モデル692 件のモデル

DeepSeek: DeepSeek Pro Latest

~deepseek/deepseek-pro-latest

DeepSeek: DeepSeek Pro Latest は DeepSeek のテキストモデルです。これは固定のチェックポイントではなくローリングエイリアスです。プロバイダーは、このモデルが常に DeepSeek Pro ファミリーの最新モデルにリダイレクトされると述べています。つまり、DeepSeek が新しい Pro リリースを出すたびに基盤となるバージョンは時間とともに変わり得る一方で、呼び出すモデル id は同じままです。

DeepSeek: DeepSeek Flash Latest

~deepseek/deepseek-flash-latest

DeepSeek Flash Latest は DeepSeek のテキスト生成モデルで、モデル id ~deepseek/deepseek-flash-latest として公開されています。この名前はエンドポイントの挙動を反映しています。つまり、1 つの固定されたスナップショットを指すのではなく、常に DeepSeek Flash ファミリー内の最新モデルへリダイレクトされます。そのため、DeepSeek がファミリーを更新するにつれて基盤となるモデルは変わり得ますが、呼び出す id は同じままです。これは主要な意味でのテキストモデルであり、テキストと並んで画像入力もサポートしています。

Inference.net: Schematron V2 Turbo

inference-net/schematron-v2-turbo

Schematron V2 Turbo は Inference.net のテキストモデルで、api14 にモデル ID inference-net/schematron-v2-turbo として掲載されています。これは 3B パラメータの HTML から JSON への抽出モデルであり、Inference.net はこれを高ボリュームの抽出ワークロード向けのスループット優先の選択肢として位置付けています。プロバイダーのリリース日は 2026-09-12 です。Web ページや HTML フラグメントを構造化レコードに変換するパイプラインを構築しているなら、これがそのモデルファミリーに属します。

Inference.net: Schematron V2 Small

inference-net/schematron-v2-small

Inference.net: Schematron V2 Small は Inference.net のテキストモデルです。3B パラメータの HTML から JSON への抽出モデルであり、プロバイダーは複雑なスキーマと長いページに対する抽出品質を優先すると説明しています。テキストカテゴリに属するため、画像、音声、その他のモダリティではなく、言語およびドキュメント処理の作業を対象としています。

OpenAI: GPT Astra Latest

~openai/gpt-astra-latest

GPT Astra Latest は OpenAI のテキストモデルです。これは GPT Astra ファミリーに属し、プロバイダーは、そのファミリー内の最新モデルへ常にリダイレクトするモデルとして説明しています。このモデル id に統合を向けると、特定のバージョンに固定するのではなく、OpenAI が現在 Astra ラインの最新メンバーとして提供しているものを追跡することになります。そのため、ファミリーが前進するたびにコードを編集することなく最新の状態を保ちたい場合に、妥当な選択肢となります。

OpenAI: GPT Sol Latest

~openai/gpt-sol-latest

GPT Sol Latest は OpenAI のテキストモデルで、モデル ID ~openai/gpt-sol-latest で公開されています。これは GPT Sol ファミリーに属し、名前が示すとおり、このエントリは常にそのファミリー内の最新モデルへリダイレクトされます。つまり、呼び出し時に特定のスナップショットを固定しているわけではなく、リクエストは OpenAI が現在最新の GPT Sol リリースとして提供しているものへ送られます。このエントリに記載されているプロバイダーのリリース日は 2026-09-11 です。

OpenAI: GPT Terra Latest

~openai/gpt-terra-latest

GPT Terra Latest は OpenAI のテキストモデルです。プロバイダーはこれを、GPT Terra ファミリーの最新モデルへ常にリダイレクトするモデルと説明しているため、モデル id は同じままで基盤となるバージョンが時間とともに変わる可能性があります。これはテキストカテゴリに属し、知識カットオフは 2026-02-16 です。

OpenAI: GPT Luna Latest

~openai/gpt-luna-latest

GPT Luna LatestはOpenAIのテキストモデルです。api14上でモデルID ~openai/gpt-luna-latest として公開されており、OpenAIはこれをGPT Lunaファミリーの最新モデルへ常にリダイレクトするものと説明しています。つまりこのIDは移り変わる対象であり、OpenAIがLunaファミリーを更新すると、このIDへのリクエストは特定のスナップショットに固定されたままではなく最新のメンバーに従います。

