Skywork-OR1は、昆侖万维天工チームが開発した高性能な数学コード推論モデルです。本モデルシリーズは、同等の規模のパラメータにおいて業界をリードする推論性能を実現し、大規模モデルにおける論理的理解と複雑なタスク解決における能力のボトルネックを突破しました。Skywork-OR1シリーズには、数学的推論、汎用推論、高性能推論タスクにそれぞれ焦点を当てた、Skywork-OR1-Math-7B、Skywork-OR1-7B-Preview、Skywork-OR1-32B-Previewの3つのモデルが含まれています。今回のオープンソース化は、モデルの重みだけでなく、トレーニングデータセットと完全なトレーニングコードも網羅しており、すべての資源はGitHubとHuggingfaceプラットフォームにアップロードされています。AIコミュニティに完全に再現可能な実践的な参考を提供します。このような包括的なオープンソース戦略は、推論能力研究におけるAIコミュニティ全体の進歩を促進するのに役立ちます。

Kimi-VLは、マルチモーダル推論、ロングコンテキストの理解、強力なエージェント機能のために設計された、高度な専門家混合型ビジョン言語モデルです。このモデルは、複数の複雑な分野で優れた性能を発揮し、28億パラメータの高効率性と、優れた数学的推論能力と画像理解能力を備えています。Kimi-VLは、最適化された計算性能と長い入力の処理能力により、マルチモーダルモデルの新たな基準を打ち立てています。

Dream 7Bは、香港大学NLPグループとファーウェイ?ノアの方舟研究所が共同で発表した最新の拡散型大規模言語モデルです。テキスト生成分野において優れた性能を示しており、特に複雑な推論、長期計画、文脈の一貫性などに優れています。本モデルは高度なトレーニング方法を採用しており、強力な計画能力と柔軟な推論能力を備え、様々なAIアプリケーションにより強力なサポートを提供します。

Llama-3.1-Nemotron-Ultra-253B-v1は、Llama-3.1-405B-Instructをベースとした大規模言語モデルであり、推論能力とチャット能力を向上させるため、複数段階の後訓練が行われています。本モデルは最大128Kのコンテキスト長に対応し、正確性と効率のバランスに優れており、商業利用にも適しています。開発者向けに強力なAIアシスタント機能を提供することを目的としています。

HiDream-I1 は、170億個のパラメーターを持つ新しいオープンソースの画像生成基礎モデルです。数秒で高品質な画像を生成できます。研究開発に適しており、複数の評価で優れた性能を示しており、効率性と柔軟性を備えているため、様々なクリエイティブデザインや生成タスクに適しています。

EasyControlは、Diffusion Transformer（拡散変換器）に効率的で柔軟な制御を提供するフレームワークであり、現在のDiTエコシステムにおける効率のボトルネックやモデルの適合性の不足といった問題に対処することを目的としています。主な利点としては、様々な条件の組み合わせに対応、生成の柔軟性と推論効率の向上があります。本製品は最新の研究成果に基づいて開発されており、画像生成、スタイル変換などの分野で使用できます。

QVQ-Maxは、Qwenチームが開発したビジュアル推論モデルで、画像やビデオの内容を理解して分析し、解決策を提供します。テキスト入力だけでなく、複雑な視覚情報も処理できます。教育、仕事、生活など、マルチモーダルな情報処理が必要なユーザーに適しています。この製品は、深層学習とコンピュータビジョン技術に基づいて開発され、学生、ビジネスパーソン、クリエイターの方々に最適です。このバージョンは最初のリリースであり、今後継続的に改善していきます。

Qwen2.5-Omniは、アリババクラウドの通義千問チームが発表した、次世代のエンドツーエンドマルチモーダルフラッグシップモデルです。このモデルは、全方位マルチモーダル認識のために設計されており、テキスト、画像、音声、ビデオなど、さまざまな入力形式をシームレスに処理し、リアルタイムのストリーミング応答を通じて、テキストと自然音声合成出力を同時に生成します。革新的なThinker-TalkerアーキテクチャとTMRoPE位置エンコーディング技術により、マルチモーダルタスク、特に音声、ビデオ、画像の理解において優れたパフォーマンスを発揮します。このモデルは、複数のベンチマークテストで同規模の単一モーダルモデルを上回り、強力な性能と幅広い応用可能性を示しています。現在、Qwen2.5-OmniはHugging Face、ModelScope、DashScope、GitHubでオープンソースとして公開されており、開発者に豊富なユースケースと開発サポートを提供しています。

DeepSeek-V3-0324は、685億パラメーターを持つ高度なテキスト生成モデルです。BF16とF32テンソルタイプを採用し、効率的な推論とテキスト生成をサポートします。このモデルの主な利点は、その強力な生成能力とオープンソースの特性であり、様々な自然言語処理タスクに広く適用できます。このモデルは、開発者と研究者に強力なツールを提供し、テキスト生成分野でのブレークスルーを支援することを目的としています。

