LFM2.5-24B-A2B の代替ツール

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。

校正された分類とエッジ向け画像・テキストワークフローに使う Liquid AI の 3B マルチモーダル意思決定モデル。

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。

BAAI の 27B オープンウェイト エージェントモデル。コーディング・ML エンジニアリング・ディープリサーチで提案・測定・反省・改訂を繰り返す、262K コンテキスト。

Anthropic の最上位 Opus モデル。1M トークンのコンテキストと調整可能な思考強度を備え、Opus 4.8 と同じ価格で Fable 5 に迫る性能を発揮。エージェントと長期コーディング向け。

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。

SpaceXAI の Grok 4.7 はコーディングとエージェント向けの旗艦。50 万トークンのコンテキスト、$1.60/$4.80 per 1M、AA 指数 46.4。

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。

Inception の拡散言語モデル。260K コンテキスト、毎秒 1,107 トークンの並列生成、ローンチ価格は入力 100 万トークンあたり $0.04。

Xiaomi の MiMo-V2.6 オープンウェイトシリーズ。旗艦 Pro は総 1.02T・活性 42B のスパース MoE、Flash は 309B。両方 MIT ライセンスで 100 万トークン対応。

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。

Upstage の 35B MoE モデル。アクティブ 3B パラメータ、512K コンテキスト、入力は 100 万トークンあたり $0.10 で高頻度のエージェント呼び出し向け。

Von は Apache-2.0 の 395M System One 意思決定モデルで、Apple MPS 上で約 18 ミリ秒で校正済みの回答をローカルに返します。

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。