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QuantFinは100%オープンソースです。コードの各行を監査し、どのようにシグナルが生成されるかを確認し、自分自身のシステムを構築できます。完全な透明性。#OpenSource #QuantFin

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QuantFin は 100% オープンソースです。各コード行を監査し、シグナルがどのように生成されるかを確認し、独自のシステムを構築できます。完全な透明性。#OpenSource #QuantFin

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QuantFin はオープンソースのアルゴリズム取引システム #OpenSource です。Python、TypeScript、ta-lib、Pandas で構築され、3 台の VM にデプロイされています。誰でも私たちのコードを見て、監査し、学ぶことができます！誰もが利用できる透明性と教育を。 #QuantFin

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$MEITUAN OPENS SOURCE TRILLION-PARAMETER AI MODEL LONGCAT-2.0 🚀

パラメータ1.6TのLongCat-2.0をオープンソース化し、革新的なスパース注意（sparse attention）アーキテクチャを採用したこのリリースは、国内のAIインフラにおける新たな段階の到来を示しています。国内クラスターで50,000枚のカードにおいて推論に成功したことで、従来のハードウェア制約を突破しました。

Meituanのエコシステムを巡るボリュームと開発者の関心は、この機能の飛躍が業界に浸透するにつれて大きく高まる可能性があります。あなたのポートフォリオにおける、より広いAIの物語にどのような影響があると見ていますか？

※投資助言ではありません。常にリスクを管理してください。

#MEITUAN #AI #OpenSource #TechBreakthrough

🚀

HERMES MOA 2.0 JUST DROPPED — $AI ENSEMBLE MODEL が GPT と CLAUDE を上回る 🔥

Nous Research が、GPT・Claude・DeepSeek を 1 つの出力に統合するオープンソースのフレームワークを公開しました——そして推論とコーディングのベンチマークでは、単体のどのモデルよりも優れています。アンサンブル方式では、各 AI を“万能職（何でも屋）”ではなく“専門家”として扱います。

これは、閉じたモデルの性能に挑むための初の大きなオープンウェイトリリースであり、1 つの API に縛られることなく性能に挑めます。開発者にとっては、最前線レベルの推論を、コストの一部で実現できることを意味します。暗号資産と AI の分野では、次のフェーズを定義するのは「優劣（支配）」ではなく「モデルの多様性」かもしれない、というサインです。

ここでは、エージェントに賭けていますか？ それとも基盤モデルに賭けていますか？

※金融アドバイスではありません。常にリスクを管理してください。

#AI #MixtureOfAgents #OpenSource #CryptoAI

🔥

1、背景

今日开源模型生态最值得关注的变化，不是单一模型参数再创新高，而是参与者结构正在明显扩容。过去，市场更多聚焦少数头部实验室；现在，开源阵营已延伸到全球模型公司、主权AI组织、云与芯片厂商，以及拥有明确场景需求的产品公司。Zyphra、Cohere、Poolside 等名字集中出现，说明“谁在做模型”这件事，正从少数玩家主导转向多极竞争。与此同时，NVIDIA、Google、阿里等巨头也并未缺席，它们分别从算力、生态入口和平台战略角度切入，推动开源模型从技术展示走向产业布局。🚀

2、核心分析

这轮动态释放了三个明确信号。第一，开源模型竞争正从“参数规模比拼”转向“生态广度比拼”。例如 Cohere 开源 Command A+，不仅强调大模型能力，还覆盖多模态、多语言与智能体方向，说明开源模型已不只是研究资产，而是瞄准真实企业应用。第二，架构创新仍在加速。NVIDIA 推出采用 LatentMoE 的新模型，并调整许可证策略，反映出行业正同步优化性能、推理成本和可用性，尤其是 MoE 路线仍被广泛看好，因为它更适合在大能力与部署效率之间寻找平衡。第三，垂直化趋势正在增强。JetBrains、Zed、Krea、Photoroom 这类产品公司训练小而专的模型，意味着未来竞争不一定由“最大模型”胜出，而可能由“最贴近场景的模型”获得更高商业转化。

