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米 Google 2024年12月発表の主流 LLM 主流コスパ。1M context + マルチモーダル + 業界主流安価・$0.075/1M input + $0.30/1M output・「業界主流安価 LLM 主流」.
Google DeepMindフラッグシップLLM。Gemini 2.5 Pro(1M context・Deep Think推論・2025年Q2)・2.5 Flash(軽量・$0.30/1M tok in)・2.5 Flash-Lite(超軽量)・2.5 Computer Use・Veo 3 Video Gen・Imagen 4・Gemini CLI・AI Studio/Vertex AI・Workspace統合、2026年GPT-5/Claude Opus 4競合。
Google最新LLM(2025年)。Gemini 2.5 Pro(2M token context・thinking mode・$3.5/$10.5・1M tokens)・Gemini 2.5 Flash(1M token・$0.3/$2.5)・2.5 Flash-Lite($0.075/$0.30)・Native Audio・Native Video(1FPS sampling)・Deep Research(ChatGPT Deep Research競合)・Gemini 3.0(2025年末予定)・Vertex AI SDK・Google AI Studio・Gemini CLI・2026年Multimodal最強枠。
2023年Google DeepMind発表Gemini Vision・Industry-leading native multimodal VLM + Industry-leading Gemini foundation + Industry-leading native interleaved multimodal + Industry-leading Google DeepMind Hassabis VLM flagship。
Google DeepMindが開発したGeminiシリーズの核心技術。事前学習段階からテキスト・画像・音声・動画・コードを統一処理するネイティブマルチモーダル設計。
Google Gemini Advanced機能。Gemini 2.5 Pro Deep Research (Multi-step Web Search)・NotebookLM (Source-grounded・Audio Overview)・NotebookLM Plus (Gemini 1.5 Pro強化版)・Imagen 3.5 (Image Gen)・Veo 2 (Video Gen)・Project Astra (Realtime Multimodal Live)・Project Mariner (Browser Agent)・Gemini Code Assist (Cloud)・Gemini for Workspace・LearnLM・$20/月Advanced・¥¥¥¥¥¥30k/年、2026年Astra本格Realtime普及。
Googleが2024年6月に公開したオープンソース言語モデルファミリー。2B・9B・27Bの3サイズで提供され、Gemini 1.5 Proからの知識蒸留とSliding Window Attentionで高効率推論を実現。
Google が 2023 年に提案した、Sigmoid 損失を採用した視覚言語モデル。従来の CLIP の Softmax コントラスト損失を置き換え、小バッチでも高品質な画像テキスト埋め込みを実現する。
LLMのKVキャッシュを「過去に重要だったトークンは将来も重要」という持続性仮説に基づいて動的に圧縮するキャッシュ退去アルゴリズム。
2023年Liu et al. + CMU発表Scissorhands paper・Industry-leading Persistent KV cache compression paradigm + Industry-leading persistence-based KV eviction + Industry-emerging CMU KV cache compression。
LLMのプロンプトを少数の「gist token（要旨トークン）」に蒸留する手法。長いシステムプロンプトや指示文を数トークンに圧縮してKVキャッシュとして保存・再利用することでトークン消費を大幅削減できる。
MetaがDiplomacyゲームで人間レベルの性能を達成した初のAIエージェント。自然言語交渉とゲーム戦略を統合。
2024年9月Jina AI (ドイツ・ベルリン拠点・2020年Han Xiao創業) 発表のJina Embeddings v3・XLM-RoBERTa 570M base + LoRA adapter + Multilingual (89言語対応) + 8,192 max sequence + Matryoshka Representation Learning (32-1024次元可変) + Task-specific instruction prefix (Retrieval/Clustering/Classification/Separation等) ・CC BY-NC 4.0 License (非商用) + Jina Cloud API商用 ($0.02/1M tokens) ・MTEB 65.52 + MIRACL Multilingual 8位・小型 + 高速 + Multilingual特化のEmbedding Model。
2024年6月Jina AI公開Reranker v2-Base-Multilingual。Pro 業界Pro Mainstream German Reranker Top + Pro Jina AI主導 + Pro Berlin発 + Pro 100+言語対応 + Pro 278M Parameters + Pro CC BY-NC License + Pro 8K Token Context + 累計2023-2025年2年Heritage継承代表機。
参照モデルを使わず、シーケンス長で正規化した平均対数確率を報酬代理として使うアライメント手法。DPOやORPOより実装がシンプルで、2024年Princeton大学が提案。長い応答への偏りを防ぐ長さペナルティも内蔵し、AlpacaEval 2.0で当時SOTA達成。
LLMのトークンを逐次ではなく並列に推測・検証するデコーディング手法。Jacobi反復法を応用してドラフトと検証を同時実行する。
Jasper AIのクリエイティブライティング機能。マーケティングコピー特化から進化し、短編小説・キャラクター構築・ブランドストーリーテリングに対応するLLMベースの文章生成ツール。
Google Brain 2018年OSS化の自動微分+XLAコンパイラ統合数値計算ライブラリ。NumPy互換+JIT+functional+Google AI研究主要ツール。
2023年6月Jan AI公開Janitor AI。Pro 業界Pro Mainstream Open Roleplay AI Top + Pro Custom Character Top独占 + Pro NSFW対応 + Pro Free Tier + Pro Multi-LLM Backend(GPT/Claude/Llama) + Pro 累計世界月間1000万+ User Pro Reference + 2024-Pro Janitor LLM公開 + 累計2023-2025年2年Heritage。
日本LLM動向。Sakana AI EvoVLM-JP-v2・TinySwallow-1.5B・Sarashina2 (SB Intuitions・70B/13B/8x70B MoE)・PLaMo 100B (Preferred Networks・PFE)・PLaMo Prime・RakutenAI 7B/RakutenAI 2.0・Karakuri-LM-70B-v0.1・SwallowLM (東工大・Llama Fork)・Stockmark LLM・ELYZA-tasks-100・llm-jp-3 (国立情報学研究所 NII・172B予告)・¥0 OSS・¥¥¥¥¥ API、2026年llm-jp 172B GA予告。