Dotsは、dots.llm1のMoE構成や中間チェックポイント公開、dots.tts.editとdoteBenchの追加、ローカル推論環境の発見機能で注目です。AI関連ではflashやhackerも混じりますが、公式リポジトリの事実を中心に整理します。

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Dotsはdots.llm1からdots.tts、dots.tts.edit、dots.mocr、DOTSへ広がり、音声編集とローカル推論の足場が強まっています。2B音声モデルやvLLM/HF両経路、モデル発見の仕組みが話題です。

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dots.llm1の続報です。142B総パラメータのうち14Bだけを動かすMoE構成や、学習途中のチェックポイント公開が確認できます。ローカル推論の環境情報も出始めていますが、実測TPSはまだ素材にはありません。

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dots.llm1は総142B、推論時14BのMoEモデルです。合成データを使わない前学習と中間チェックポイント公開が特徴で、ローカル推論向けの構成と学習過程の透明性を示します。実測TPSやVRAMは素材にありません。

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オープンソースMoEモデルdots.llm1(総142B・活性化14B)の推論環境が整理され、Docker・vLLM・SGLangの3ルートが案内されました。性能はQwen2.5-72B相当ですが、メモリは総パラメータ基準で個人には重く、手元では3Bのdots.mocrをGGUFで動かす道も見えてきました。

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Dotsファミリーの大規模MoE「dots.llm1」の設計と公開方針を整理しました。142B中14Bだけを動かす構造に加え、合成データなしの事前学習でQwen2.5-72Bに並ぶ性能と、学習全過程の中間チェックポイント公開が特徴です。日本語非対応と実測値の不足が課題として残ります。

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Dots AIのLLM「dots.llm1」を改めて掘り下げた。総142BのMoEで、推論時に動くのは14Bだけ。合成データなしの学習でQwen2.5-72Bに匹敵するとし、学習途中のチェックポイントもMITライセンスで公開している。一方で、実測TPSなどのローカル実行データは素材に見つからなかった。

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DotsのOCRモデルdots.ocrがdots.mocrへ改名しました。1.7Bの小型モデルで多言語文書解析を担い、図表や化学式を直接SVGコードへ変換できる点が特徴です。進化の流れ、GGUFやvLLMなどのローカル推論環境、実測数値が素材に見えない現状まで整理します。

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Dotsシリーズの本体LLM「dots.llm1」の技術報告がarXivに公開されました。MoE構造でエキスパート128個+共有2個を備え、マルチGPUのエキスパート並列でよくスケールします。素材に具体的なベンチマーク数値はなく、実測検証が今後の課題です。

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文書解析AI「dots.ocr」を追った継続記事。1.7BのVLM1つでレイアウト検出と文字認識を統合し、100言語・1493枚の社内ベンチマークで低資源言語に強みを示す。2026年3月にはdots.mocrへ改称し、図表をSVGコードへ直接変換する方向に進化。評価条件の混在という注意点も整理した。

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