3、潜在影响

对开发者而言，模型选择将更加丰富，开源许可证的放宽也有助于二次开发和商用落地，降低对单一闭源API的依赖。对企业而言，未来采购逻辑可能从“追逐最强模型”转向“匹配成本、合规与场景效果”。对加密与Web3行业而言，这种趋势同样重要：一方面，更多开源模型意味着链上AI、去中心化推理和AI Agent基础设施有了更广泛的底座；另一方面，多国和多组织参与，也会强化“主权AI”和本地化部署需求，为分布式算力、数据确权和隐私计算带来新增叙事。总体看，今日这批更新传递出的主线非常清晰：开源AI已进入生态扩张阶段，未来胜负手将不只在模型本身，更在许可证、开发者社区、部署便利性与行业适配能力。📌

#AI #OpenSource #Crypto

🛡️ サイバーセキュリティ

Linux Foundationと、AIラボや大手銀行を含む19の巨大組織が、Akritesを投入しました……これはオープンソースに対するAI搭載型の攻撃を止めるための新しいセキュリティ層です。開発者にとって大きな勝利 🛡️💻

#OpenSource #CyberSecurity

🚨 中国のAIモデルが急速に差を詰めている GLM 5.2は、ロングサイクルのビジネス・シミュレーション競技ベンチマークで早くも第2位にランクインしました。
Kimi K2.7やMiniMax M3は？結果はまちまち——ですが、まだ戦いの中にいます。

データが示すこと：
GLM 5.2は集計ベンチマークで91、Kimi K2.6は81。知識タスクではGLMが67.2で優勢、Kimiは53.8です。Yahoo Finance

サイバーセキュリティのベンチマークでは、GLM 5.2がClaude Codeに勝利。MiniMax M3とKimi K2.7は大きく下回り、スコアが接近してまとまっています。Followin

しかし本当の話はここ👇
GLM 5.2のコストはGPT-5.5の1/7。価格の一部で、オープンウェイトの中国製モデルが、フロンティア系のクローズドAPIと競争力を持ち始めています。3Commas

なぜ暗号資産（クリプト）＆Web3に重要なのか：
AI推論コストが急速に下がっています。オープンウェイトモデルがクローズドAPIと“1/7の価格”で肩を並べるなら：
① AIエージェントがオンチェーンに、大規模展開できるほど低コストになる

② 分散型AIプロジェクトがOpenAIの料金を払わずに、フロンティア級モデルへアクセスできる

③ 「米国のAI覇権」ストーリーにひびが入ってくる

地政学的な観点：
米政府はセキュリティ上の懸念からGPT-5.6の展開を制限したばかりです。一方、中国のGLM 5.2はオープンウェイト——誰でもどこでも実行でき、政府の承認は不要です。
検閲に強いAI＋安価な推論＝まさにWeb3が必要としているもの。👀

私見：
AIレースは、もう単に「米国 vs 中国」だけじゃない。
それは「オープン vs クローズド」。
そしてオープンが価格面で勝っています。クローズドは生の性能ではまだ勝っています——いまのところ。
注目していてください。このギャップは毎月縮まっています。

※投資助言ではありません。DYOR。

出典：BenchLM、Medium、Semgrep — 2026年6月
#GLM #Kimi $BTC #MiniMax #OpenSource #CoinbroNews

$GLM CRACKS TOP 3 AI MODELS WHILE COSTING A FRACTION OF RIVALS 💎

本文:
Z.ai のオープンウェイト GLM‑5.2 は、独立ベンチマークで現在世界第3位にランクインし、上位2つの Anthropic システムを除けば、あらゆる OpenAI および Google モデルを上回っています。物語の核心は価格差です。入力トークン100万あたり $1.40 に対して、Claude Opus 4.8 はおよそ $15——本番ワークロードを回すチームにとって、10分の1のコスト削減です。

このモデルは国内チップ上で動作し、ダウンロードして改変することもでき、100万トークンのウィンドウに対応しています。チップの制約によってギャップが広がると予想していたエンジニアは、それが縮んでいるのを目の当たりにしています。コスト効率の高いオープンモデルは、企業の AI 支出をどれくらいの速さで作り変えるのでしょうか？

