モデル692 件のモデル

Qwen: Qwen3 30B A3B Instruct 2507

qwen/qwen3-30b-a3b-instruct-2507

Qwen: Qwen3 30B A3B Instruct 2507 は、Qwen によるテキスト生成モデルです。これは 30.5B パラメータの mixture-of-experts 言語モデルで、推論ごとに 3.3B のアクティブパラメータを持ち、non-thinking モードで動作します。このモデルはプロバイダーによって 2025-07-29 にリリースされ、知識カットオフは 2025-06-30 です。高品質な指示追従と多言語理解のために構築されています。

Z.ai: GLM 4.5

z-ai/glm-4.5

Z.ai: GLM 4.5 は Z.ai のテキストモデルで、プロバイダーによって 2025-07-25 にリリースされました。これは Z.ai の最新のフラッグシップ基盤モデルと説明されており、エージェントベースのアプリケーション向けに専用設計され、Mixture of Experts (MoE) アーキテクチャを採用しています。計画を立て、ツールを呼び出し、長い回答を生成する必要があるアプリケーション向けに汎用テキストモデルを選ぶなら、これは Z.ai が自社ラインナップの最上位に位置づけるモデルです。

Z.ai: GLM 4.5 Air

z-ai/glm-4.5-air

Z.ai: GLM 4.5 Airは、プロバイダーが2025年7月25日にリリースしたZ.aiのテキストモデルです。GLM 4.5フラッグシップファミリーの軽量版であり、Mixture-of-Expertsアーキテクチャで構築され、より大型の兄弟モデルよりもコンパクトなパラメータ数を持ちます。Z.aiはこのファミリーをエージェント中心のアプリケーション向けに専用設計されたものと説明しており、Air版はその焦点をより小さなパッケージに引き継いでいます。

Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507

qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507

Qwen3 235B A22B Thinking 2507 は Qwen のテキストモデルで、プロバイダーによって 2025-07-25 にリリースされました。これは複雑な推論タスク向けに構築されたオープンウェイトの Mixture-of-Experts (MoE) 言語モデルで、1 回のフォワードパスごとに 235B のパラメータのうち 22B を活性化します。「Thinking」というラベルと、これが公開する reasoning パラメータは、このモデルが単一パスで回答するのではなく、問題を段階的に考え抜くように設計されていることを示しています。

Qwen: Qwen3 Coder 480B A35B

qwen/qwen3-coder

Qwen3 Coder 480B A35B は、2025年7月23日にリリースされた Qwen チームのテキスト生成モデルです。これはコード生成のために特別に構築された Mixture-of-Experts (MoE) モデルであり、その名前はアーキテクチャを反映しています。つまり、総パラメータ数は4800億で、フォワードパスごとに約350億がアクティブになります。プロバイダーはこれを、関数呼び出し、ツール使用、長いコンテキストの推論を含むエージェント型コーディングタスクに最適化された instruct モデルと説明しています。その知識カットオフは2025年6月30日です。

ByteDance: UI-TARS 7B

bytedance/ui-tars-1.5-7b

UI-TARS 7B は ByteDance のマルチモーダルモデルで、2025 年 7 月 22 日にモデル id bytedance/ui-tars-1.5-7b としてリリースされました。これは UI-TARS 1.5 ファミリーに属し、GUI ベースの環境向けに構築された視覚言語エージェントの系統です。ByteDance はこれをデスクトップインターフェース、ウェブブラウザ、モバイルシステム、ゲームに最適化されていると説明しているため、汎用チャットモデルというよりも、画面との対話を中心に設計されたモデルとして理解するのが最適です。知識カットオフは 2025 年 1 月 31 日です。

Google: Gemini 2.5 Flash Lite

google/gemini-2.5-flash-lite

Google: Gemini 2.5 Flash Liteは、Googleによる軽量な推論モデルで、Gemini 2.5ファミリーの一部です。Googleはこれを同ファミリーの中で最小かつ最速の選択肢として位置づけており、最大限の能力よりも超低レイテンシと高スループットのために作られています。プロバイダーによるリリース日は2025年7月22日で、知識カットオフは2025年1月31日であるため、それ以降の内容はモデルがトレーニング中に学習した範囲外です。

