オープンウェイトのすべてのツール(48件)
- Apodex深層リサーチとエージェント業務のための自己進化型ヘビーデューティ・ソルバー。推論器と検証器を分離し、訓練済みAgent Team、オープンウェイト35B、FrontierAgentハーネスを提供。
- BAAI bge-reranker-v2.5-gemma2-lightweight以前の BGE reranker v2.5 Gemma2 lightweight スナップショット。再確認:leftover HF カード。2026年のリランク既定ではない。
- Breeze TTS 2BreezeBlueのオープンウェイト多言語TTS。リアルタイム対話向けに設計され、参照音声なしの音声デザインと参照ガイドの音声ディレクションに対応。初回音声は40ms未満。
- cogvlm-base-490-hf以前の CogVLM スナップショット。再確認:サイトは誤った DeepSeek-VL カードではなく CogVLM を指す。2026年の VLM 既定ではない。
- DeepSeek V4 Pro 0813DeepSeek 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。
- DFlash 2Inco 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。
- Gemma 4 26B A4BGoogle DeepMind のオープンウェイトモデル。総パラメータ 25.2B の MoE で 1 トークンあたり 3.8B のみ活性化。256K コンテキスト、マルチモーダル入力、Apache 2.0 ライセンス。
- GLM-5.3-Flash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。
- Google: Gemma 2 27B以前の Gemma 2 27B スナップショット。再確認:生きたオープン経路は Gemma 4。2026年の既定オープンモデルではない。
- Google: Gemma 2 9B以前の Gemma 2 9B スナップショット。再確認:生きたオープン経路は Gemma 4。2026年の既定小型モデルではない。
- IBM Granite 4.2 30BIBMのオープンウェイト・デンス推論LLM。30Bパラメータ、Apache 2.0、ネイティブ128Kコンテキスト(512K拡張可)、内蔵チェーン・オブ・ソートと推論強化ツール呼び出し。
- Hy4 previewTencentの次世代オープンウェイトMoEフラッグシップ。合計770B・トークン毎に49Bアクティブ、1Mトークンコンテキスト。Apache 2.0で、ゲーテッドDSA注意を採用。長時間コーディングとプロダクティビティに強み。
- KAT-Coder V2.5Kwaipilot のオープンウェイト・エージェント型コーディングモデル。35B MoE/活性 3B、Qwen3.6 ベース、Apache 2.0、262K コンテキスト、PinchBench ツール使用で首位。
- Kimi K3Moonshot AI のオープンウェイト 2.8T パラメータ多モーダルエージェントモデル。1M トークンのコンテキストを備えた世界初のオープン 3T 級モデルで、コーディングとエージェントのベンチマークでクローズド最先端に迫る。
- Laguna S 2.1Poolside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。
- LFM 2.5-2.6BLiquid 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。
- Ling-3.0-flash-VLLing-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。
- Ling-3.0-flashinclusionAI 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-tinyLing-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。
- Llama 3.1 Euryale 70B v2.2以前の Llama 3.1 Euryale 70B v2.2 スナップショット。再確認:leftover Sao10k ロールプレイカード。2026年の Llama 既定ではない。
- Llama 3 Euryale 70B v2.1以前の Llama 3 Euryale 70B v2.1 スナップショット。再確認:leftover Sao10k ロールプレイカード。2026年の Llama 既定ではない。
- llava-v1.6-34b-hf以前の LLaVA-NeXT / LLaVA 1.6 スナップショット。再確認:leftover HF 34B カード。2026年の VLM 既定ではない。
- LongCat 2.0Meituan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)。
- Llama v2 70B Chat以前の Llama v2 70B Chat スナップショット。再確認:llama.com は今 Llama 4 / Muse。2026年のチャット既定ではない。
- MiniCPM5-2BOpenBMB 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。
- MiniMax H3MiniMax が 2026 年 7 月 31 日に出したオープン寄りのマルチモーダル動画モデル。テキスト/画像/動画/音声入力、768P または 2K、4–15 秒、ネイティブステレオ、従量 API。
- MiniMax M3MiniMax の 2026 年 6 月 1 日オープンウェイト級フラッグシップ。MSA による 100 万トークン文脈、ネイティブな画像/動画入力とデスクトップ操作、割引中の API 料金。
- MiniMax-Music3MiniMax のオープンウェイト音楽生成モデル。スタジオ級の音質とデジタルヒスのない自然なボーカルで、プロンプトと歌詞から楽曲をフル生成。公式 ComfyUI 対応。
- Mistral: Mistral Nemo以前のMistral Nemo 12Bスナップショット。再確認:旧NVIDIA 128k経路。生きたカタログはMedium 3.5 / Small 4 / Large 3。
- Mistral Nemo Inferor 12B以前の Inferor 12B スナップショット。再確認:leftover コミュニティマージカード。公式 Mistral Nemo ではない。
- MythoMax 13B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-miniNex-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。
- Nous: Hermes 3 405B Instruct以前の Hermes 3 405B Instruct スナップショット。再確認:leftover Llama 3.1 405B 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。
- NousResearch: Hermes 2 Pro - Llama-3 8B以前の Hermes 2 Pro Llama-3 8B スナップショット。再確認:leftover HF カード。2026年の既定ではない。
- NVIDIA: Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct以前の NVIDIA Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct スナップショット。再確認:本サイトの生きたオープン経路は Nemotron 3.5 Lightning。2026年の既定ではない。
- NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 30B A3BNVIDIA 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。
- Qwen-Drive-1.0-4BQwen-Drive-1.0-4B は 3D 知覚、VQA、運動計画をまとめる Alibaba の Apache-2.0 運転 VLM。
- Qwen3.8-2.4T-A95BAlibaba のフラッグシップ 2.4T MoE モデル。活性化パラメータ 95B、1M トークンのコンテキスト、ネイティブな多モーダル入力、トップクラスのエージェント性能を備えた史上最大の Qwen。
- Qwen3.8-27BAlibaba 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。
- Qwen3.8-Flash-NextAlibaba(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。
- Qwen3.8-MaxAlibabaの2.4Tパラメータのオープンウェイト最上位モデル:95BアクティブのMoE、テキスト/画像/動画入力、1Mコンテキスト、$2/$6(100万トークン)。
- Rocinante 12B以前の Rocinante 12B スナップショット。再確認:leftover TheDrummer 物語カード。2026年のフロンティア既定ではない。
- sanoTTS294k〜2.3M パラメータの超小型ニューラル TTS。ブラウザまたは約 3 ドルの ESP32-S3 でオフライン合成。11 ボイス、6 言語、GPL-3.0。
- Spark-X2.5-4BXHToken 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。
- Tiel-Coder 35B A3Bエージェント型コーディングMoE。再確認:Ornith-1.5-35B-A3B を精鋭化、4bit約22GB、SWE-bench-Live 約12/25、MIT、GGUF/MLX。研究所リリースではない。
- WizardLM-2 7B以前の WizardLM-2 7B スナップショット。再確認:Microsoft の 2026 既定ではない。旧 10 倍大きい王冠は捨てる。
- WizardLM-2 8x22B以前の WizardLM-2 8x22B スナップショット。再確認:Microsoft の 2026 既定ではない。旧の最先端 / オープン SoTA 王冠は捨てる。
- YuE2-3BYuE2-3B 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。
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