2025年に最高の MMStar 代替ソフト
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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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StarCoder と StarCoderBase は、GitHub から取得した許可されたデータ（80以上のプログラミング言語、Git コミット、GitHub イシュー、Jupyter Notebook など）でトレーニングされた、コード用の大規模言語モデル（Code LLMs）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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RagMetricsでLLMアプリケーションを評価し、改善しましょう。テストを自動化し、パフォーマンスを測定し、信頼性の高い結果を得るためにRAGシステムを最適化します。
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Mini-Geminiは、画像理解、推論、生成を同時に実行する2Bから34Bの、高密度MoE大規模言語モデル（LLM）シリーズをサポートします。このリポジトリはLLaVAに基づいて構築されています。
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LightEvalは、Hugging Faceが最近リリースしたLLMデータ処理ライブラリdatatroveとLLMトレーニングライブラリnanotronで社内で使用している、軽量なLLM評価スイートです。
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大規模言語モデルを簡単に発見、比較、ランク付けできるLLM Extractumを活用しましょう。選択プロセスを単純化し、AIアプリケーションのイノベーションを促進します。
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HuggingfaceのオープンLLMリーダーボードは、言語モデルの評価におけるオープンなコラボレーションと透明性を促進することを目的としています。
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InternLM2 を探索しましょう。オープンソースのモデルを搭載した AI ツールです。長文コンテキストでの作業、推論、数学、コード解釈、創作などに優れています。研究、アプリケーション開発、チャットでのやり取りに、その多様なアプリケーションと強力なツールとしての活用能力を発見しましょう。InternLM2 で AI のランドスケープをアップグレードしましょう。
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PolyLMは、18言語に対応する画期的な多言語対応大規模言語モデル（LLM）であり、様々なタスクにおいて優れた性能を発揮します。オープンソースであるため、開発者、研究者、企業など、多言語対応が必要なあらゆるユーザーにとって理想的な選択肢です。
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CentMLは、LLMの導入を効率化し、コストを最大65%削減、そして最高のパフォーマンスを保証します。企業やスタートアップに最適です。今すぐお試しください！
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LM Studioは、ローカルおよびオープンソースの大規模言語モデル（LLM）の実験を手軽に行えるデスクトップアプリです。このクロスプラットフォーム対応アプリを使用すると、Hugging Faceからあらゆるggml互換モデルをダウンロードして実行できるほか、シンプルながらも強力なモデル構成および推論用UIが提供されます。本アプリは、可能な限りGPUを活用します。
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MiniCPM は、ModelBest Inc. と TsinghuaNLP が開発した End-Side LLM で、埋め込みを除いたパラメーターはわずか 2.4B（合計 2.7B）です。
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OpenBMB: 100億以上のパラメーターを持つビッグモデルのトレーニング、チューニング、推論を迅速化するための、大規模な事前トレーニング済言語モデルセンターとツールを構築します。私たちのオープンソースコミュニティに参加して、ビッグモデルをすべての人に提供しましょう。
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WildBenchは、現実世界のさまざまなタスクでLLMを評価する、高度なベンチマークツールです。AIのパフォーマンスを向上させ、実際のシナリオにおけるモデルの限界を理解したいと考えている人にとって不可欠です。
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Deepchecks: LLM評価を網羅するプラットフォーム。 AIアプリを開発から本番まで、体系的にテスト、比較、監視します。ハルシネーションを抑制し、迅速な提供を実現。
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MiniMax-M1: 100万トークンのコンテキストと高度な推論能力を備えた重み公開型AIモデル。高度なAIアプリケーション向けに、膨大なデータを効率的に処理します。
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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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LiveBench は、さまざまなソースからの毎月の新しい質問と正確な採点のための客観的な回答を備えた LLM ベンチマークであり、現在 6 つのカテゴリに 18 のタスクを備えており、さらに多くのタスクが追加される予定です。
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VLM Run：本番環境におけるビジュアルAIを統合。事前構築済みスキーマ、高精度モデル、迅速なファインチューニング。ヘルスケア、金融、メディア業界に最適。シームレスな統合。高い精度と拡張性。費用対効果が高い。
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Stability AIによるオープンソース言語モデル、StableLMをご紹介します。小型で効率的なモデルにより、個人デバイスで高性能なテキストとコードを生成できます。開発者と研究者向けの、透明性が高く、アクセスしやすく、サポート体制も充実したAI技術です。
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ZeroBench：マルチモーダルモデルの究極のベンチマーク。視覚的推論、精度、計算能力を、100個の難解な質問と334個のサブ質問で検証します。
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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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ManyLLM: ローカルLLMワークフローを統合し、セキュアに管理。開発者や研究者向けに、プライバシーを最優先するワークスペース。OpenAI API互換性とローカルRAGに対応。
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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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VerifAIの力を発見 - LLMの応答を比較するための究極のガイド。情報に基づいた意思決定のための正確な評価、多様なパラメータ、および多次元分析。