Qwen: Qwen3 235B A22B Instruct 2507

qwen/qwen3-235b-a22b-2507

Qwen: Qwen3 235B A22B Instruct 2507 は、Qwen のテキスト生成モデルです。これは Qwen3 235B アーキテクチャに基づく、instruction-tuned の多言語 mixture-of-experts モデルであり、順伝播あたり 220 億の active parameters を持ちます。プロバイダーのリリース日は 2025 年 7 月 21 日で、モデルの knowledge cutoff は 2025 年 6 月 30 日です。

MoonshotAI: Kimi K2 0711

moonshotai/kimi-k2

Kimi K2 0711 は Moonshot AI のテキストモデルで、api14 上では moonshotai/kimi-k2 として識別されます。これは大規模な Mixture-of-Experts (MoE) 言語モデルであり、総パラメータ数は 1 兆、フォワードパスごとのアクティブパラメータは 320 億です。つまり、生成するトークンごとにネットワークの一部だけが使われます。プロバイダーのリリース日は 2025-07-11 で、モデルの知識カットオフは 2024-12-31 であるため、それ以降の内容はトレーニング中に学習した範囲外です。

Venice: Uncensored

cognitivecomputations/dolphin-mistral-24b-venice-edition

Venice: Uncensored は、モデル ID cognitivecomputations/dolphin-mistral-24b-venice-edition で公開されているテキストモデルです。これは Mistral-Small-24B-Instruct-2501 のファインチューニング版であり、dphn.ai が Venice.ai と共同で開発しました。プロバイダーとして記載されているのは Venice で、プロバイダーのリリース日は 2025-07-09 です。テキストカテゴリに属し、検閲なしの instruct チューニング済み大規模言語モデルとして説明されています。

Tencent: Hunyuan A13B Instruct

tencent/hunyuan-a13b-instruct

Tencent Hunyuan A13B Instruct は、2025年7月8日にリリースされた Tencent のテキスト生成モデルです。これは Mixture-of-Experts (MoE) 言語モデルであり、13B のアクティブパラメータと、合計 80B のパラメータ数を持ちます。標準的な指示追従に加えて、Chain-of-Thought による推論をサポートしており、最終的な回答を生成する前に中間ステップを経ることがモデルにとって有益なタスクに役立ちます。

Morph: Morph V3 Large

morph/morph-v3-large

Morph: Morph V3 Large は Morph のテキストモデルです。複雑なコード編集向けの Morph の高精度 apply モデルとして提示されており、プロバイダーは、正確なコード変換において毎秒およそ 4,500 トークンに達し、98% の精度を実現すると説明しています。この説明は、このモデルが何のために作られているかを示しています。つまり、指示と最初のコードを受け取り、編集後のコードを出力として生成します。

Morph: Morph V3 Fast

morph/morph-v3-fast

Morph: Morph V3 Fast は Morph のテキストモデルで、プロバイダーによって 2025 年 7 月 7 日にリリースされました。テキストカテゴリに属し、Morph によってコード編集向けの最速の適用モデルと説明されています。このモデルは、特定の役割を中心に構築されています。それは、指示に導かれて、編集スニペットを初期コードに適用することです。

Mistral: Mistral Small 3.2 24B

mistralai/mistral-small-3.2-24b-instruct

Mistral Small 3.2 24B は Mistral の instruction-tuned 言語モデルで、プロバイダーによって 2025-06-20 にモデル id mistralai/mistral-small-3.2-24b-instruct としてリリースされました。24B パラメータのモデルであり、この 3.2 リリースは 3.1 バージョンの更新で、instruction following、repetition reduction、improved function calling に最適化されています。text カテゴリに属し、knowledge cutoff は…

MiniMax: MiniMax M1

minimax/minimax-m1

MiniMax M1は、2025年6月17日にリリースされたMiniMaxのテキストモデルです。これは、拡張コンテキストと高効率推論のために構築された大規模なオープンウェイトの推論モデルです。内部的には、ハイブリッドなMixture-of-Expertsアーキテクチャと独自の「lightning attention」メカニズムを組み合わせており、これが長コンテキスト動作の背後にある設計上の選択です。推論と非常に大きな入力を組み合わせたワークロード向けにモデルを選定しているなら、これが属するファミリーです。

