Edge0 の代替ツール

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。

Nex-N2.5-Pro は Nex-AGI の Apache-2.0 マルチモーダルエージェントチェックポイント。コンピュータ操作、閲覧、コーディング向け。

NVIDIA の効率的なオープンウェイトモデル。総パラメータ 30B で活性化はわずか 3B。MoE ハイブリッド構成、最大 1M トークンのコンテキスト、単一 GPU 展開でローカル推論とポストトレーニング研究に対応。

DeepSeek-V4.1-Flash は MIT の 552B マルチモーダル MoE で、プリフィル 8B・デコード 16B 活性化、1M コンテキスト、KV キャッシュは V4-Flash の約 1/4。

DeepSeek公式の小型エージェントモデル。284B総計/13BアクティブのMoE、100万トークンコンテキスト、MITオープンウェイト、DSpark投機デコード、100万トークンあたり$0.14/$0.28の料金。

DeepSeek のフラッグシップ 1.6T MoE モデル。活性化パラメータ 49B、1M トークンのコンテキスト、MIT ライセンスのオープンウェイトを備え、世界トップのコーディングスコアをクローズドモデルのごく一部の価格で実現。

智譜（Z.ai）GLM-5 シリーズ初のネイティブ・マルチモーダルモデル（匿名モデル「Ox Alpha」と判明）：320B MoE、18B のみ活性化、1M コンテキスト、MIT オープンウェイト、入力 $0.15/百万トークン。

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。

MeituanのオープンウェイトMoEモデル：総パラメータ1.6T/活性約48B、1Mコンテキスト、MITライセンス。コーディングとエージェントタスクに強み（2026-08-25）。

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。

Alibaba（通義千問）による Qwen4 アーキテクチャの先行公開：125B のマルチモーダル MoE、トークンごと 6B のみ活性化、51B の N-gram 語彙、ネイティブ 262K コンテキスト、入力 $0.16/百万トークン。

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。

XHToken の効率的な 4B オープンウェイトモデル。ハイブリッド滑り窓注意機構でネイティブ 1M コンテキストを実現。コーディング・エージェント性能が高く、Apache 2.0、多言語。