デイリーHuggingFaceトレンド
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Hugging Face（ https://huggingface.co/models ）から5つをピックアップし、毎日19時過ぎにリポジトリの内容を要約して投稿します。
ソースコードの配布は「 https://github.com/aegisfleet/hugging-face-trending-to-bluesky 」で行っています。
GitHubトレンド： @dailygithubtrends.bsky.social
Zennトレンド： @dailyzenntrends.bsky.social
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今日のHuggingFaceトレンド
zai-org/AutoGLM-Phone-9B
AutoGLM-Phone-9Bは、スマートフォン画面を理解し、ADB経由で自動操作を行うモバイルAIアシスタントフレームワークです。
自然言語による指示でアプリ操作などを自動化し、研究・教育目的で提供されています。
関連リポジトリとしてOpen-AutoGLMとGLM-Vがあります。
zai-org/AutoGLM-Phone-9B
AutoGLM-Phone-9Bは、スマートフォン画面を理解し、ADB経由で自動操作を行うモバイルAIアシスタントフレームワークです。
自然言語による指示でアプリ操作などを自動化し、研究・教育目的で提供されています。
関連リポジトリとしてOpen-AutoGLMとGLM-Vがあります。
zai-org/AutoGLM-Phone-9B · Hugging Face
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
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December 13, 2025 at 10:17 AM
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zai-org/AutoGLM-Phone-9B
AutoGLM-Phone-9Bは、スマートフォン画面を理解し、ADB経由で自動操作を行うモバイルAIアシスタントフレームワークです。
自然言語による指示でアプリ操作などを自動化し、研究・教育目的で提供されています。
関連リポジトリとしてOpen-AutoGLMとGLM-Vがあります。
zai-org/AutoGLM-Phone-9B
AutoGLM-Phone-9Bは、スマートフォン画面を理解し、ADB経由で自動操作を行うモバイルAIアシスタントフレームワークです。
自然言語による指示でアプリ操作などを自動化し、研究・教育目的で提供されています。
関連リポジトリとしてOpen-AutoGLMとGLM-Vがあります。
今日のHuggingFaceトレンド
zai-org/GLM-4.6V
このリポジトリは、GLM-Vモデルファミリーの一つであるGLM-4.6Vに関するものです。
大規模言語モデルであり、106Bと9Bの2つのバージョンがあります。
画像とテキストを組み合わせた推論能力に優れ、特に視覚情報を直接ツール入力として利用できるFunction Calling機能を備えています。
多様なマルチモーダルベンチマークで高い性能を示し、実世界での応用を目指しています。
zai-org/GLM-4.6V
このリポジトリは、GLM-Vモデルファミリーの一つであるGLM-4.6Vに関するものです。
大規模言語モデルであり、106Bと9Bの2つのバージョンがあります。
画像とテキストを組み合わせた推論能力に優れ、特に視覚情報を直接ツール入力として利用できるFunction Calling機能を備えています。
多様なマルチモーダルベンチマークで高い性能を示し、実世界での応用を目指しています。
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zai-org/GLM-4.6V
このリポジトリは、GLM-Vモデルファミリーの一つであるGLM-4.6Vに関するものです。
大規模言語モデルであり、106Bと9Bの2つのバージョンがあります。
画像とテキストを組み合わせた推論能力に優れ、特に視覚情報を直接ツール入力として利用できるFunction Calling機能を備えています。
多様なマルチモーダルベンチマークで高い性能を示し、実世界での応用を目指しています。
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このリポジトリは、GLM-Vモデルファミリーの一つであるGLM-4.6Vに関するものです。
大規模言語モデルであり、106Bと9Bの2つのバージョンがあります。
画像とテキストを組み合わせた推論能力に優れ、特に視覚情報を直接ツール入力として利用できるFunction Calling機能を備えています。
多様なマルチモーダルベンチマークで高い性能を示し、実世界での応用を目指しています。
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zai-org/GLM-4.6V-Flash
このリポジトリは、GLM-Vモデルファミリーの一つであるGLM-4.6Vに関するものです。