EmaFusion?は、100以上の基盤モデルと専門モデルを統合することで、最高の精度と最低のコストと遅延を実現する革新的なAIモデルです。この製品は企業向けに設計されており、安全で効果的で拡張可能なAIアプリケーションを、組み込みのフォールトトレランスとカスタマイズ可能な制御によって保証します。EmaFusion?はAIアプリケーションの効率を向上させることを目的としており、あらゆるビジネスニーズに対応します。

GLM-4-32Bは、様々な自然言語処理タスクに対応することを目的とした高性能な生成言語モデルです。深層学習技術を用いて訓練されており、首尾一貫したテキストの生成や複雑な質問への回答が可能です。本モデルは、学術研究、商業用途、開発者に適しており、価格も手頃で、的確な位置付けをしており、自然言語処理分野をリードする製品です。

InternVL3は、OpenGVLabがオープンソースで公開したマルチモーダル大規模言語モデル（MLLM）であり、優れたマルチモーダル認識と推論能力を備えています。このモデルシリーズは1Bから78Bまでの7つのサイズがあり、テキスト、画像、ビデオなどの様々な情報を同時に処理でき、優れた全体的な性能を示します。InternVL3は、工業用画像分析、3Dビジョン認識などの分野で優れた性能を発揮し、そのテキスト性能はQwen2.5シリーズを上回っています。このモデルのオープンソース化は、マルチモーダルアプリケーション開発に強力なサポートを提供し、マルチモーダル技術のより多くの分野への応用を促進するのに役立ちます。

Skywork-OR1は、昆侖万维天工チームが開発した高性能な数学コード推論モデルです。本モデルシリーズは、同等の規模のパラメータにおいて業界をリードする推論性能を実現し、大規模モデルにおける論理的理解と複雑なタスク解決における能力のボトルネックを突破しました。Skywork-OR1シリーズには、数学的推論、汎用推論、高性能推論タスクにそれぞれ焦点を当てた、Skywork-OR1-Math-7B、Skywork-OR1-7B-Preview、Skywork-OR1-32B-Previewの3つのモデルが含まれています。今回のオープンソース化は、モデルの重みだけでなく、トレーニングデータセットと完全なトレーニングコードも網羅しており、すべての資源はGitHubとHuggingfaceプラットフォームにアップロードされています。AIコミュニティに完全に再現可能な実践的な参考を提供します。このような包括的なオープンソース戦略は、推論能力研究におけるAIコミュニティ全体の進歩を促進するのに役立ちます。

Kimi-VLは、マルチモーダル推論、ロングコンテキストの理解、強力なエージェント機能のために設計された、高度な専門家混合型ビジョン言語モデルです。このモデルは、複数の複雑な分野で優れた性能を発揮し、28億パラメータの高効率性と、優れた数学的推論能力と画像理解能力を備えています。Kimi-VLは、最適化された計算性能と長い入力の処理能力により、マルチモーダルモデルの新たな基準を打ち立てています。

Dream 7Bは、香港大学NLPグループとファーウェイ?ノアの方舟研究所が共同で発表した最新の拡散型大規模言語モデルです。テキスト生成分野において優れた性能を示しており、特に複雑な推論、長期計画、文脈の一貫性などに優れています。本モデルは高度なトレーニング方法を採用しており、強力な計画能力と柔軟な推論能力を備え、様々なAIアプリケーションにより強力なサポートを提供します。

Llama-3.1-Nemotron-Ultra-253B-v1は、Llama-3.1-405B-Instructをベースとした大規模言語モデルであり、推論能力とチャット能力を向上させるため、複数段階の後訓練が行われています。本モデルは最大128Kのコンテキスト長に対応し、正確性と効率のバランスに優れており、商業利用にも適しています。開発者向けに強力なAIアシスタント機能を提供することを目的としています。

Step-R1-V-Miniは、ステップ星辰が発表した新しいマルチモーダル推論モデルで、画像とテキストの入力をサポートし、テキストを出力します。優れた指示遵守能力と汎用性を備えています。本モデルは、マルチモーダル協調シナリオにおける推論性能を技術的に最適化しており、マルチモーダル統合強化学習とマルチモーダル合成データの活用をトレーニング方法として採用することで、画像空間における複雑なリンク処理能力を効果的に向上させています。Step-R1-V-Miniは複数の公開ランキングで素晴らしい成績を収めており、特にMathVision視覚推論ランキングでは国内1位にランクインし、視覚推論、数学的論理、コードなどにおける優れた性能を示しています。本モデルはステップAIウェブエンドで正式に公開され、ステップ星辰オープン?プラットフォームでAPIインターフェースを提供し、開発者や研究者が体験および使用できるようにしています。