Google DeepMindのEmbeddingGemma 2がOllamaで利用可能に
OllamaがGoogle DeepMindのEmbeddingGemma 2に対応し、開発者がマルチモーダルなオンデバイス埋め込みモデルをローカルで実行できるようになりました。
OllamaがGoogle DeepMindのEmbeddingGemma 2に対応し、開発者がマルチモーダルなオンデバイス埋め込みモデルをローカルで実行できるようになりました。
Google DeepMindは、オンデバイス埋め込み向けの初のネイティブマルチモーダルオープンモデル「EmbeddingGemma 2」を発表した。テキスト、コード、画像、音声、動画を共通の空間に統合する。
Sydney Runkle 氏によると、Deep Agents は OpenAI Responses で PDF だけでなく docx、pptx、xlsx、csv、json、markdown ファイルのサポートを追加し、オプトイン方式のバイナリオフロード機能と信頼性の向上に向けた修正を実施した。
OpenCode は、LongCat-2.5-Preview が2週間無料だとしている。プレビューは100万のコンテキストウィンドウを備え、マルチモーダルで、データ保持ゼロを採用している。
Qwen3.8-Omni-Flashは、テキスト、音声、動画にわたる長期的なエージェントタスク向けに学習され、Qwen3.8-NextのスパースMixture-of-Experts設計と100万トークンのコンテキストウィンドウを用いる。オープンソースの2つのフレームワーク、Qwen-MM-PluginsとQwen-Live-Harnessが、マルチモーダルおよびリアルタイムのエージェント対応を追加する。
OpenRouterは現在、Perceptron Mk1.5を提供している。同社はこれを、物理エージェント向けのPerceptronの身体化推論モデルだと説明している。このモデルはテキスト、画像、動画、音声を受け付け、テキストに加えて点、ボックス、ポリゴン、動画クリップで応答できる。
Command Codeは、ステルスモデルと呼ぶSpace Bunny Alphaを全プランで無料提供している。このモデルは1Mコンテキストを備え、マルチモーダルに対応する。
Clineによると、このステルスモデルはClineで無料で利用でき、マルチモーダル入力と100万トークンのコンテキストウィンドウを備える。Clineはまた、推論が速く、コーディング能力が高いとも説明している。
OpenRouterはSpace Bunny Alphaを、高速な推論と調整可能な推論を備えたフラッシュモデルと説明している。テキスト、画像、動画の入力に対応する。
B.AIは、Xiaomi MiMoのオープンウェイトモデルであるMiMo-V2.6-ProとMiMo-V2.6-Flashを、APIとウェブチャットで提供している。いずれもネイティブなマルチモーダル推論モデルで、コンテキストウィンドウは100万、テキスト、画像、動画、音声をすべて理解できる。
B.AIは小米のMiMo-V2.6-ProとMiMo-V2.6-Flashを提供し、APIとウェブチャットを同時に開放した。両モデルは100万トークンのコンテキストに対応し、テキスト、画像、動画、音声を扱える。