Google: Gemini 2.5 Flash

google/gemini-2.5-flash

Google: Gemini 2.5 Flash は Google のテキストモデルで、api14 上にモデル id google/gemini-2.5-flash として掲載されています。テキストカテゴリに属し、Google によって最先端のワークホースモデルと説明されており、高度な推論、コーディング、数学、科学タスク向けに構築されています。組み込みの思考機能を備えており、これはモデルが回答を生成する前に問題を内部的に検討できることを意味します。プロバイダーのリリース日は 2025-06-17 で、知識カットオフは 2025-01-31 です。

Google: Gemini 2.5 Pro

google/gemini-2.5-pro

Google: Gemini 2.5 Pro は Google のテキストモデルで、api14 にモデル ID google/gemini-2.5-pro で掲載されています。これは高度な推論、コーディング、数学、科学タスク向けに構築された Google の最先端モデルであり、thinking 機能を使って応答を推論し、精度を高めます。プロバイダーのリリース日は 2025-06-17 で、知識カットオフは 2025-01-31 です。

OpenAI: o3 Pro

openai/o3-pro

OpenAI o3 Pro は OpenAI のテキストモデルで、2025 年 6 月 10 日に o シリーズの一部としてリリースされました。o シリーズのモデルは強化学習で訓練されており、回答する前に考え、複雑な推論を実行します。そのファミリーの中で、o3-pro はより多くの計算を使ってより深く考え、一貫してより強力な回答を提供します。これはテキストカテゴリに属し、速度よりも推論品質が重要となるワークロードを対象としています。

Google: Gemini 2.5 Pro Preview 06-05

google/gemini-2.5-pro-preview

Google: Gemini 2.5 Pro Preview 06-05 は Google のテキスト生成モデルで、api14 を通じてモデル ID google/gemini-2.5-pro-preview として提供されています。これは Gemini 2.5 Pro ラインの一部であり、Google はこれを高度な推論、コーディング、数学、科学タスク向けに構築された最先端モデルと説明しています。このモデルは Google が thinking 機能と呼ぶものを使用しており、応答を生成する前に推論できることを意味し、複数のステップを必要とする問題での精度向上を目的としています。

DeepSeek: R1 0528

deepseek/deepseek-r1-0528

DeepSeek: R1 0528 は DeepSeek のテキストモデルで、プロバイダーによって 2025-05-28 に、元の DeepSeek R1 の 5 月 28 日アップデートとしてリリースされました。671B パラメータのモデルで、37B のアクティブパラメータを持ち、完全にオープンな推論トークンとともにオープンソース化されています。DeepSeek はその性能を OpenAI o1 と同等と説明しています。

Mistral: Mistral Medium 3

mistralai/mistral-medium-3

Mistral Medium 3 は、Mistral によるエンタープライズグレードの言語モデルで、プロバイダーによって 2025 年 5 月 7 日にリリースされました。テキストカテゴリに属し、強力な推論とマルチモーダル入力の処理のバランスを取る高性能モデルとして位置づけられています。本番ワークロードで評価する場合の要点は、Mistral がこれを単一の狭いニッチ向けではなく、汎用的なテキスト生成と推論タスク向けに構築したという点です。

Meta: Llama Guard 4 12B

meta-llama/llama-guard-4-12b

Meta: Llama Guard 4 12Bは、Metaによるコンテンツ安全性分類モデルです。これはマルチモーダル事前学習済みモデルであるLlama 4 Scoutから派生し、コンテンツ安全性分類に特化してファインチューニングされています。Metaは2025年4月30日にこれをリリースし、api14上のtextカテゴリに属します。以前のLlama Guardバージョンを使用したことがあるなら、これはコンテンツを分類するという同じ一般的な考え方に従っていますが、より新しいマルチモーダルベース上に構築されています。

Qwen: Qwen3 30B A3B

qwen/qwen3-30b-a3b

Qwen: Qwen3 30B A3Bは、Qwenのテキストモデルであり、Qwen大規模言語モデルシリーズの最新世代です。これは、高密度アーキテクチャとmixture-of-experts (MoE) アーキテクチャの両方を含むQwen3ファミリーに属し、この特定のバリアントは30B A3B MoEモデルです。プロバイダーによって2025-04-28にリリースされ、その知識カットオフは2025-03-31です。