大規模言語モデルであり、特に画像とテキストを組み合わせた処理（視覚理解、ツール利用、マルチモーダルなコンテンツ生成）に強みがあります。
クラウド環境とローカル環境の両方での利用を想定したモデルが含まれます。
zai-org/GLM-4.6V-Flash
このリポジトリは、GLM-Vモデルファミリーの一つであるGLM-4.6Vに関するものです。
大規模言語モデルであり、特に画像とテキストを組み合わせた処理（視覚理解、ツール利用、マルチモーダルなコンテンツ生成）に強みがあります。
クラウド環境とローカル環境の両方での利用を想定したモデルが含まれます。
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zai-org/GLM-4.6V-Flash
このリポジトリは、GLM-Vモデルファミリーの一つであるGLM-4.6Vに関するものです。
大規模言語モデルであり、特に画像とテキストを組み合わせた処理（視覚理解、ツール利用、マルチモーダルなコンテンツ生成）に強みがあります。
クラウド環境とローカル環境の両方での利用を想定したモデルが含まれます。
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このリポジトリは、GLM-Vモデルファミリーの一つであるGLM-4.6Vに関するものです。
大規模言語モデルであり、特に画像とテキストを組み合わせた処理（視覚理解、ツール利用、マルチモーダルなコンテンツ生成）に強みがあります。
クラウド環境とローカル環境の両方での利用を想定したモデルが含まれます。
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Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo
Z-Imageは、60億パラメータを持つ高効率な画像生成モデルです。
テキストから画像を生成するための基盤モデルであり、diffusersライブラリを用いています。
Hugging FaceやModelScopeでモデルとデモが公開されており、多様なプラットフォームで利用可能です。
Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo
Z-Imageは、60億パラメータを持つ高効率な画像生成モデルです。
テキストから画像を生成するための基盤モデルであり、diffusersライブラリを用いています。
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Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo
Z-Imageは、60億パラメータを持つ高効率な画像生成モデルです。
テキストから画像を生成するための基盤モデルであり、diffusersライブラリを用いています。
Hugging FaceやModelScopeでモデルとデモが公開されており、多様なプラットフォームで利用可能です。
Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo
Z-Imageは、60億パラメータを持つ高効率な画像生成モデルです。
テキストから画像を生成するための基盤モデルであり、diffusersライブラリを用いています。
Hugging FaceやModelScopeでモデルとデモが公開されており、多様なプラットフォームで利用可能です。
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microsoft/VibeVoice-Realtime-0.5B
VibeVoiceは、軽量なリアルタイムテキスト読み上げモデルです。
ストリーミング入力に対応し、長文の音声生成も可能です。
LLMと連携して、応答生成前から音声を出すことができます。
主に英語向けですが、他の言語でも一定の性能を発揮します。
技術レポートも公開されています。
microsoft/VibeVoice-Realtime-0.5B
VibeVoiceは、軽量なリアルタイムテキスト読み上げモデルです。
ストリーミング入力に対応し、長文の音声生成も可能です。
LLMと連携して、応答生成前から音声を出すことができます。
主に英語向けですが、他の言語でも一定の性能を発揮します。
技術レポートも公開されています。
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microsoft/VibeVoice-Realtime-0.5B
VibeVoiceは、軽量なリアルタイムテキスト読み上げモデルです。
ストリーミング入力に対応し、長文の音声生成も可能です。
LLMと連携して、応答生成前から音声を出すことができます。
主に英語向けですが、他の言語でも一定の性能を発揮します。
技術レポートも公開されています。
microsoft/VibeVoice-Realtime-0.5B
VibeVoiceは、軽量なリアルタイムテキスト読み上げモデルです。
ストリーミング入力に対応し、長文の音声生成も可能です。
LLMと連携して、応答生成前から音声を出すことができます。
主に英語向けですが、他の言語でも一定の性能を発揮します。
技術レポートも公開されています。
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EssentialAI/rnj-1-instruct
