepSeek-V4-Pro-0813」エージェント能力を強化した大規模MoEモデル:必要メモリ約998GB

DeepSeekがエージェント性能を強化した大規模MoEモデル「DeepSeek-V4-Pro-0813」をHugging Faceで公開。100万トークンの文脈とDSparkモジュールを搭載。

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「Qwen3.8-27B」マルチモーダル視覚言語モデル:当サイトでの回答例・必要VRAM 8GB〜・GGUF版あり

Qwenチームによる27Bパラメータのオープンウェイト視覚言語モデル「Qwen3.8-27B」のスペックとベンチマーク性能を紹介。コーディングやPC操作エージェントでの性能向上を解説します。

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「Tev1-0.8B-experimental」構造化データの選択肢選定に特化した意思決定モデル:必要VRAM 4GB〜

Together AIより公開された0.8Bの実験的意思決定モデル「Tev1-0.8B-experimental」のスペック、想定用途、推奨設定について解説します。

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「LFM2.5-VL-3B-DSpark」ビジョン言語モデル向けドラフトモデル:必要VRAM 4GB〜・GGUF版あり

LiquidAIが「LFM2.5-VL-3B」向けの実験的なDSparkドラフトモデル「LFM2.5-VL-DSpark」を公開しました。推論速度の高速化手順や対応エンジンを解説します。

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「plamo-3-610m-fin-instruct」金融特化型の軽量日本語言語モデル:必要VRAM 4GB〜

Preferred Networks(PFN)が公開した金融特化型の軽量日本語言語モデル「PLaMo-3-610M-Fin-Instruct」のスペック、特徴、推論の実行方法を解説します。