Qwen: Qwen3 14B

qwen/qwen3-14b

Qwen: Qwen3 14B は、このページに記載されているモデルファミリーおよびプロバイダー名である Qwen のテキストモデルです。これは Qwen3 シリーズに属し、複雑な推論と効率的な対話の両方のために構築された、高密度の 14.8B パラメータの因果言語モデルとして説明されています。プロバイダーのリリース日は 2025-04-28 で、記載されている知識カットオフは 2025-03-31 です。よく知られたファミリーから汎用テキストモデルを選ぶ場合、これはそのシリーズの中間サイズの範囲に位置し、どちらの極端にも寄っていません。

Qwen: Qwen3 32B

qwen/qwen3-32b

Qwen: Qwen3 32B は Qwen のテキストモデルで、Qwen3 シリーズの一部です。これは 328 億パラメータの dense causal language model で、プロバイダーによって 2025-04-28 にリリースされました。このモデルは複雑な推論と効率的な対話の両方のために作られており、thinking モードと non-thinking モードの切り替えをサポートします。知識カットオフは 2025-03-31 です。

OpenAI: o4 Mini High

openai/o4-mini-high

OpenAI: o4 Mini High は、2025年4月16日にリリースされた OpenAI のテキストモデルです。これは o シリーズの推論モデルに属し、reasoning_effort パラメータを high に設定した o4-mini と同じモデルです。したがって「high」バリアントは、o4-mini のコンパクトで効率重視の設計を保ちながら、そのモデルの推論範囲の中でもより慎重な側の端を表します。

OpenAI: o3

openai/o3

OpenAI o3 は OpenAI のテキスト中心のモデルで、プロバイダーによって 2025 年 4 月 16 日にリリースされました。これはテキストカテゴリに属し、OpenAI によって、分野を問わずバランスが取れた強力なモデルであり、特に数学、科学、コーディング、視覚的推論、さらにテクニカルライティングと指示追従に強みがあると説明されています。知識カットオフは 2024 年 6 月 30 日であるため、それ以降の内容はモデルがトレーニング中に学習した範囲外です。

OpenAI: o3 (batch)

openai/o3:batch

OpenAI o3 (batch) は OpenAI のテキストモデルで、ここではモデル id openai/o3:batch として提供されています。これは o3 ファミリーに属し、OpenAI はこれを数学、科学、コーディング、視覚的推論のタスクにおいて新しい基準を打ち立てる、ドメイン全般にわたるバランスの取れた強力なモデルと説明しており、テクニカルライティングや指示追従でも良好な性能を発揮します。batch バリアントは同じ基盤モデルを api14…

OpenAI: o4 Mini

openai/o4-mini

OpenAI o4 Mini は、OpenAI の o シリーズに属するコンパクトな推論モデルです。プロバイダーによって 2025 年 4 月 16 日にリリースされ、知識カットオフは 2024 年 6 月 30 日です。このモデルはテキストカテゴリに位置し、OpenAI のより大規模な推論モデルの小型版として位置づけられており、強力なマルチモーダル機能とエージェント機能を維持しつつ、高速でコスト効率の高いパフォーマンスを目指しています。

OpenAI: o4 Mini (batch)

openai/o4-mini:batch

OpenAI o4 Mini（batch）は、OpenAIのoシリーズのコンパクトな推論モデルで、api14を通じてモデルID openai/o4-mini:batch として提供されています。テキストカテゴリに属し、強力なマルチモーダル機能とエージェント機能を維持しながら、高速でコスト効率の高いパフォーマンスを実現するように作られています。batchバリアントは、バッチスタイルのワークロード向けに表面化された同じモデルであるため、ここで得られる推論動作は、一般にo4 Miniから期待されるものと一致します。