このリポジトリは、Essential AIが開発した80億パラメータのオープンウェイトモデル「Rnj-1」ファミリーに関するものです。
コードとSTEM分野に特化し、プログラミング、エージェント機能、ツールコーリング、数学、科学において最先端の性能を発揮します。
ベースモデルと指示チューニング済みモデルが提供されます。
EssentialAI/rnj-1-instruct
このリポジトリは、Essential AIが開発した80億パラメータのオープンウェイトモデル「Rnj-1」ファミリーに関するものです。
コードとSTEM分野に特化し、プログラミング、エージェント機能、ツールコーリング、数学、科学において最先端の性能を発揮します。
ベースモデルと指示チューニング済みモデルが提供されます。
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December 12, 2025 at 10:20 AM
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EssentialAI/rnj-1-instruct
このリポジトリは、Essential AIが開発した80億パラメータのオープンウェイトモデル「Rnj-1」ファミリーに関するものです。
コードとSTEM分野に特化し、プログラミング、エージェント機能、ツールコーリング、数学、科学において最先端の性能を発揮します。
ベースモデルと指示チューニング済みモデルが提供されます。
EssentialAI/rnj-1-instruct
このリポジトリは、Essential AIが開発した80億パラメータのオープンウェイトモデル「Rnj-1」ファミリーに関するものです。
コードとSTEM分野に特化し、プログラミング、エージェント機能、ツールコーリング、数学、科学において最先端の性能を発揮します。
ベースモデルと指示チューニング済みモデルが提供されます。
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mistralai/Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512
このリポジトリは、ソフトウェアエンジニアリングタスクに特化した大規模言語モデル「Devstral Small 2」を提供します。
AIコードアシスタントやエージェントコーディングなどの用途で、コードベースの探索、複数ファイルの編集、ツール活用を支援し、SWE-benchで高い性能を発揮します。
mistralai/Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512
このリポジトリは、ソフトウェアエンジニアリングタスクに特化した大規模言語モデル「Devstral Small 2」を提供します。
AIコードアシスタントやエージェントコーディングなどの用途で、コードベースの探索、複数ファイルの編集、ツール活用を支援し、SWE-benchで高い性能を発揮します。
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mistralai/Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512
このリポジトリは、ソフトウェアエンジニアリングタスクに特化した大規模言語モデル「Devstral Small 2」を提供します。
AIコードアシスタントやエージェントコーディングなどの用途で、コードベースの探索、複数ファイルの編集、ツール活用を支援し、SWE-benchで高い性能を発揮します。
mistralai/Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512
このリポジトリは、ソフトウェアエンジニアリングタスクに特化した大規模言語モデル「Devstral Small 2」を提供します。
AIコードアシスタントやエージェントコーディングなどの用途で、コードベースの探索、複数ファイルの編集、ツール活用を支援し、SWE-benchで高い性能を発揮します。
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zai-org/GLM-4.6V-Flash
本リポジトリは、高い視覚理解性能と大規模なコンテキストウィンドウを持つマルチモーダルモデルGLM-4.6Vを提供することを目的とする。
特に、Function Calling機能をネイティブに統合し、画像などの視覚情報を直接ツール入力として使用可能にすることで、「視覚認識」と「実行可能なアクション」を橋渡しし、実世界のマルチモーダルエージェントの基盤技術を構築する。
zai-org/GLM-4.6V-Flash
本リポジトリは、高い視覚理解性能と大規模なコンテキストウィンドウを持つマルチモーダルモデルGLM-4.6Vを提供することを目的とする。
特に、Function Calling機能をネイティブに統合し、画像などの視覚情報を直接ツール入力として使用可能にすることで、「視覚認識」と「実行可能なアクション」を橋渡しし、実世界のマルチモーダルエージェントの基盤技術を構築する。
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December 11, 2025 at 10:21 AM
