Metaのオープンウェイト30Bエージェント型マルチモーダルモデル。Muse Sparkから蒸留し、ローカルで常駐するコーディング・ツール利用エージェント向けに設計。コンシューマーGPU1枚で稼働。

Mac・Windows・Linux で AI モデルを 100% ローカルに実行・トレーニングできる無料のオープンソースデスクトップアプリ。Claude Code や Codex へのエージェント接続、メディア生成、プライベート Web 検索に対応。

アプリ、会議、チャットを 2 秒ごとに捉えるオンデバイス作業メモリ。そのタイムラインを MCP 対応エージェントへ渡す。Pro は $18.99/ユーザー/月。

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。

ローカルモデルとOllamaクラウド。再確認：Free $0、Pro 月$20または年$200、Max $100は新規停止、Team は席あたり$25（最低5席）。30分のLlama3教程ではない。

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。

Jeff は 0.8B と 2B のオープンソース意思決定モデル群です。状況と選択肢を渡すと、1 回のフォワードパスで各選択肢の較正済み確率を返し、単一 GPU で約 22 ミリ秒で判定します。

TensorSharp は GGUF モデルをローカル実行する .NET エンジンで、CLI、ブラウザーチャット、互換 API を通じて既存アプリに接続でき、対応範囲はバックエンドごとに確認します。

Tencentのモデル圧縮ツールキット。量子化、蒸留、疎な注意機構、投機的デコードをまとめ、対象モデルと実行環境に合わせた評価を支援します。

EXL3量子化フォーマットを軸にした高効率ローカルLLM推論ライブラリ。テンソル・エキスパート並列で大きなオープンモデルをコンシューマーGPUで実行し、TabbyAPIサーバーを支える。

halogen-flash-server は Strix Halo 向け推論サーバで、OpenAI 互換 API で Qwen3.8-Flash-Next を動かす。

mlx-serve は Apple Silicon 向け MIT の Zig 推論サーバで、Python なしに MLX と GGUF をローカル実行し OpenAI と Anthropic API を出す。

NInferは単一のRTX 5090上の指定Qwenチェックポイント向けApache-2.0のC++/CUDA推論エンジンで、OpenAIおよびAnthropic互換のローカルAPIを提供する。

oMLX は Apache-2.0 の Apple Silicon 推論サーバで、SSD KV キャッシュと macOS メニューバーアプリをコーディングエージェント向けに提供します。

StrataはWindowsとLinux向けのローカル推論エンジンです。Qwen3.8-Flash-Next、チャット画面、監視、エージェント用の互換APIを提供します。

BaoCut は Apple Silicon Mac 向けの動画ツールです。ローカル文字起こし、二言語字幕、翻訳音声、エージェントによる編集を組み合わせ、字幕から動画の書き出しまで扱えます。

AMD ROCm の NPU ファーストランナー。Ryzen AI ノートPCで LLM・VLM・音声モデルをGPUなしでローカル実行、256K コンテキスト、17MB 軽量 CLI。

ローカルGrok Build CLI向けのオープンソースデスクトップワークベンチ。マルチプロジェクトスペース、リアルタイムのエージェントストリーミング、統合されたファイル・コードループをmacOS・Windows・Linuxで提供。

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。

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。

Poolsideのオープンウェイト118B MoEコーディングモデル。8Bアクティブ、100万トークンコンテキスト、ネイティブ推論、OpenMDW-1.1ライセンスでエージェントコーディング向け。

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。

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。