OpenAI: GPT-4.1

openai/gpt-4.1

GPT-4.1は、プロバイダーであるOpenAIが2025年4月14日にリリースしたフラッグシップ大規模言語モデルです。テキストカテゴリに属し、高度な指示追従、実世界のソフトウェアエンジニアリング、長文コンテキスト推論に向けて位置づけられています。すでにOpenAIのモデルファミリーで作業している場合、これはGPT-4oの後継ティアであり、生の速度よりも指示への慎重な準拠と大量のコンテキストが重要となるワークロードを対象としています。

OpenAI: GPT-4.1 (batch)

openai/gpt-4.1:batch

OpenAI: GPT-4.1 (batch) は OpenAI のテキストモデルです。これは GPT-4.1 のバッチ版であり、GPT-4.1 は OpenAI のフラッグシップ大規模言語モデルで、プロバイダーは高度な指示追従、実世界のソフトウェアエンジニアリング、長文脈推論に最適化されていると説明しています。プロバイダーによる元のリリース日は 2025-04-14 で、モデルの知識カットオフは 2024-06-30 です。

OpenAI: GPT-4.1 Mini

openai/gpt-4.1-mini

GPT-4.1 Miniは、2025年4月14日にリリースされたOpenAIのテキストモデルです。GPT-4.1ファミリーの中間に位置します。OpenAIがGPT-4oに匹敵する性能を持ちながら、大幅に低いレイテンシとコストで動作すると説明する中規模モデルです。GPT-4.1シリーズをすでに知っているなら、フルモデルがタスクに対して過剰なときに選ぶ小型の兄弟分にあたります。

OpenAI: GPT-4.1 Mini (batch)

openai/gpt-4.1-mini:batch

GPT-4.1 MiniはOpenAIのテキストモデルで、ここではopenai/gpt-4.1-mini:batchとして識別されるバッチ版を通じて提供されています。これはOpenAIのGPT-4.1ファミリーの中間に位置します。フラッグシップのGPT-4.1より小さく、しかしGPT-4oに匹敵する性能を、大幅に低いレイテンシで実行できるように作られています。このモデルはプロバイダーによって2025年4月14日にリリースされ、知識カットオフは2024年6月30日であるため、それ以降のものはトレーニング中に学習した範囲外です。

OpenAI: GPT-4.1 Nano

openai/gpt-4.1-nano

GPT-4.1 Nano は OpenAI のテキストモデルで、GPT-4.1 シリーズの一部です。OpenAI はこれを同ファミリーの中で最小かつ最速のメンバーと位置づけており、低レイテンシが重要なタスクを対象としています。プロバイダーによるリリースは 2025 年 4 月 14 日で、知識カットオフは 2024 年 6 月 30 日であるため、それ以降のものはトレーニング中に学習した範囲外です。

OpenAI: GPT-4.1 Nano (batch)

openai/gpt-4.1-nano:batch

GPT-4.1 Nano (batch) は OpenAI のテキストモデルで、GPT-4.1 ファミリーの一部です。このシリーズで最も小さいモデルであり、OpenAI によって低レイテンシを要求するタスク向けに位置付けられています。api14 ではモデル ID openai/gpt-4.1-nano:batch で公開されており、batch という指定は標準の同期エンドポイントではなく、このモデルのバッチ版であることを示しています。

Meta: Llama 4 Maverick

meta-llama/llama-4-maverick

Meta: Llama 4 Maverickは、2025年4月5日にリリースされたMetaのマルチモーダル言語モデルです。Llama 4 Maverick 17B Instruct (128E)として説明されており、128のエキスパートを持つmixture-of-expertsアーキテクチャ上に構築され、フォワードパスごとに170億のアクティブパラメータを持ちます。api14ではテキストカテゴリに位置し、知識カットオフは2024年8月31日です。

Meta: Llama 4 Scout

meta-llama/llama-4-scout

Meta: Llama 4 ScoutはMetaが開発した言語モデルです。総パラメータ数1090億のうち170億を活性化するmixture-of-expertsモデルであり、Llama 4 Scout 17B Instruct (16E)という名前で公開されています。api14ではテキストカテゴリに属し、知識カットオフは2024-08-31です。

DeepSeek: DeepSeek V3 0324

deepseek/deepseek-chat-v3-0324

DeepSeek V3 0324は、DeepSeekのテキストモデルで、プロバイダーによって2025年3月24日にリリースされました。これはDeepSeekのフラッグシップチャットモデルファミリーの最新版であり、以前のDeepSeek V3モデルを引き継ぐものです。内部的には685Bパラメータのmi…