※金融助言ではありません。常にリスクを管理してください。

#GLM #AI #OpenSource #Disruption

💎

中央集権型のコードホスティングにはリスクがあるため、マット・コラロのような開発者が、ライトニングの禁止を受けて $BTC のプロジェクトを GitHub から離れるよう訴えています。分散化はお金のためだけじゃありません。コントロールのためにセルフホスティングへ。🛡️
#BitcoinDev #オープンソース

詳細: https://cryptoversenews.eu/bitcoin/matt-corallo-urges-bitcoin-projects-to-exit-github-after-rus/

🚨😲UNSLOTHが7530億パラメータのAIモデルを圧縮してMacで動かすことに成功しました。これによりローカルAIが永遠に変わります。

GLM-5.2 — これまでに構築された最大のオープンAIモデルの一つ — が、Unslothによって極限のGGUF量子化を使用して圧縮されました。結果：Mac上でスムーズにローカルデプロイが可能に。クラウド不要。APIコストなし。データはあなたのデバイスから出ません。
→ 753Bパラメータはデータセンター規模のAI — Unslothはそれを消費者ハードウェアレベルに圧縮しました。

→ GGUFフォーマットは、コアパフォーマンスを損なうことなく極限のモデル圧縮を可能にします。

→ このスケールのローカルAIは、開発者やビルダーがフロンティアレベルのモデルをプライベートに無料で実行できることを意味します。
クリプトやWeb3ビルダーにとって：これは、デバイス上のAIエージェント、プライベートなスマートコントラクト分析、そしてゼロコストの推論を意味します — もはやOpenAIやAnthropicのAPIに依存する必要はありません。
もし753Bモデルがあなたのラップトップ上で動いていたら、何を作りますか？
"AIの未来はクラウドにはありません。Unslothがそれはあなたのバッグに収まることを証明しました。" — CoinbroNews Analysis
#Unsloth #GLM5 #LocalAI #GGUF #AITools #Web3 #OpenSource

CoinbroNews | coinbronews.com

Fable-5 禁止4日、Qwable がすぐに後任に🤖

Anthropic の Claude Fable-5 は 6 月 9 日から 12 日の間わずか4日間だけ公開された後、米国の輸出規制命令によって即座に閉鎖されました。しかしオープンソースコミュニティの動きは超速い――developer lordx64 が HF に直接 Qwable-v1 を投入し、Qwen3.6-35B-A3B をベースにして Fable-5 のツール呼び出しの軌跡を蒸し焼き（蒸馴）し、ローカル環境でそのまま動かせます。

70GB の重み（ウェイト）ファイルで、現時点では Token はありません。純オープンソースのプロジェクトです。ただ、この「大規模言語モデルが封鎖 → オープンソースがすぐに代打」のテンポは、2026 年になってから初めてではありません。AI × Crypto の物語に、また一つ現実の事例が加わりました――分散型計算 + ローカル AI が、今後のトレンドになるかもしれません。

$AI $WEB3 #OpenSource

$AI $WEB3

1、背景

最近、オープンソースの大規模言語モデルが集中的に大量リリースされる段階に入っています。NVIDIA Nemotron や Google Gemma などのオープンソースの重みモデルが相次いで登場し、企業の AI 調達における比較の枠組みを直接変えました。これまで市場は「誰が最強か」に注目していましたが、いま企業は「性能はどれだけ違うのか、価格はどれだけ違うのか、長期的に専有（バインド）する価値があるのか」を重視しています。本文に示された試算によれば、同程度のタスク環境では、クローズドのトップモデルとオープンモデルの間に、コストの開きが約40倍に達する状況がすでに見えています。これは、AI 競争が技術勝負から、コスト効率とアーキテクチャの主導権をめぐる競争へ移行していることを意味します。

2、コア分析

このニュースで最も注目すべきなのは、単一モデルの見積り価格ではなく、業界ロジックの変化です。第一に、能力差が縮まっています。オープンモデルは複雑な推論、安定性、限界性能といった点で、全面的に常にリードしているとは限りません。それでも大量の一般的な業務シーンにおいては、すでに「使えてしかも安い」🙂 というレベルに到達しています。「十分である」が調達基準になると、高いプレミアムを取るモデルの防波堤は削られていきます。

