DFlash 2 の代替ツール

inclusionAI の MIT ハイブリッド線形 MoE。総パラメータ 124B、活性化 5.1B。2026-08-21 に Hugging Face で再確認。

Ling-3.0-tiny は inclusionAI の MIT ハイブリッド線形 MoE。総パラメータ 7.9B、活性化 1.3B。

OpenBMB MiniCPM5-2B は 2B のオンデバイス密モデル。131k コンテキスト、Apache-2.0、ローカル助手とツール呼び出し向け。

Ternary Bonsai 2 は 27B の Qwen3.8 三値 GGUF。モデルカードは 5.95 GB で FP16 スコアの 98.2% を保つと書く。

Alibaba のオープンウェイト 27B デンスモデル。Qwen3.8-Max のコンパニオンとして Apache 2.0 で公開。画像・テキストのマルチモーダル入力に対応し、ローカル運用と小規模バッチ推論向け。

Realtime-Venus は Apache 2.0 の 9B 全二重オーディオビジュアルモデル。聞きながら話し、割り込みを受け、委譲できる。

Swift-Qwen3.8-27B は UkisAI による Qwen3.8-27B の推論効率化ファインチューンで、思考トークンを約 58% 減らし、得点損失は 1% 未満です。

YuE2-3B は M·A·P の CC BY-NC 音楽モデルで、編集可能なスコアを計画してからボーカルと伴奏をローカルでレンダリングする。

Agnes-3.0-Flash Preview は Apache-2.0 の 33B マルチモーダル公開重みで、コンテキスト 262k。プロプライエタリ API とは別チェックポイントです。

K2-Horizon-7B は IFM の公開重み言語モデルです。512K コンテキスト、ツール呼び出し、学習段階別チェックポイントを備え、ローカル推論や追加学習の比較に使えます。

Liquid AI がオンデバイスのエージェントワークロード向けに訓練したオープンウェイト 2.6B デンスモデル。128K コンテキストとネイティブなツール呼び出しに対応。

mini-AGI は 8GB の VRAM でゼロから学習し、単一のデータストリームから学び続けても既存の知識を忘れないバイトレベルのモデルです。

以前の MythoMax 13B スナップショット。再確認：leftover Llama 2 ファインチューンカード。2026年のフロンティア既定ではない。

Nex-N2.5-mini は Nex-AGI の Apache-2.0 マルチモーダルエージェントモデル。コンピュータ操作、閲覧、コーディング向け。