Ling-3.0-flash の代替ツール

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。

Inco AI の Apache 2.0 ブロック拡散ドラフトモデル。推測デコード用。2026-08-18 に Qwen3.8-27B と Muse Glimmer 向けを公開。

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。

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。

Ling-3.0-flash-VL は inclusionAI の MIT マルチモーダル MoE。総パラメータ 124B、活性化 5.5B、画像と動画に対応。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp は V4 初のマルチモーダル実験。Flash に視覚モジュールを足した MIT 重みで、約 305B パラメータ。

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。