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zai-org/GLM-4.6V-Flash
本リポジトリは、高い視覚理解性能と大規模なコンテキストウィンドウを持つマルチモーダルモデルGLM-4.6Vを提供することを目的とする。
特に、Function Calling機能をネイティブに統合し、画像などの視覚情報を直接ツール入力として使用可能にすることで、「視覚認識」と「実行可能なアクション」を橋渡しし、実世界のマルチモーダルエージェントの基盤技術を構築する。
zai-org/GLM-4.6V-Flash
本リポジトリは、高い視覚理解性能と大規模なコンテキストウィンドウを持つマルチモーダルモデルGLM-4.6Vを提供することを目的とする。
特に、Function Calling機能をネイティブに統合し、画像などの視覚情報を直接ツール入力として使用可能にすることで、「視覚認識」と「実行可能なアクション」を橋渡しし、実世界のマルチモーダルエージェントの基盤技術を構築する。
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Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo
このリポジトリは、高効率な画像生成基盤モデル「Z-Image（造相）」の公式プロジェクトです。
本モデルは60億パラメータを持ち、Single-Stream Diffusion Transformerを利用してテキストから画像を生成します。
モデルのチェックポイントやオンラインデモを提供し、その性能を紹介することを目的としています。
Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo
このリポジトリは、高効率な画像生成基盤モデル「Z-Image（造相）」の公式プロジェクトです。
本モデルは60億パラメータを持ち、Single-Stream Diffusion Transformerを利用してテキストから画像を生成します。
モデルのチェックポイントやオンラインデモを提供し、その性能を紹介することを目的としています。
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December 11, 2025 at 10:21 AM
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Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo
このリポジトリは、高効率な画像生成基盤モデル「Z-Image（造相）」の公式プロジェクトです。
本モデルは60億パラメータを持ち、Single-Stream Diffusion Transformerを利用してテキストから画像を生成します。
モデルのチェックポイントやオンラインデモを提供し、その性能を紹介することを目的としています。
Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo
このリポジトリは、高効率な画像生成基盤モデル「Z-Image（造相）」の公式プロジェクトです。
本モデルは60億パラメータを持ち、Single-Stream Diffusion Transformerを利用してテキストから画像を生成します。
モデルのチェックポイントやオンラインデモを提供し、その性能を紹介することを目的としています。
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microsoft/VibeVoice-Realtime-0.5B
本リポジトリは、軽量でオープンソースのリアルタイムテキスト音声合成（TTS）モデル「VibeVoice-Realtime」を提供する。
ストリーミング入力と頑健な長文生成に対応し、応答性の高いTTSサービス、ライブデータストリームのナレーション、および大規模言語モデル（LLM）の初期トークンからの迅速な音声出力を実現することを目的としている。
microsoft/VibeVoice-Realtime-0.5B
本リポジトリは、軽量でオープンソースのリアルタイムテキスト音声合成（TTS）モデル「VibeVoice-Realtime」を提供する。
ストリーミング入力と頑健な長文生成に対応し、応答性の高いTTSサービス、ライブデータストリームのナレーション、および大規模言語モデル（LLM）の初期トークンからの迅速な音声出力を実現することを目的としている。
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December 11, 2025 at 10:21 AM
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ストリーミング入力と頑健な長文生成に対応し、応答性の高いTTSサービス、ライブデータストリームのナレーション、および大規模言語モデル（LLM）の初期トークンからの迅速な音声出力を実現することを目的としている。
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本リポジトリは、軽量でオープンソースのリアルタイムテキスト音声合成（TTS）モデル「VibeVoice-Realtime」を提供する。
