テキスト生成

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。