「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。
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。
「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。
「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。
「Tev1-4B-experimental」構造化データの意思決定に特化した4Bモデル:必要VRAM 4GB〜
Together AIがQwen3.5-4Bをベースに開発した、構造化データからの選択肢選定に特化した実験的モデル「Tev1-4B-experimental」のスペックや特徴、使い方を解説します。
機械学習ライブラリ「ggml v0.25.0」公開、FlashAttentionやMoEの最適化を拡充
C++製オープンソース機械学習ライブラリ「ggml v0.25.0」が公開されました。FlashAttentionやMoE、SSM、Hyper-connection処理の適用拡大とバックエンド最適化、GGUFアライメント変更などを解説 ...
「K2-Horizon-375B-A23B-NVFP4」NVFP4量子化の巨大MoEモデル:必要メモリ約257GB
IFMは、375BパラメータのMoEモデル「K2-Horizon-375B-A23B」のNVFP4量子化版を公開しました。Blackwell世代GPU向けの高効率な推論と主なスペック、ベンチマーク性能を解説します。
Hugging Face transformers、GGUFモデルの直接実行をサポート
Hugging Faceの推論ライブラリtransformersがllama.cppのGGUFフォーマットモデルの直接実行に対応。Apple Silicon向けの最適化やPythonエコシステムでの活用方法を解説。
「MiMo-V2.6-Flash-RL-GGUF」マルチモーダル対応のMoEモデル:必要メモリ約141GB
XiaomiMiMo開発のオムニモーダルモデル「MiMo-V2.6-Flash-RL」のGGUF量子化版がggml-orgより公開。MTPサイドカーや音声・画像用mmprojも同梱。
「MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B-GGUF」:当サイトでの回答例・必要VRAM 12GB〜
Xiaomi MiMoが開発したエージェント指向の9.4Bモデル「MiMo-V2.6-Distill-Qwen-9B」のGGUF版が公開。ビジョンエンコーダー用mmprojも同梱。