Sakana: Fugu Ultra v2

sakana/fugu-ultra-v2

Sakana: Fugu Ultra v2 は Sakana のテキストモデルであり、Sakana AI の Fugu ファミリーの中でより高性能なメンバーです。Fugu は単一のモノリシックなモデルではありません。これは学習されたマルチエージェントオーケストレーションシステムであり、言語モデルが複数のエージェントの作業を調整するように訓練されています。Fugu Ultra v2 はそのファミリーの最上位に位置するため、Fugu ライン内で選択するのであれば、これが最も要求の厳しい作業向けのバリアントです。

Sakana: Fugu Max

sakana/fugu-max

Sakana: Fugu Max は、Fugu ファミリーを手がけるラボである Sakana AI によるテキスト生成モデルです。Fugu Max はそのファミリーの中でコストパフォーマンスモデルと説明されており、そのアーキテクチャは珍しいものです。単一のモノリシックなモデルではなく、Fugu は学習されたマルチエージェントオーケストレーションシステムであり、言語モデルが複数のエージェント間で作業をルーティングするように訓練されています。開発者にとっての実用的な意味は、Fugu Max への単一の API 呼び出しが、1…

inclusionAI: Ling 3.0 Flash VL

inclusionai/ling-3.0-flash-vl

Ling 3.0 Flash VL は inclusionAI のモデルです。これは Ling 3.0 Flash を基盤としており、Ling 3.0 Flash は合計 124B パラメータの mixture-of-experts モデルで 5.5B のアクティブパラメータを持ち、ネイティブの視覚知覚と高度な視覚理解を追加するとともに、言語能力をさらに強化しています。このモデルはテキストカテゴリに掲載されているため、視覚機能を備えているものの、主に画像や動画も読める言語モデルとして位置づけられています。

DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash

deepseek/deepseek-v4.1-flash

DeepSeek V4.1 Flash は DeepSeek のテキスト生成モデルで、プロバイダーによって 2026 年 9 月 10 日にリリースされました。これはスパースな mixture-of-experts モデルであり、DeepSeek の Causal Encoder-Decoder (CED) アーキテクチャ上に構築された最初のモデルです。このモデルは入力時に 8B パラメータ、出力時に 16B パラメータを活性化します。これがプロバイダーが内部設計について明かしている詳細のレベルです。テキストカテゴリに属し、api14 上では…

DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash (batch)

deepseek/deepseek-v4.1-flash:batch

DeepSeek V4.1 Flash (batch) は DeepSeek のテキスト生成モデルで、api14 にモデル ID deepseek/deepseek-v4.1-flash:batch として掲載されています。これはスパースな mixture-of-experts モデルであり、同社が Causal Encoder-Decoder アーキテクチャに基づいて構築した最初のモデルです。プロバイダーのリリース日は 2026-09-10 です。batch というラベルは、このバリアントが Flash モデルのバッチ処理オプションであることを示しています。

Inception: Mercury 2.5

inception/mercury-2.5

Inception: Mercury 2.5 は Inception のテキストモデルです。テキストカテゴリに属し、プロバイダーによって、同社の最新の拡散 LLM (dLLM) であり、最速の推論 LLM でもあると説明されています。プロバイダーのリリース日は 2026-09-08 です。Mercury 2.5 はトークンを逐次的に生成するのではなく、複数のトークンを並列に生成して洗練させます。

Nex AGI: Nex-N2.5-Mini

nex-agi/nex-n2.5-mini

Nex AGI: Nex-N2.5-Mini は Nex AGI のテキスト生成モデルで、api14 にモデル ID nex-agi/nex-n2.5-mini として掲載されています。これは Nex-N2.5 ファミリーに属し、Nex AGI はこのファミリーを、目標を実際に機能し検証された成果へと変えるために作られたエージェント型モデルと説明しています。mini バリアントはそのファミリー内に位置するため、同じエージェント指向を受け継ぎつつ、このラインではより小さい選択肢となります。api14 のカタログではテキストモデルであり、プロバイダーのリリース日は 2026-09-08 です。

