最近人気の大規模モデル
その他の大規模モデル
世界で最も人気があり、最高品質で最も使いやすいAIモデルがここに集結

Gemini 2.0 Flash Lite
テキスト生成マルチ言語ツール呼び出し
Gemini 2.0 Flash Liteは、Gemini 2.0シリーズの中で最も高速なモデルで、より高いコスト効率と低遅延を実現するために最適化されています。高スループットの軽量級タスクを処理することを目的としており、画像、ドキュメント、音声などのマルチモーダル入力をサポートし、非常に大きな入力トークン上限を持っています。
Google
更新時間:
2025-11-11

GPT 4.1 Mini
テキスト生成多言語ツール呼び出し
GPT-4.1 miniはOpenAIが発表した中小型のマルチモーダルモデルで、100万トークンのコンテキストをサポートし、テキスト、画像、ビデオを処理できます。性能はGPT-4oに匹敵し、MMMUテストのスコアは73%で前代を上回り、遅延は半減し、コストは83%削減されます。開発者がAPIを呼び出して長いコンテンツとビジュアルタスクを処理するのに適しています。
Openai
更新時間:
2025-11-11

Grok 4 Fast
テキスト生成多言語
Grok 4 Fastは、xAIが2025年にリリースした大規模言語モデルの軽量版で、高速推論とコスト最適化を主な特長としています。その核心的な特徴は以下の通りです:毎秒75トークンの生成速度(標準版より10倍速い)、200万トークンの超長文脈ウィンドウで、1冊の本やコードライブラリを一度に処理できます;推論コストが98%削減され、アーキテクチャを最適化することで推論トークンの消費量を40%削減しています。Grok 4シリーズの基礎版として、テキスト/画像入力、リアルタイムのウェブアクセス(DeepSearchツール)、関数呼び出し機能を統合しており、日常の質問応答や文書処理などの軽量なシナリオを対象としています。無料ユーザーの基本サービスとしてGrok 3を徐々に置き換える予定です。このモデルは、マルチモーダル機能を維持しながら、一般ユーザーのニーズに合わせて効率を優先した設計となっています。
Xai
更新時間:
2025-11-10

O3 Mini
テキスト生成多言語ツール呼び出し
OpenAIのo3 - miniは2025年1月にリリースされた小型推論モデルで、STEM分野の専門化されたソリューションを目指しています。関数呼び出しや構造化出力などの高度な開発者機能をサポートし、精度と効率をバランスさせるために低/中/高の推論レベルを提供します。科学計算やプログラミング開発などのシナリオに適しており、低コストと低遅延の特性を兼ね備えています。
Openai
更新時間:
2025-11-08

GPT 5 Codex
テキスト生成多言語
GPT-5 CodexはOpenAIが開発した多モデル混合コード生成システムで、高効率な基礎モデルと深度推論モジュールを統合し、インテリジェントルーティングによってリソースを動的に調整します。コード生成能力が大幅に向上し、複雑なフロントエンドアプリケーションを迅速に構築したり、大規模なコードベースをデバッグしたりできます。単一のプロンプトで完全なウェブサイトやゲームを生成することも可能で、デザイン美学の処理にも優れています。プログラミング開発、アプリケーション構築、コードデバッグのシナリオに適しており、無料ユーザーは基本的な機能を利用でき、有料版ではより高い制限と拡張された推論能力を提供します。
Openai
更新時間:
2025-11-07