ストリーミング入力と頑健な長文生成に対応し、応答性の高いTTSサービス、ライブデータストリームのナレーション、および大規模言語モデル（LLM）の初期トークンからの迅速な音声出力を実現することを目的としている。
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nvidia/Nemotron-Orchestrator-8B
本リポジトリは、効率的なモデルとツールのオーケストレーションにより複雑なマルチターンエージェントタスクを解決するための研究開発プロジェクト「ToolOrchestra」を提供する。
中心となるOrchestrator-8Bモデルは、多様な専門モデルやツールを調整し、GPT-5などの高性能モデルを上回る性能を、高い効率性と低コストで実現することを目指している。
nvidia/Nemotron-Orchestrator-8B
本リポジトリは、効率的なモデルとツールのオーケストレーションにより複雑なマルチターンエージェントタスクを解決するための研究開発プロジェクト「ToolOrchestra」を提供する。
中心となるOrchestrator-8Bモデルは、多様な専門モデルやツールを調整し、GPT-5などの高性能モデルを上回る性能を、高い効率性と低コストで実現することを目指している。
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December 10, 2025 at 10:21 AM
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本リポジトリは、効率的なモデルとツールのオーケストレーションにより複雑なマルチターンエージェントタスクを解決するための研究開発プロジェクト「ToolOrchestra」を提供する。
中心となるOrchestrator-8Bモデルは、多様な専門モデルやツールを調整し、GPT-5などの高性能モデルを上回る性能を、高い効率性と低コストで実現することを目指している。
nvidia/Nemotron-Orchestrator-8B
本リポジトリは、効率的なモデルとツールのオーケストレーションにより複雑なマルチターンエージェントタスクを解決するための研究開発プロジェクト「ToolOrchestra」を提供する。
中心となるOrchestrator-8Bモデルは、多様な専門モデルやツールを調整し、GPT-5などの高性能モデルを上回る性能を、高い効率性と低コストで実現することを目指している。
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meituan-longcat/LongCat-Image
LongCat-Imageは、多言語テキストレンダリングと写真の写実性向上を目的とした、中国語と英語に対応するオープンソースの画像生成基盤モデルである。
既存モデルが抱える多言語テキスト処理、デプロイ効率、開発者アクセシビティの課題を克服するために設計されており、Text-to-Image生成機能を提供する。
meituan-longcat/LongCat-Image
LongCat-Imageは、多言語テキストレンダリングと写真の写実性向上を目的とした、中国語と英語に対応するオープンソースの画像生成基盤モデルである。
既存モデルが抱える多言語テキスト処理、デプロイ効率、開発者アクセシビティの課題を克服するために設計されており、Text-to-Image生成機能を提供する。
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LongCat-Imageは、多言語テキストレンダリングと写真の写実性向上を目的とした、中国語と英語に対応するオープンソースの画像生成基盤モデルである。
既存モデルが抱える多言語テキスト処理、デプロイ効率、開発者アクセシビティの課題を克服するために設計されており、Text-to-Image生成機能を提供する。
meituan-longcat/LongCat-Image
LongCat-Imageは、多言語テキストレンダリングと写真の写実性向上を目的とした、中国語と英語に対応するオープンソースの画像生成基盤モデルである。
既存モデルが抱える多言語テキスト処理、デプロイ効率、開発者アクセシビティの課題を克服するために設計されており、Text-to-Image生成機能を提供する。
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mistralai/Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512
本リポジトリは、ソフトウェアエンジニアリングタスクに特化したAgentic LLM「Devstral Small 2 Instruct」を提供します。
このモデルは、コードベースの探索や複数ファイルの編集能力に優れ、AIコードアシスタント、Agenticコーディング、複雑なSWEタスクの解決を支援するために設計されています。
mistralai/Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512
本リポジトリは、ソフトウェアエンジニアリングタスクに特化したAgentic LLM「Devstral Small 2 Instruct」を提供します。
