2025年に最高の Model2vec 代替ソフト
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Tsinghua大学のKVCache.AIチームとQuJing Techが開発したオープンソースプロジェクト、KTransformersは、大規模言語モデルの推論を最適化します。ハードウェアの敷居を下げ、24GB VRAMのシングルGPU上で671Bパラメータのモデルを実行可能にし、推論速度を向上（前処理最大286トークン/秒、生成最大14トークン/秒）させ、個人利用、企業利用、学術利用に適しています。
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VectorDBは、埋め込みベースのテキスト検索を行うための、シンプルで軽量、完全にローカルなエンドツーエンドソリューションです。
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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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EmbeddingGemma: 端末内で完結する、プライバシー重視のAIアプリ向け多言語テキスト埋め込み。オフライン環境でも、クラス最高水準のパフォーマンスと効率性を提供します。
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VoltaML Advanced Stable Diffusion WebUI、使いやすく、機能豊富なWebUIで、簡単にインストールできます。コミュニティによって、コミュニティのために。
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JetMoE-8Bは100万ドル未満で訓練されましたが、数10億ドルの訓練リソースを持つMeta AIのLLaMA2-7Bを上回っています。LLMの訓練は一般的に考えられているよりもずっと安価です。
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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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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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Martianのモデルルーターで、AIのポテンシャルを解き放ちましょう。画期的なモデルマッピング技術により、AIアプリケーションのパフォーマンス向上とコスト削減を実現。
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あらゆる業界の機能に適用できる多機能の AI エージェント、Octopus v2 モデル。コードリリースをお楽しみに。
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FastEmbedは、埋め込み生成に特化した、軽量かつ高速なPythonライブラリです。多数の人気テキストモデルに対応しています。新しいモデルの追加をご希望の際は、GitHubにてissueを起票いただけますようお願いいたします。
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Yuan2.0-M32は、32のエキスパートを持つMixture-of-Experts（MoE）言語モデルであり、そのうち2つがアクティブです。
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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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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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Florence-2は、プロンプトベースのアプローチを使用して、幅広いビジョンおよびビジョン言語タスクを処理する、高度なビジョンファウンデーションモデルです。
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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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Gemma 3 270M: 特定のタスクに特化した、コンパクトかつ超高効率なAI。正確な指示追従と低コストなオンデバイス展開向けにファインチューニング可能。
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Transformer Lab：コーディング不要で、LLMをローカル環境で構築、チューニング、実行できるオープンソースプラットフォーム。数百ものモデルをダウンロードし、様々なハードウェアでファインチューニング、チャット、評価など、様々な機能をご利用いただけます。
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高度な AI アプリケーション向けの革新的な言語モデルファミリー。レイヤーごとのスケーリングで強化された精度を実現する、効率的でオープンソースのモデルをご覧ください。
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Microsoft による使いやすく強力なディープラーニング最適化ソフトウェア スイートの DeepSpeed で AI プロジェクトを強化しましょう。トレーニングと推論でこれまでにない規模、速度、効率を実現します。Microsoft の AI at Scale イニシアチブについて詳しくは、こちらをご覧ください。
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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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AIモデルをゼロから構築しよう！ MiniMind なら、手頃な価格で、シングルGPU上で高速なLLMトレーニングが可能です。PyTorchを学んで、あなただけのAIを作り上げましょう。
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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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Modelbit を使用すると、オンデマンド GPU でカスタム ML モデルをトレーニングし、REST API を使用して運用環境に展開できます。