Nex AGI: Nex-N2.5-Pro

nex-agi/nex-n2.5-pro

Nex AGI: Nex-N2.5-Pro は Nex AGI のテキスト生成モデルで、api14 にモデル ID nex-agi/nex-n2.5-pro として掲載されています。テキストカテゴリに属し、プロバイダーによる説明では、目標を実際に機能し検証された成果に変えるために作られたエージェント型モデルとされています。公表されている中核的な強みは視覚的フィードバックループ内でのエージェント型コーディングであり、つまり孤立した質問に答えるだけでなく、コードベースを調査し、複数ファイルにまたがる変更を実行するように設計されています。

OpenAI: GPT-6 Astra

openai/gpt-6-astra

GPT-6 Astra は、2026年9月4日にリリースされた OpenAI のフラッグシップテキストモデルです。テキストカテゴリに属し、OpenAI によって要求の厳しいエンドツーエンドの作業向けに位置づけられており、長期的なタスクにおける強みが明示されています。軽量なチャットではなく、本格的な分析やエンジニアリング作業のためにモデルを選ぶのであれば、これは OpenAI が最初に検討することを意図しているティアです。

OpenAI: GPT-6 Astra (batch)

openai/gpt-6-astra:batch

GPT-6 Astra は OpenAI のフラッグシップテキストモデルで、プロバイダーによって 2026-09-04 にリリースされました。テキストカテゴリに属し、軽量なチャットではなく、要求の厳しいエンドツーエンドの作業を対象としています。api14 上のモデル id には batch サフィックスが付いており、このバリアントが対話型のターンごとのセッションではなく、バッチ形式のワークロードを想定していることを示しています。OpenAI のモデル上で構築していて、その最高層の汎用能力が必要な場合、最初に評価すべきはこれです。

OpenAI: GPT-6 Astra Pro

openai/gpt-6-astra-pro

GPT-6 Astra Pro は OpenAI のテキストモデルです。基盤となるモデルは GPT-6 Astra と同じですが、reasoning.mode を pro に設定して提供されており、複雑なタスクでより高品質な応答を目指しています。Astra ファミリーをすでにご存じであれば、Pro バリアントは、追加の推論努力がレイテンシとトークン消費のトレードオフに見合うほどタスクが難しい場合に選ぶ構成です。

OpenAI: GPT-6 Astra Pro (batch)

openai/gpt-6-astra-pro:batch

GPT-6 Astra Pro は OpenAI のテキスト生成モデルで、api14 カタログに OpenAI: GPT-6 Astra Pro (batch) として、モデル ID openai/gpt-6-astra-pro:batch で掲載されています。これは GPT-6 Astra と同じ基盤モデルであり、reasoning.mode を pro に設定して提供されるもので、複雑なタスクでより高品質な応答を目指す構成です。OpenAI はこのモデルを 2026 年 9 月 4 日に公開しました。

Qwen: Qwen3.8 Max (0902)

qwen/qwen3.8-max-0902

Qwen3.8 Max (0902) は Qwen のテキスト生成モデルであり、Alibaba の Qwen チームが維持しているモデルファミリーです。これは Qwen3.8 Max の更新されたスナップショットであり、プロバイダーは 2.4 兆パラメータの mixture-of-experts モデルと説明しています。api14 上のモデル id は qwen/qwen3.8-max-0902 で、テキストカテゴリに属します。タスク種別でカタログを閲覧している場合は、そこで探すことになります。

Meta: Muse Spark 1.3 Contributor

meta/muse-spark-1.3-contributor

Meta: Muse Spark 1.3 Contributor は、Meta によるテキスト中心のマルチモーダル推論モデルです。これは Muse Spark 1.3 ラインの contributor ティアに位置し、Meta はこれを実験、学習、および初期段階のエージェント型、マルチエージェント、コーディングのワークフローを対象としたコスト効率の高いティアと説明しています。プロバイダーのリリース日は 2026-09-02 です。プレーンテキストだけでなく複合メディアに対して推論する必要があるプロジェクトでモデルを評価している場合、これがそのファミリーで Meta が提供する入口です。