Claude 3 Opus
テキスト生成多言語ツール呼び出し
Claude 3 OpusはAnthropicが開発したトップクラスの大規模モデルで、Claude 3シリーズのハイエンドバージョンに属し、マルチモーダル機能を備え、20万Tokenのコンテキストウィンドウをサポートしています。特徴は、高度な知能レベルで、MMLUやGPQAなどのベンチマークテストで同類を上回る成績を収め、複雑なタスクを深く理解し、人間に近い対話を実現できます。タスク自動化(API/データベース操作)、研究開発(医薬品開発、研究レビュー)、戦略分析(財務トレンド予測、グラフ解釈)などのシナリオに適しています。
Anthropic
更新時間:
2025-11-04
最近更新されたAIモデル
現在のAI業界で最もホットで、最も多くの人が使用しているAI大規模モデル
Z Image Turbo FP8
Z-Image(造相)は60億のパラメータを持つ高効率な画像生成基礎モデルで、画像生成分野の効率と品質の問題を専門的に解決します。その蒸留バージョンであるZ-Image-Turboは、たった8回の関数評価でリーディングな競合モデルに匹敵するか、それを上回る性能を発揮し、企業用のH800 GPUでは亚秒級の推論遅延を実現し、16G VRAMの消費者向けデバイスでも動作します。
画像生成 複数言語対応
Z
drbaph
154
8
Z Image Turbo FP8
Z-Image-Turboは、FP8 E5M2とE4M3FN形式で量子化された画像処理モデルで、元のTongyi-MAI/Z-Image-Turboモデルを最適化し、性能を維持しながらモデルサイズと推論リソースの要件を大幅に削減します。
テキスト生成画像 英語
Z
T5B
4,261
30
Timesformer Wlasl100 200epoch Signers
これはVideoMAE-baseアーキテクチャをベースに微調整された動画理解モデルで、手話認識タスクに特化して最適化されています。モデルはWLASLデータセットで200エポック訓練され、TimeSformerアーキテクチャを使用して動画シーケンスを処理します。
動画処理
Transformers
TransformersT
Shawon16
272
0
Videomae Base Wlasl100 200epoch Signers
これはVideoMAE-baseアーキテクチャに基づいて微調整された動画理解モデルで、手話認識タスクに特化して最適化されています。モデルはWLASL100データセットで200エポック訓練され、動画動作認識能力を備えています。
動画処理
Transformers
TransformersV
Shawon16
261
0
INTELLECT 3 FP8
INTELLECT-3は1060億のパラメータを持つ混合専門家(MoE)モデルで、大規模な強化学習によって訓練されています。数学、コーディング、推論のベンチマークテストで卓越した性能を発揮し、モデル、訓練フレームワーク、環境はすべて緩やかなライセンス契約でオープンソース化されています。
大規模言語モデル
Transformers 英語
Transformers 英語I
PrimeIntellect
177
7
Qwen3 VL 32B Thinking Heretic GGUF
これはQwen3-VL-32B-Thinking-hereticの量子化バージョンで、新しいアブレーション手法を用いて量子化されており、従来の手法と比べてベースモデルへの損傷が少ない。複数の量子化精度バージョンを提供し、24GB VRAMのデバイスでの実行に適しており、画像とテキストの変換タスクをサポートする。
画像生成テキスト
Transformers 英語
Transformers 英語Q
SerialKicked
716
4
人気オープンソースモデル
INTELLECT 3 FP8
MIT
INTELLECT-3は1060億のパラメータを持つ混合専門家(MoE)モデルで、大規模な強化学習によって訓練されています。数学、コーディング、推論のベンチマークテストで卓越した性能を発揮し、モデル、訓練フレームワーク、環境はすべて緩やかなライセンス契約でオープンソース化されています。
大規模言語モデル
Transformers 英語
Transformers 英語I
PrimeIntellect
177
7
Qwen2.5 1.5B Instruct Transcript Analytics
Apache-2.0
これは通話記録分析用に特別に開発された混合言語AIモデルで、ヒンディー語、英語、およびヒンディー語と英語の混合通話の文字起こし内容を処理できます。モデルはQwen2.5 - 1.5B - Instructをベースに微調整されており、強力な多言語理解と情報抽出能力を備えています。
大規模言語モデル
Transformers 複数言語対応
Transformers 複数言語対応Q
RinggAI
230
2
Pikachu
MIT
ピカチュウ言語モデルはClemyliaが起こした独自の実験的な言語プロジェクトで、完全にゼロから訓練され、「ピカチュウ」の音声コーパスのみに基づいており、小型言語モデルがネイティブ言語のアイデンティティを創造する能力を示しています。
大規模言語モデル
Transformers
TransformersP
Clemylia
120
1
Tiny Random Metaclip 2
これはHugging Face Hub上の🤗 Transformersモデルです。具体的な情報は後で補足されます。モデルカードは自動生成されており、モデルの公開者がより詳細な情報を提供する必要があります。
大規模言語モデル
Transformers
TransformersT
optimum-internal-testing
234
0
Microsoft Fara 7B GGUF
MIT
これはマイクロソフトFara-7Bモデルの量子化バージョンで、llama.cppのimatrix技術を使用して最適化されています。このモデルは、高精度のbf16から超低精度のIQ2_Mまで、さまざまな量子化レベルをサポートし、異なるハードウェア構成とパフォーマンス要件を満たします。
大規模言語モデル
M
bartowski
4,668
11
Arliai GLM 4.5 Air Derestricted GGUF
MIT
これはArliAIのGLM-4.5-Air-DerestrictedモデルのGGUF量子化バージョンで、llama.cppとimatrix技術を使用して最適化量子化処理が行われ、複数の量子化レベルを選択でき、さまざまなハードウェア構成とパフォーマンス要件に対応しています。
大規模言語モデル
A
bartowski
4,389
10
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私たちは絶えず探求し、努力を続け、グローバルで非常に包括的なAI分野をご理解いただくことに専念しています
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