OpenAI: o1-pro

openai/o1-pro

OpenAI o1-pro は OpenAI のテキストモデルで、o1 シリーズの一部です。OpenAI は o1 ファミリーを、強化学習で訓練され、回答する前に考え、複雑な推論を実行するモデルと説明しており、o1-pro はより多くの計算を使ってより深く考え、回答を提供するバリアントです。これはテキストカテゴリに属し、プロバイダーによって 2025-03-19 にリリースされました。

Mistral: Mistral Small 3.1 24B

mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct

Mistral Small 3.1 24B Instruct は、Mistral のテキスト生成モデルで、プロバイダーによって 2025 年 3 月 17 日にリリースされました。これは Mistral Small 3 (2501) のアップグレード版であり、240 億のパラメータを持ちます。api14 ではテキストカテゴリに属し、呼び出しに使用するモデル id は mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct です。

Google: Gemma 3 4B

google/gemma-3-4b-it

Google: Gemma 3 4B は、2025年3月13日にリリースされた Google のテキスト生成モデルです。これは Gemma 3 ファミリーに属しており、Google はこのファミリーについて、マルチモーダリティを導入したと説明しています。つまり、これらのモデルはテキストだけでなく、視覚と言語の入力を受け付けます。名前の 4B はそのファミリー内でのモデルのサイズクラスを指し、it という接尾辞は指示チューニング済みのバリアントであることを示すため、生のテキストを続けるだけでなく、プロンプトに従い会話を行うように作られています。

Google: Gemma 3 12B

google/gemma-3-12b-it

Gemma 3 12B は Google のテキスト生成モデルで、2025 年 3 月 13 日に Gemma 3 ファミリーの一部としてリリースされました。これは instruction-tuned の 12B バリアントで、api14 上では google/gemma-3-12b-it として識別されます。Gemma 3 は Google が Gemma ラインにマルチモーダリティをもたらす動きを示しており、このモデルはテキストと画像の両方を入力として受け付け、テキストを出力として生成します。

Cohere: Command A

cohere/command-a

Command A は Cohere のテキスト生成モデルで、プロバイダーによって 2025 年 3 月 13 日にリリースされました。これは 1,110 億パラメータのオープンウェイトモデルで、Cohere によってエージェント、多言語、コーディング作業向けに位置付けられています。api14 ではモデル id cohere/command-a で表示され、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タスクを目的としています。

Reka Flash 3

rekaai/reka-flash-3

Reka Flash 3 は、独自のモデルファミリーを構築するプロバイダーである Reka AI による、汎用の命令チューニング済み大規模言語モデルです。210億のパラメータを持ち、プロバイダーによって2025年3月12日にリリースされました。このモデルはテキストカテゴリに位置するため、画像、音声、動画の処理ではなく、言語作業を対象としています。

Google: Gemma 3 27B

google/gemma-3-27b-it

Google Gemma 3 27BはGoogleによるオープンモデルで、Gemmaファミリーとして配布され、api14上でモデルID google/gemma-3-27b-itとして提供されています。テキストカテゴリに属し、プロバイダーのリリース日は2025年3月12日です。知識カットオフは2024年8月31日であるため、それ以降の内容はモデルがトレーニング中に見た範囲外です。

TheDrummer: Skyfall 36B V2

thedrummer/skyfall-36b-v2

TheDrummer: Skyfall 36B V2 は、TheDrummer によるテキスト生成モデルで、2025 年 3 月 10 日にリリースされました。これは Mistral Small 2501 を強化した反復版であり、創造性、ニュアンスのある文章作成、ロールプレイング、一貫性のあるストーリーテリングを改善するために特化してファインチューニングされています。このモデルの知識カットオフは 2024 年 6 月 30 日であるため、その時点までに利用可能な情報に基づいて動作します。