Meta: Muse Spark 1.3

meta/muse-spark-1.3

Meta: Muse Spark 1.3は、Metaによるマルチモーダル推論モデルであり、長時間実行されるエージェント型、マルチエージェント、およびコーディングのワークフロー向けに構築されています。出力がテキストであるという意味ではテキストモデルですが、入力時にはテキスト以外も受け付けます。Metaはこれを、拡張されたタスク間で情報を追跡し、時間をかけて問題を解き進めること around に位置づけています。だからこそエージェント型という枠組みが重要になります。これは、単一の孤立した質問に答えるというよりも、ループの中に収まることを意図したモデルです。

Google: Gemini 3.8 Flash

google/gemini-3.8-flash

Google: Gemini 3.8 Flash は Google のテキストモデルで、api14 上にモデル ID google/gemini-3.8-flash として掲載されています。これは Flash ラインに位置し、Google が高速で効率的な層として位置づけているもので、プロバイダーはこれを Google で最も知能の高い Flash モデルと説明しており、ソフトウェアエンジニアリング、エージェントタスク、多段階推論において 3.7 Flash…

Google: Gemini 3.8 Flash (batch)

google/gemini-3.8-flash:batch

Google: Gemini 3.8 Flash (batch) は Google のテキストモデルで、api14 を通じてモデル ID google/gemini-3.8-flash:batch で提供されています。これは Google の Flash ラインに属し、プロバイダーはこれを最も知能の高い Flash モデルと説明しており、ソフトウェアエンジニアリング、エージェントタスク、多段階推論において 3.7 Flash から大幅な向上を遂げています。batch…

Anthropic: Claude Fable 5.1

anthropic/claude-fable-5.1

Claude Fable 5.1 は Anthropic のテキスト生成モデルで、api14 にモデル ID anthropic/claude-fable-5.1 として掲載されています。テキストカテゴリに属し、プロバイダーによって Claude Fable 5 に対する広範な改善版として位置付けられており、エージェント型コーディング、長時間実行されるエージェント型ワークフロー、ナレッジワークにおいて最大の向上が報告されています。以前の Fable リリースを使用したことがあるなら、これが評価すべき直接の後継版です。

Anthropic: Claude Fable 5.1 (batch)

anthropic/claude-fable-5.1:batch

Claude Fable 5.1 (batch) は Anthropic のテキストモデルで、api14 上でモデル id anthropic/claude-fable-5.1:batch として提供されています。これは Claude Fable 5 の後継であり、Anthropic は全般的な改善と説明しており、特にエージェント型コーディング、長時間実行されるエージェント型ワークフロー、ナレッジワークで最大の向上が見られます。batch というラベルはこれがモデルのバッチ版であることを示しており、インタラクティブなリクエストではなく api14…

IBM: Granite 4.2 8B

ibm-granite/granite-4.2-8b

IBM: Granite 4.2 8B は IBM の密な推論モデルで、モデル id である ibm-granite/granite-4.2-8b で公開されています。これはテキストカテゴリに属するため、画像、音声、動画の処理ではなく、言語作業のために作られています。IBM はこれを数学、コード生成、多言語対話、および多段階の推論を必要とするエージェント的ワークフロー向けに位置付けており、これは想定された利用者が、狭い単一タスクのシステムではなく、推論動作を備えた汎用テキストモデルを求める開発者であることを示しています。

Tencent: Hy4 preview

tencent/hy4-preview

Tencent: Hy4 preview は Tencent のテキストモデルで、プロバイダーによって 2026-08-28 にリリースされました。これは mixture-of-experts モデルで、総パラメータ数 770B のうち 49B が active です。preview というラベルは、これが Hy4 ラインの初期バージョンであることを示しているため、最終版とみなすのではなく、評価すべきモデルとして扱う価値があります。これはテキストカテゴリに属しており、画像、音声、その他のモダリティではなく、言語作業を目的としています。

Z.ai: GLM Flash Latest

~z-ai/glm-flash-latest

GLM Flash Latest は Z.ai のテキスト生成モデルで、モデル id ~z-ai/glm-flash-latest で公開されています。この名前はエンドポイントの挙動を反映しています。つまり、常に GLM Flash ファミリーの最新モデルへリダイレクトされるため、今日行ったリクエストと後日行ったリクエストが、Z.ai がファミリーを更新するにつれて異なる基盤バージョンによって処理される可能性があります。バージョン番号を自分で追跡することなく最新の GLM Flash の挙動を利用したい場合、このエイリアスがそれを得るための想定された方法です。