このモデルは、コードベースの探索や複数ファイルの編集能力に優れ、AIコードアシスタント、Agenticコーディング、複雑なSWEタスクの解決を支援するために設計されています。
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本リポジトリは、ソフトウェアエンジニアリングタスクに特化したAgentic LLM「Devstral Small 2 Instruct」を提供します。
このモデルは、コードベースの探索や複数ファイルの編集能力に優れ、AIコードアシスタント、Agenticコーディング、複雑なSWEタスクの解決を支援するために設計されています。
mistralai/Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512
本リポジトリは、ソフトウェアエンジニアリングタスクに特化したAgentic LLM「Devstral Small 2 Instruct」を提供します。
このモデルは、コードベースの探索や複数ファイルの編集能力に優れ、AIコードアシスタント、Agenticコーディング、複雑なSWEタスクの解決を支援するために設計されています。
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EssentialAI/rnj-1-instruct
Essential AIが開発したRnj-1は、80億パラメータのオープンウェイトAIモデル群です。
コードおよびSTEM分野（数学、科学）に最適化されており、最先端のオープンモデルと同等の性能を持ちます。
プログラミング言語での高い性能や、ツールコーリング、エージェント能力に優れています。
EssentialAI/rnj-1-instruct
Essential AIが開発したRnj-1は、80億パラメータのオープンウェイトAIモデル群です。
コードおよびSTEM分野（数学、科学）に最適化されており、最先端のオープンモデルと同等の性能を持ちます。
プログラミング言語での高い性能や、ツールコーリング、エージェント能力に優れています。
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December 10, 2025 at 10:21 AM
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EssentialAI/rnj-1-instruct
Essential AIが開発したRnj-1は、80億パラメータのオープンウェイトAIモデル群です。
コードおよびSTEM分野（数学、科学）に最適化されており、最先端のオープンモデルと同等の性能を持ちます。
プログラミング言語での高い性能や、ツールコーリング、エージェント能力に優れています。
EssentialAI/rnj-1-instruct
Essential AIが開発したRnj-1は、80億パラメータのオープンウェイトAIモデル群です。
コードおよびSTEM分野（数学、科学）に最適化されており、最先端のオープンモデルと同等の性能を持ちます。
プログラミング言語での高い性能や、ツールコーリング、エージェント能力に優れています。
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deepseek-ai/DeepSeek-V3.2
DeepSeek-V3.2は、計算効率の高いDeepSeek Sparse Attentionとスケーラブルな強化学習、エージェントタスク合成を基盤とし、優れた推論とエージェント性能を実現した大規模言語モデルである。
本リポジトリは、その技術詳細、高度なツール利用を含むチャットテンプレート、および国際競技会における問題解決データを提供することを目的とする。
deepseek-ai/DeepSeek-V3.2
DeepSeek-V3.2は、計算効率の高いDeepSeek Sparse Attentionとスケーラブルな強化学習、エージェントタスク合成を基盤とし、優れた推論とエージェント性能を実現した大規模言語モデルである。
本リポジトリは、その技術詳細、高度なツール利用を含むチャットテンプレート、および国際競技会における問題解決データを提供することを目的とする。
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deepseek-ai/DeepSeek-V3.2
DeepSeek-V3.2は、計算効率の高いDeepSeek Sparse Attentionとスケーラブルな強化学習、エージェントタスク合成を基盤とし、優れた推論とエージェント性能を実現した大規模言語モデルである。
本リポジトリは、その技術詳細、高度なツール利用を含むチャットテンプレート、および国際競技会における問題解決データを提供することを目的とする。
deepseek-ai/DeepSeek-V3.2
DeepSeek-V3.2は、計算効率の高いDeepSeek Sparse Attentionとスケーラブルな強化学習、エージェントタスク合成を基盤とし、優れた推論とエージェント性能を実現した大規模言語モデルである。
本リポジトリは、その技術詳細、高度なツール利用を含むチャットテンプレート、および国際競技会における問題解決データを提供することを目的とする。
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mistralai/Mistral-Large-3-675B-Instruct-2512