第二に、企業内部の意思決定のミスマッチが露呈しています。多くの CEO はモデル呼び出し層を直接管理していません。技術チームは効果と開発のしやすさを優先するため、往々にして最強で最も高価な API をデフォルトで選びがちです。短期的には稼働までのスピードが上がりますが、長期的には推論コストが増幅し、サプライヤーへの依存が形成され、さらには監査やガバナンスが欠ける可能性もあります。高頻度で呼び出す業務にとって、それは技術の問題ではなく利益の問題です。

第三に、モデルルーティングと「モデルに依存しないアーキテクチャ」が新しい潮流になります。今後、企業は必ずしも単一のモデルに賭けるとは限りません。高度で複雑なタスクは一流のクローズドモデルに任せ、大規模で標準化された推論は DeepSeek などの低コストなオープンソース案に分流します。ルーティング、監視、監査、コスト管理をうまく行える企業ほど、次の段階の企業向け AI 導入の“恩恵”を得やすいでしょう。

3、市場への影響

クローズドの大手にとって、プレッシャーは「リードしているかどうか」から「その価格でリードする価値があるのか」に移っています。価格体系を調整しない場合、億単位（百億元級）規模の API の売上が、オープンソースによって継続的に分流されるリスクに直面します。オープンソース側にとっての機会は、モデルそのものにとどまりません。ホスティングサービス、プライベート導入、安全ガバナンス、企業向けツールチェーンにもあります。

投資市場にとっても、AI セクターのバリュエーションロジックはより細分化される可能性があります。今後、本当に価値があるのは、最強モデルを学習して作れるだけのプラットフォームとは限りません。モデルの能力を低コストで、監査可能に、スケールさせて企業へ提供できるソフトウェア層とインフラ層こそが価値となるでしょう 🚀。クラウドサービス、推論最適化、中間マルウェア、Agent のオーケストレーションなどの方向性にとっては前向きなシグナルです。

4、結論

この「オープンとクローズド」の競争は、本質的には AI が技術展示から商業的な実装へ進むための必然的なプロセスです。短期的には、クローズドモデルは依然として高級な能力面で優位性があります。しかし現在のトレンドから見ると、企業はますます理性的になり、費用対効果、ガバナンス能力、アーキテクチャの柔軟性を優先するようになります。効果、コスト、制御可能性の間で最適解を見つけられる企業こそ、次の段階の AI 商業化の勝者になりやすいのです。

#AI #OpenSource #Crypto

4年間発見されなかったZCashのバグが今週のクリプトで最も重要なストーリーだ — BTCが$62Kをテストしていることよりも。

Shielded Labsは、誰にも知られずに無限のZECをミントできる重大な欠陥を明らかにした。トークンは40%暴落した。その反応は理解できる。しかし、ほとんどの人が見落としていることがある。

この問題が発見され、公開されたことは、オープンソースのセキュリティモデルが意図した通りに機能しているということだ。どの企業も隠蔽しなかったし、どの役員も静かにパッチをあてて誰にも気づかれないことを願ったわけではない。コミュニティがそれを見つけ、公開し、市場はすぐにそれを織り込んだ。

伝統的金融（TradFi）のスキャンダルが年単位、時には数十年も表面化するまでに比べてみてほしい。

$BTC と$ETH は、数年間にわたり公に、敵対者によってストレステストを受けたため、同様の精査を生き延びてきた。それは弱さではない。そうやって耐久性のあるインフラが構築されるのだ。

実際のセキュリティチャレンジに直面し、適応したチェーンこそが、現在の圧縮を通じて保持する価値がある。

バグの公開は痛みを伴う。しかし、これはこの業界が信頼性を得る方法でもある — 一つの透明な修正ずつ。

#Crypto #Bitcoin #OpenSource #CryptoSecurity #BinanceSquare

🔐 ビットコインの自己保管は複雑である必要はありません。

シードフレーズを回復する本当の目的は何ですか？

あなたのビットコインのコントロールを取り戻し、資金を動かしたり、公開鍵を生成したりすることです。プライベートキーをインターネットに晒さずに。

多くのユーザーはまだクローズドソースのウォレットに依存しています。他のユーザーは非常に優れたセキュリティを提供する高度なオフラインソリューションを利用していますが、一般のユーザーには複雑かもしれません。