Qwen: Qwen3.8 Flash

qwen/qwen3.8-flash

Qwen: Qwen3.8 Flash は Qwen のテキストモデルであり、Qwen は Alibaba のモデルファミリーです。api14 上にモデル ID qwen/qwen3.8-flash で掲載されており、テキストカテゴリに属します。プロバイダーはこれをマルチモーダル推論モデルと説明しており、その推論とマルチモーダル入力を組み合わせた点が、プロジェクトで採用する前に理解しておくべき主なポイントです。

Z.ai: GLM 5.3 Flash

z-ai/glm-5.3-flash

GLM 5.3 Flash は Z.ai のテキスト生成モデルで、モデル id z-ai/glm-5.3-flash としてリリースされています。Z.ai はこれを、効率的なコーディングと長期的なエージェントタスクのために構築されたネイティブなマルチモーダルモデルと説明しています。api14 ではテキストカテゴリに位置し、プロバイダーはこれを 2 つのテーマ、つまりコードの記述と推論、および単一のターンではなく多数のステップにわたって実行されるエージェントワークフローを中心に位置づけています。

Z.ai: GLM 5.3 Flash (batch)

z-ai/glm-5.3-flash:batch

GLM 5.3 Flash (batch) は Z.ai のテキスト生成モデルで、api14 にモデル ID z-ai/glm-5.3-flash:batch として掲載されています。GLM ファミリーに属し、プロバイダーによってネイティブなマルチモーダルモデルと説明されています。batch というラベルはこれがモデルのバッチ版であることを示しており、バッチ処理のワークロードで Flash モデルの挙動を得たいときに API 経由で呼び出す形式です。すでに他の Z.ai モデルを api14 経由でルーティングしているなら、これも同じプロバイダーのラインナップに加わります。

Meta: Muse Spark 1.2 Contributor

meta/muse-spark-1.2-contributor

Meta: Muse Spark 1.2 Contributor は Meta の推論モデルで、より低コストで構築を始めたい開発者を対象とした contributor ティアとして提供されています。これは Muse Spark ファミリーに属し、Meta はこのティアを、このラインを定義する推論動作を維持しつつ Muse Spark よりも大幅に安価であるものとして位置づけています。テキストが唯一の出力であるという意味でテキストモデルですが、入力としてはテキスト以外も受け付けます。

DeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision Exp

deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp

DeepSeek V4 Flash Vision Exp は、DeepSeek による実験的な vision 対応モデルです。これは DeepSeek V4 Flash 0731 を基盤とし、画像理解を追加しつつ、agentic な振る舞いを含むテキスト能力ではベースモデルと同等です。プロバイダーは 2026-08-21 にこれをリリースしました。テキストと並んで画像を入力として受け付けるものの、api14 が分類する先はテキストカテゴリです。

Tencent: Hy-MT2-1.8B

tencent/hy-mt2-1.8b

Tencent: Hy-MT2-1.8B は Tencent のコンパクトな翻訳モデルで、2026年8月20日にリリースされました。テキストカテゴリに属し、汎用チャットや推論ではなく翻訳作業専用に構築されています。1.8B のパラメータ数は現在の基準では小規模なモデルであり、大規模な汎用アシスタントよりも高速で焦点を絞った翻訳を求める場合に重要になります。

Tencent: Hy-MT2-30B-A3B

tencent/hy-mt2-30b-a3b

Tencent: Hy-MT2-30B-A3B は Tencent のテキストモデルで、Hy-MT2 ファミリーにおける旗艦翻訳モデルとして位置づけられています。テキスト入力、テキスト出力のモデルであるため、プロンプトをテキストとして受け取り、テキストを返します。画像や音声の処理は行いません。アプリケーションに翻訳や多言語テキスト処理を組み込む場合、Tencent が最上位の選択肢として扱うファミリー内のモデルがこれです。

