2025年に最高の Qwen2-VL 代替ソフト
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Qwen2.5 シリーズの言語モデルは、より大規模なデータセット、豊富な知識、優れたコーディングと数学スキル、そして人間の好みへのより近い整合性を備え、強化された機能を提供します。オープンソースであり、API経由で利用可能です。
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Qwen2-Audioは、音声対話と音声分析という2つの主要な機能を統合することで、ユーザーに前例のないインタラクティブな体験を提供します。
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Yi Visual Language（Yi-VL）モデルは、Yi Large Language Model（LLM）シリーズのオープンソースであり、マルチモーダルバージョンで、コンテンツの理解、認識、および画像に関する複数ラウンドの会話を実現します。
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DeepSeek-AIが開発したビジョン・言語モデル、DeepSeek-VL2は、高解像度画像を処理し、MLAによる高速応答を提供、VQAやOCRなど多様な視覚タスクで優れた性能を発揮します。研究者、開発者、そしてBIアナリストにとって理想的なツールです。
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GLM-4.5V: AIに高度なビジョンを搭載し、その能力を最大限に引き出します。スクリーンショットからのウェブコード生成、GUIの自動化、そして深い推論によるドキュメントや動画の分析を実現します。
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CogVLMとCogAgentは、画像の理解力とマルチターン対話において優れたオープンソースのビジュアル言語モデルです。
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Qwen3 Embeddingが、強力な多言語テキスト理解への扉を開きます。MTEBで首位を獲得し、100以上の言語に対応。検索、リトリーバル、AIといった幅広い用途に、柔軟なモデルを提供します。
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Qwen-MTは、92言語に対応した高速かつカスタマイズ可能なAI翻訳を提供します。MoEアーキテクチャとAPIにより、文脈に即した高精度な結果を実現します。
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Qwen1.5オープンソースファミリーによる、コードエキスパートモデルであるCodeQwen1.5。7BパラメータとGQAアーキテクチャにより、92のプログラミング言語に対応し、64Kのコンテキスト入力を処理します。
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アリババクラウドのQwen2.5-Turbo。100万トークンのコンテキストウィンドウ。競合他社よりも高速で低価格。研究、開発、ビジネスに最適です。論文の要約、文書の分析、高度な会話型AIの構築に。
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Qwen3-Coderは、Qwenチームがエージェントコーディング向けに開発した、新しい480B MoEオープンモデル（35Bアクティブ）です。SWE-benchなどのベンチマークでSOTAの結果を達成し、最大1Mのコンテキストをサポートし、オープンソースのCLIツールであるQwen Codeが付属しています。
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Qwen1.5の上に構築されたエージェントフレームワークとアプリケーション。ファンクション呼び出し、コードインタープリタ、RAG、Chrome拡張機能を備えています。
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Zhipu AIが発表した最新世代の事前学習済みモデルシリーズGLM-4のオープンソースバージョンであるGLM-4-9B。
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Qwen3 Rerankerで検索精度を飛躍的に向上させます。100以上の言語に対応し、テキストを正確にランク付けすることで、関連情報をより迅速に発見。質疑応答（Q&A）やテキスト分析の強化にも貢献します。
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Janus: Decoupling Visual Encoding for Unified Multimodal Understanding and Generation Janus: 統一されたマルチモーダル理解と生成のための視覚エンコーディングの分離
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C4AI Aya Vision 8B：画像理解のためのオープンソース多言語ビジョンAI。OCR、キャプション生成、推論を23言語で実現。
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LongCat-Video: 真に一貫性のある、分単位の長尺動画生成を可能にする統合AI。安定したシームレスなテキストto動画、画像to動画、そして連続的なコンテンツ生成を実現します。
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DeepSeek-OCR で LLM の効率を飛躍的に向上させます。 97%の高精度を維持しつつ、視覚文書のデータ量を10分の1に圧縮。 AIトレーニングや企業のDX（デジタルトランスフォーメーション）に向けた膨大なデータ処理を実現します。
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80億のパラメータを持つこのモデルは、GPT-4V-1106、Gemini Pro、Qwen-VL-Max、Claude 3などの独自モデルを総合的なパフォーマンスで上回ります。
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XVERSE-MoE-A36B: XVERSE Technology Inc.が開発した多言語対応の大規模言語モデル。
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Microsoft AIの最先端ウィザードモデル、WizardLM-2 8x22Bは、主要な独自のモデルと比較しても非常に競争力のあるパフォーマンスを発揮し、既存の最先端のオープンソースモデルを常に上回っています。
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BAGEL：ByteDance-Seed発のオープンソース多モーダルAI。画像とテキストを理解、生成、編集できます。強力かつ柔軟で、GPT-4oに匹敵。高度なAIアプリケーションを構築できます。
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OLMo 2 32B：GPT-3.5に匹敵するオープンソースLLM！コード、データ、重みを無償で提供。研究、カスタマイズ、そしてよりスマートなAIの構築に。
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RWKVは、トランスフォーマーレベルのLLMパフォーマンスを備えたRNNです。GPTのように直接トレーニングできます（並列化可能）。したがって、RNNとトランスフォーマーの利点を兼ね備えています。優れたパフォーマンス、高速インファレンス、VRAMの節約、高速トレーニング、「無限」ctx_len、無料の文章埋め込み。
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ステップ 1V: Jieyue Xingchen 社が開発した高度な多機能モデルで、画像理解、複数ターンにわたる指示の順守、数学的能力、論理的推論、テキスト作成で卓越したパフォーマンスを発揮しています。