このリポジトリは、Mistral AIが開発した最新鋭の汎用マルチモーダルMixture-of-Expertsモデル「Mistral Large 3 675B Instruct」（FP8版）を提供するために作成された。
主な目的は、チャット、エージェント機能、複雑なエンタープライズワークフロー、RAGシステムなど、命令ベースの高度なプロダクショングレードのユースケースに利用できる高性能な基盤モデルを提供することである。
mistralai/Mistral-Large-3-675B-Instruct-2512
このリポジトリは、Mistral AIが開発した最新鋭の汎用マルチモーダルMixture-of-Expertsモデル「Mistral Large 3 675B Instruct」（FP8版）を提供するために作成された。
主な目的は、チャット、エージェント機能、複雑なエンタープライズワークフロー、RAGシステムなど、命令ベースの高度なプロダクショングレードのユースケースに利用できる高性能な基盤モデルを提供することである。
mistralai/Mistral-Large-3-675B-Instruct-2512 · Hugging Face
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December 9, 2025 at 10:22 AM
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mistralai/Mistral-Large-3-675B-Instruct-2512
このリポジトリは、Mistral AIが開発した最新鋭の汎用マルチモーダルMixture-of-Expertsモデル「Mistral Large 3 675B Instruct」（FP8版）を提供するために作成された。
主な目的は、チャット、エージェント機能、複雑なエンタープライズワークフロー、RAGシステムなど、命令ベースの高度なプロダクショングレードのユースケースに利用できる高性能な基盤モデルを提供することである。
mistralai/Mistral-Large-3-675B-Instruct-2512
このリポジトリは、Mistral AIが開発した最新鋭の汎用マルチモーダルMixture-of-Expertsモデル「Mistral Large 3 675B Instruct」（FP8版）を提供するために作成された。
主な目的は、チャット、エージェント機能、複雑なエンタープライズワークフロー、RAGシステムなど、命令ベースの高度なプロダクショングレードのユースケースに利用できる高性能な基盤モデルを提供することである。
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zai-org/GLM-4.6V
本リポジトリは、高い視覚理解性能を持つGLM-4.6Vマルチモーダル推論モデル群を提供する。
ネイティブな関数呼び出し機能を統合することで、「視覚的な認識」と「実行可能なアクション」を結びつけ、画像駆動のツール利用や複合メディア生成に対応した実用的なマルチモーダルエージェントの基盤構築を目指す。
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本リポジトリは、高い視覚理解性能を持つGLM-4.6Vマルチモーダル推論モデル群を提供する。
ネイティブな関数呼び出し機能を統合することで、「視覚的な認識」と「実行可能なアクション」を結びつけ、画像駆動のツール利用や複合メディア生成に対応した実用的なマルチモーダルエージェントの基盤構築を目指す。
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December 9, 2025 at 10:22 AM
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zai-org/GLM-4.6V
本リポジトリは、高い視覚理解性能を持つGLM-4.6Vマルチモーダル推論モデル群を提供する。
ネイティブな関数呼び出し機能を統合することで、「視覚的な認識」と「実行可能なアクション」を結びつけ、画像駆動のツール利用や複合メディア生成に対応した実用的なマルチモーダルエージェントの基盤構築を目指す。
zai-org/GLM-4.6V
本リポジトリは、高い視覚理解性能を持つGLM-4.6Vマルチモーダル推論モデル群を提供する。
ネイティブな関数呼び出し機能を統合することで、「視覚的な認識」と「実行可能なアクション」を結びつけ、画像駆動のツール利用や複合メディア生成に対応した実用的なマルチモーダルエージェントの基盤構築を目指す。
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zai-org/GLM-4.6V-Flash
本リポジトリは、マルチモーダル推論モデルGLM-4.6Vとその軽量版を提供する。
本モデルは、最先端の視覚理解性能に加え、ネイティブな関数呼び出し機能を統合した。
これにより、視覚的知覚と実行可能な行動の連携を実現し、実ビジネスシナリオに対応するマルチモーダルエージェントの統一的な技術基盤を構築することを目的とする。
zai-org/GLM-4.6V-Flash
本リポジトリは、マルチモーダル推論モデルGLM-4.6Vとその軽量版を提供する。