Z.ai: GLM Latest

~z-ai/glm-latest

Z.ai: GLM Latest は Z.ai のテキストモデルで、モデル id ~z-ai/glm-latest として公開されています。この名前はエンドポイントの挙動を反映しています。つまり、常に Z.ai の最新の GLM モデルへリダイレクトされるため、特定のバージョンを固定しているのではなく、その時点での最新の GLM リリースを指していることになります。そのため、バージョン番号を自分で追跡せずに最新の GLM の挙動を利用したい場合の妥当なデフォルトとなりますが、同時に基盤となるモデルが時間とともに変わり得ることも意味します。

Tencent: Hy-MT2-7B

tencent/hy-mt2-7b

Tencent: Hy-MT2-7BはTencentの翻訳モデルです。7Bパラメータのモデルであり、この種のモデルの中ではパラメータ範囲の小さい側に位置し、テキストカテゴリに属します。提供元の説明では、汎用チャットモデルではなく翻訳システムとして明確に位置づけられているため、想定された役割はテキストをある言語から別の言語へ変換することです。

Z.ai: GLM 5.3

z-ai/glm-5.3

Z.ai: GLM 5.3 は Z.ai の大規模推論モデルです。これはテキストモデルであり、テキストカテゴリに分類され、複雑なソフトウェアエンジニアリングと長期的なエージェントタスク向けに構築されています。短い単発のプロンプトではなく、持続的な推論を伴う作業向けにモデルを選ぶのであれば、これが Z.ai が GLM 5.3 で狙っているモデルのクラスです。

Z.ai: GLM 5.3 (batch)

z-ai/glm-5.3:batch

GLM 5.3 (batch) は Z.ai のテキストモデルで、api14 にモデル ID z-ai/glm-5.3:batch として掲載されています。Z.ai はこれを、複雑なソフトウェアエンジニアリングと長期的なエージェントタスク向けに構築された大規模推論モデルと説明しています。batch バリアントはこのエンドポイントを通じて呼び出すバージョンであり、ベースモデルと同じテキスト専用の入力および出力プロファイルを維持しています。

Qwen: Qwen3.8 27B

qwen/qwen3.8-27b

Qwen: Qwen3.8 27B は、Qwen によるオープンウェイトの密なビジョン言語モデルです。api14 上のテキストカテゴリに属し、プロバイダーは、コーディング、プロフェッショナルなワークフロー、研究、マルチモーダルなインタラクション、長時間実行されるエージェントタスクに適していると説明しています。ウェイトがオープンであるため、検査したり別の場所でセルフホストしたりできる Qwen モデルを求めるチームにとっても選択肢となります。同時に、ここではホストされたエンドポイントとしても利用できます。

Dots Studio: Dots3-Note Preview (free)

dots-studio/dots-3-note-preview:free

Dots Studio: Dots3-Note Preview (free) は Dots Studio のテキスト生成モデルです。これはオープンウェイトの mixture-of-experts モデルで、総パラメータ数 280B のうち 16B がアクティブパラメータであり、Dots 3 ファミリーの中で最も軽量なモデルです。プロバイダーのリリース日は 2026-08-14 です。api14 上のモデル id は dots-studio/dots-3-note-preview:free です。

Google: Gemini 3.7 Flash

google/gemini-3.7-flash

Google: Gemini 3.7 Flash は Google のマルチモーダルテキストモデルで、api14 上でモデル ID google/gemini-3.7-flash として利用できます。テキストカテゴリに属し、プロバイダーによって高速なエージェントワークフロー、コーディング、複雑な多段階推論向けに位置付けられており、応答性の高いパフォーマンスと信頼性の高い多段階実行が重視されています。すでに Gemini を使って開発している場合や、OpenAI 互換インターフェースの背後で Google のモデルを使いたい場合、これは評価すべき候補です。

Google: Gemini 3.7 Flash (batch)

google/gemini-3.7-flash:batch

Google: Gemini 3.7 Flash (batch) は Google のマルチモーダルテキストモデルで、api14 を通じてモデル ID google/gemini-3.7-flash:batch として提供されています。これは Gemini 3.7 Flash ラインに属し、Google はこれを高速なエージェントワークフロー、コーディング、複雑な多段階推論向けに構築されたと説明しています。batch バリアントは同じモデルを、対話型のリクエストパターンではなくバッチ形式の利用向けに表面化したものです。