自己保管をよりアクセスしやすくし、透明性と運用の安全性を損なわないことを目指して、PhantOS ColdWalletを開発しました。

それはオープンソースで監査可能、完全オフラインで設計されており、本当に重要なもの: あなたのプライベートキーを保護します。

🚀 主な機能:

✔ オフラインでのシード回復;

✔ 新しいビットコインアドレスの生成;

✔ 監視用の公開鍵のエクスポート;

✔ QRコードとPSBTによるトランザクションの署名;

✔ USBドライブからの直接初期化;

✔ プライベートキーの安全な管理とトランザクション署名のための専用環境。

哲学はシンプルです:

🔒 オフラインデバイスは保護し、署名します。

👁️ オンラインデバイスは情報を表示し、送信します。

中央集権のサーバーはありません。

第三者に依存することはありません。

プライベートキーをインターネットに晒すことはありません。

ビットコインは他者を信頼する必要を排除します。自己保管はこの哲学の自然な結果です。

₿ あなたの鍵。あなたのビットコイン。あなたの自由。

#Bitcoin #SelfCustody #OpenSource $BTC

ソラナ研究所のCEOが上院に対してCLARITY法の下でオープンソース開発者を保護するよう求めています。開発者は金融仲介者として扱われるべきではありません。#Crypto #Regulation #オープンソース

AIに資金調達率（ファンディング）を確認させられるようにし、さらに直接レバレッジをかけて注文させる場合は、確認をもう1段挟みます。実際に実行可能なシナリオとしては：ETHの無期限（パーペチュアル）を調査する際、まずCodexに @grvt_io Agent Skills を通じて、マーク価格、オーダーブック、Kライン（ローソク足）、および資金調達率を読み取り、取引前のチェックリストを生成させます。その後、アカウント権限を取得したら、利用可能残高、ポジション、未実現損益を確認します。リスク条件が満たされてはじめて、指値注文と損切り（ストップ）のプランを生成し、実取引は本人が最終確認します。

GRVT公式のオープンソースSkillsは、Market Data、Account Management、Perpetual Tradingをカバーしています。公開市場データはAPI Key不要ですが、アカウントと取引機能にはTrading API Keyが必要です。操作がよりスムーズになるほど、権限の境界はより明確にすべきです。

私はまずtestnetで通し、タスク実行に必要な最小権限のみを設定します。決して秘密鍵や.envの内容を公開チャットに貼り付けません。自然言語で下げるのは操作のハードルであって、レバレッジ、スリッページ、清算リスクではありません。

#grvt #AITrading #OpenSource

Bitcoin Hits Highest Price in Weeks as Bernstein

Bitcoin Hits Highest Price in Weeks as Bernstein. This development marks a significant moment in the evolving crypto landscape. Analysts and market participants are weighing the implications for price action and broader adoption trends.

The intersection of artificial intelligence and blockchain technology continues to attract attention from both sectors. Open-weight AI models and decentralized compute networks represent alternative infrastructure paths away from centralized platforms. Institutional players are evaluating how these technologies converge, with implications for data sovereignty, compute markets, and censorship-resistant AI deployment. The trend toward accessible AI models mirrors similar dynamics in crypto where open protocols challenge walled gardens.

The implications extend beyond immediate price reactions to Questions of infrastructure viability and competitive positioning. Regulatory frameworks worldwide are catching up with technological advances, creating both headwinds and tailwinds for different market participants. Traditional finance stakeholders and crypto-native players are finding common ground on certain use cases while diverging sharply on others. The next 12-24 months will reveal which narratives prove durable versus speculative.

Will this development accelerate broader adoption or remain confined to niche communities? The next quarter of data will be telling. Market participants should watch on-chain metrics, institutional flows, and regulatory developments for signals. What's your take on the long-term implications of this news for the broader crypto ecosystem? 👇

#AIInnovation #DecentralizedTech #OpenSource