本モデルは、最先端の視覚理解性能に加え、ネイティブな関数呼び出し機能を統合した。
これにより、視覚的知覚と実行可能な行動の連携を実現し、実ビジネスシナリオに対応するマルチモーダルエージェントの統一的な技術基盤を構築することを目的とする。
zai-org/GLM-4.6V-Flash · Hugging Face
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
huggingface.co
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本リポジトリは、マルチモーダル推論モデルGLM-4.6Vとその軽量版を提供する。
本モデルは、最先端の視覚理解性能に加え、ネイティブな関数呼び出し機能を統合した。
これにより、視覚的知覚と実行可能な行動の連携を実現し、実ビジネスシナリオに対応するマルチモーダルエージェントの統一的な技術基盤を構築することを目的とする。
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本リポジトリは、マルチモーダル推論モデルGLM-4.6Vとその軽量版を提供する。
本モデルは、最先端の視覚理解性能に加え、ネイティブな関数呼び出し機能を統合した。
これにより、視覚的知覚と実行可能な行動の連携を実現し、実ビジネスシナリオに対応するマルチモーダルエージェントの統一的な技術基盤を構築することを目的とする。
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microsoft/VibeVoice-Realtime-0.5B
本リポジトリは、オープンソースの軽量かつリアルタイムなテキスト音声合成モデル「VibeVoice-Realtime」を提供する。
このモデルはストリーミング入力に対応し、約300msで最初の音声を出力できるため、LLMの応答やライブデータストリームのナレーションなど、低遅延を要求されるリアルタイムTTSサービス構築を目的とする。
microsoft/VibeVoice-Realtime-0.5B
本リポジトリは、オープンソースの軽量かつリアルタイムなテキスト音声合成モデル「VibeVoice-Realtime」を提供する。
このモデルはストリーミング入力に対応し、約300msで最初の音声を出力できるため、LLMの応答やライブデータストリームのナレーションなど、低遅延を要求されるリアルタイムTTSサービス構築を目的とする。
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このモデルはストリーミング入力に対応し、約300msで最初の音声を出力できるため、LLMの応答やライブデータストリームのナレーションなど、低遅延を要求されるリアルタイムTTSサービス構築を目的とする。
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本リポジトリは、オープンソースの軽量かつリアルタイムなテキスト音声合成モデル「VibeVoice-Realtime」を提供する。
このモデルはストリーミング入力に対応し、約300msで最初の音声を出力できるため、LLMの応答やライブデータストリームのナレーションなど、低遅延を要求されるリアルタイムTTSサービス構築を目的とする。
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Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo
このリポジトリは、シングルストリーム拡散トランスフォーマーを採用した、強力かつ高効率な画像生成基盤モデル「Z-Image（造相）」の公式な公開場所です。
テキストから画像を生成する機能を提供し、モデルの実装、チェックポイント、およびオンラインデモへのアクセスを提供することを主な目的としています。
Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo
このリポジトリは、シングルストリーム拡散トランスフォーマーを採用した、強力かつ高効率な画像生成基盤モデル「Z-Image（造相）」の公式な公開場所です。
テキストから画像を生成する機能を提供し、モデルの実装、チェックポイント、およびオンラインデモへのアクセスを提供することを主な目的としています。
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Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo
このリポジトリは、シングルストリーム拡散トランスフォーマーを採用した、強力かつ高効率な画像生成基盤モデル「Z-Image（造相）」の公式な公開場所です。
テキストから画像を生成する機能を提供し、モデルの実装、チェックポイント、およびオンラインデモへのアクセスを提供することを主な目的としています。
Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo
このリポジトリは、シングルストリーム拡散トランスフォーマーを採用した、強力かつ高効率な画像生成基盤モデル「Z-Image（造相）」の公式な公開場所です。
テキストから画像を生成する機能を提供し、モデルの実装、チェックポイント、およびオンラインデモへのアクセスを提供することを主な目的としています。