ByteDance Seed: Seed 2.1 Turbo

bytedance-seed/seed-2-1-turbo

ByteDance Seed: Seed 2.1 Turboは、ByteDanceのSeedモデルファミリーを支えるAI研究部門であるByteDance Seedによる、テキスト中心のモデルです。テキストカテゴリに位置しますが、入力時にはテキスト以上のものを受け付けるため、プロバイダーのマルチモーダル提供の中に位置づけられます。プロバイダーはこれを、コーディングと長期的なエージェントワークフロー向けに構築されたマルチモーダルモデルと説明しているため、単一の孤立したプロンプトに答えるのではなく、多数のステップを通じてタスクを遂行できるモデルを必要とする開発者を対象としています。

Qwen: Qwen3.8 2.4T A95B

qwen/qwen3.8-2.4t-a95b

Qwen3.8 2.4T A95B は Qwen のオープンウェイトなスパース mixture-of-experts モデルであり、Qwen3.8 Max のオープンウェイト版です。名前はそのアーキテクチャを反映しています。2.4 兆の総パラメータのうち 95 億がアクティブパラメータなので、トークンごとにネットワークの一部だけが使われますが、モデル全体としては非常に大きな重みのプールを保持しています。テキストカテゴリに属し、テキストを入力として受け取り、テキストを出力します。

ByteDance Seed: Seed-2.0-Code

bytedance-seed/seed-2.0-code

ByteDance Seed: Seed-2.0-Code は、ByteDance の AI 研究部門である ByteDance Seed によるテキスト生成モデルです。コーディングに焦点を当てたモデルとして位置づけられ、プロバイダーによってエージェント型コーディングに最適化されていると説明されています。公表されている強みは、フロントエンド開発、多言語プログラミングタスク、Claude などのツールにおけるコーディングエージェントのワークフローに及びます。このモデルはプロバイダーによって 2026-08-12 にリリースされ、api14 上ではモデル ID…

DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0813

deepseek/deepseek-v4-pro-0813

DeepSeek V4 Pro 0813 は DeepSeek のテキストモデルで、api14 上では deepseek/deepseek-v4-pro-0813 として識別されます。これは大規模な mixture-of-experts モデルであり、このビルドは DeepSeek V4 Pro の GA リリースです。以前の DeepSeek モデルを使用したことがあれば、ファミリー名は馴染みがあるはずです。0813 という接尾辞は、別の製品ラインではなく、この特定のリリースを示しています。

SpaceXAI: Grok 4.6

x-ai/grok-4.6

Grok 4.6 は xAI のテキスト生成モデルで、api14 には SpaceXAI: Grok 4.6 としてモデル id x-ai/grok-4.6 で掲載されています。プロバイダーは、コーディング、ナレッジワーク、STEM タスクにおいてフロンティア性能を発揮すると説明しています。プロバイダーによるリリース日は 2026-08-12 で、その後 Grok 4.7 に取って代わられたため、最新の Grok 世代の一歩手前に位置しつつ、ゲートウェイ経由で引き続き利用できます。

LiquidAI: LFM2.5-2.6B (free)

liquid/lfm-2.5-2.6b:free

LiquidAI: LFM2.5-2.6B (free) は、Liquid AI によるコンパクトな推論モデルです。テキストカテゴリに属し、api14 上でモデル ID liquid/lfm-2.5-2.6b:free として配布されています。Liquid AI はこれを、生の規模ではなく推論中心のタスク向けに作られた小型モデルと位置づけており、エージェントワークフロー、データ抽出、検索拡張生成、長コンテキスト処理に適していると説明しています。

NVIDIA: Nemotron 3.5 Lightning

nvidia/nemotron-3.5-lightning

NVIDIA: Nemotron 3.5 Lightning は、NVIDIA のオープンな mixture-of-experts テキストモデルです。総パラメータ数 30B のうち 3B がアクティブパラメータで、トークンごとにネットワークの一部のみをアクティブに保つ設計です。プロバイダーは 2026-08-11 にこれをリリースしました。テキストカテゴリに属するため、画像や音声の入力ではなく言語処理向けに構築されています。

NVIDIA: Nemotron 3.5 Lightning (free)

nvidia/nemotron-3.5-lightning:free

Nemotron 3.5 Lightning は NVIDIA のオープンな mixture-of-experts モデルです。総パラメータ 30B のうち 3B がアクティブパラメータであり、これはトークンごとにネットワークの一部だけが動作する一方で、モデル全体は学習した幅広い知識の基盤を保持していることを意味します。テキストカテゴリに属するため、画像や音声ではなく言語処理向けに作られています。api14 の「free」タグは、このバリアントが有料プランなしで試せるものであることを示しています。

Sakana: Sakana Namazu

sakana/sakana-namazu

Sakana Namazu は Sakana AI のテキストモデルであり、このプロバイダーは日本語とビジネス文脈に重心を置いた取り組みで知られています。このモデルは Kimi K2.6 をベースにした日本語特化の推論モデルと説明されており、日本語およびビジネス用途向けに追加のトレーニングが施されています。api14 上でのモデル id は sakana/sakana-namazu で、テキストカテゴリに属します。日本語話者向けのユーザーや、日本語での指示追従が重要なワークフローを構築しているなら、これは最初に評価すべきモデルです。

Upstage: Solar Pro 4

upstage/solar-pro4

Solar Pro 4 は Upstage のテキスト生成モデルで、プロバイダーによって 2026 年 8 月 10 日にリリースされました。テキストカテゴリに属し、Upstage はこれをコスト効率の高い大規模言語モデルと説明しています。Upstage の他のモデルを使用したことがあるなら、これはその延長線上にあり、特殊用途ではなく汎用のテキストモデルを必要とする開発者を対象としています。

Meta: Muse Glimmer 30B

meta/muse-glimmer-30b

Meta: Muse Glimmer 30Bは、Meta Superintelligence Labsが開発した、Metaのdenseなオープンウェイトのマルチモーダルモデルです。Muse Sparkからdistillされ、コンシューマーハードウェア上の自律エージェント向けに最適化されています。テキストカテゴリに属し、長期的な作業に向けて位置付けられているため、単発のプロンプトと応答のタスクではなく、エージェント形式のアプリケーションの候補となります。

Meta: Muse Spark 1.2

meta/muse-spark-1.2

メタ: Muse Spark 1.2はMetaの推論モデルで、複雑なエージェントタスク向けに作られています。テキストカテゴリに属し、Metaはこれを、単に1つの質問に答えるのではなく、モデルが計画を立て、手順を推論し、行動する必要があるワークロードに位置づけています。複数のターンとツールにまたがって動作する必要があるエージェント向けにモデルを選ぶなら、これはMetaが想定しているクラスのモデルです。

DeepSeek: DeepSeek V4 Flash Latest

~deepseek/deepseek-v4-flash-latest

DeepSeek V4 Flash Latest は DeepSeek のテキストモデルで、モデル id ~deepseek/deepseek-v4-flash-latest として配布されています。「latest」という接尾辞は重要です。このエントリは常に DeepSeek V4 Flash ファミリー内の最新モデルにリダイレクトされるため、この id に送信されたリクエストは固定されたスナップショットではなく、そのファミリーの現在のメンバーを追跡します。時間をまたいで完全に再現可能な動作が必要な場合、本番環境でモデルを固定する際には、このリダイレクト動作を念頭に置く価値があります。

DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0731

deepseek/deepseek-v4-flash-0731

DeepSeek V4 Flash 0731 は DeepSeek のテキストモデルで、プロバイダーによって 2026 年 7 月 31 日にリリースされました。これは疎な mixture-of-experts モデルで、総パラメータ 284B のうち 13B がアクティブパラメータであり、このリビジョンは再事後学習されたビルドです。プロバイダーはこれをコーディング、推論、エージェントワークフロー向けに位置付けており、これはスタック内でどこに置かれるべきかを示しています。つまり、純粋なチャットではなく、多段階の思考とツール使用を伴うタスクに重点を置いた汎用テキスト生成です。

Thinking Machines: Inkling Small

thinkingmachines/inkling-small

Thinking Machines: Inkling Smallは、Thinking Machines Labによるオープンウェイトのマルチモーダルmixture-of-expertsモデルです。総パラメータ数276Bのうち12Bがactiveパラメータで、Inklingファミリーの中ではより小型で…