Perplexity: Sonar Reasoning Pro

perplexity/sonar-reasoning-pro

Perplexity: Sonar Reasoning Pro は、Perplexity のテキスト生成モデルで、プロバイダーによって 2025 年 3 月 7 日にリリースされました。テキストカテゴリに属し、Chain of Thought を備えた DeepSeek R1 を基盤とする主要な推論モデルとして構築されています。すでに他の Perplexity モデルをスタック経由でルーティングしている場合、これも同じプロバイダーのモデルであり、同じ一般的なアクセスパターンに従います。

Perplexity: Sonar Pro

perplexity/sonar-pro

Perplexity: Sonar Pro は Perplexity のテキスト生成モデルで、プロバイダーによって 2025 年 3 月 7 日にリリースされました。テキストカテゴリに属し、背後に Web 検索のオプションを備えた形でクエリに回答できるホスト型モデルを必要とする開発者を対象としています。Perplexity がモデルを構築し、自社の API を通じて提供しており、api14 は OpenAI 互換のインターフェースを通じてこれを公開しているため、既存のクライアントコードを変更せずに呼び出すことができます。

Perplexity: Sonar Deep Research

perplexity/sonar-deep-research

Perplexity: Sonar Deep Research は、検索に基づくモデル群 Sonar ファミリーを手がける Perplexity による、リサーチ重視のテキストモデルです。プロバイダーによって 2025 年 3 月 7 日にリリースされました。素早い会話的な応答ではなく、複雑で多段階のリサーチ作業を対象としており、api14 ではテキストカテゴリに位置づけられているため、画像や音声ではなくテキストの読み書きを目的としています。

Mistral: Saba

mistralai/mistral-saba

Mistral: Saba は Mistral のテキストモデルで、プロバイダーによって 2025 年 2 月 17 日にリリースされました。これは中東および南アジア向けに特別に設計された 24B パラメータの言語モデルで、厳選された地域データでトレーニングされており、効率的なパフォーマンスを維持しながら、正確で文脈に即した応答を提供します。知識カットオフは 2024 年 9 月 30 日です。

OpenAI: o3 Mini High

openai/o3-mini-high

OpenAI o3 Mini High は OpenAI のテキストモデルです。基盤となるモデルは o3-mini と同じで、reasoning_effort パラメータが事実上 high に固定されているため、別個のアーキテクチャではなく、このモデルの推論動作の中で最も熟考されたバージョンが得られます。OpenAI は o3-mini を STEM 推論に最適化されたコスト効率の高い言語モデルとして位置づけており、この high エフォート版は、レイテンシよりも追加の推論の深さが重要となる作業を対象としています。

AionLabs: Aion-RP 1.0 (8B)

aion-labs/aion-rp-llama-3.1-8b

AionLabs: Aion-RP 1.0 (8B) は、AionLabs によるテキストモデルで、Llama 3.1 8B をベースにロールプレイ向けにファインチューニングされています。AionLabs は、LLM 同士が互いの応答を評価する Arena-Hard-Auto のロールプレイ特化版である RPBench-Auto ベンチマークのキャラクター評価部分で最高位にランクすると説明しています。プロバイダーによって 2025 年 2 月 4 日にリリースされました。

Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct

qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct

Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instructは、Alibaba Cloudが開発したモデルファミリーであるQwenの視覚言語モデルです。名前の「72B」は基盤モデルのサイズを指し、「Instruct」は単にテキストを続けるのではなく指示に従うように調整されていることを示します。api1…

Qwen: Qwen-Plus

qwen/qwen-plus

Qwen-Plusは、Alibaba Cloudが開発したモデルファミリーであるQwenのテキストモデルです。Qwen2.5基盤モデル上に構築されており、プロバイダーによって2025-02-01にリリースされました。api14ではモデルID qwen/qwen-plusで掲載され、テキストカテゴリに属するため、画像や音声の処理ではなく汎用的な言語作業を対象としています。

OpenAI: o3 Mini

openai/o3-mini

OpenAI o3 Mini は、2025年1月31日にリリースされた OpenAI のテキストモデルです。STEM 推論タスクに最適化されたコスト効率の高い言語モデルとして位置づけられており、科学、数学、コーディングに特に強みがあります。テキストカテゴリに属し、より大きなモデルに頼ることなく推論重視の回答を必要とする開発者を対象としています。

OpenAI: o3 Mini (batch)

openai/o3-mini:batch

OpenAI o3 Mini (batch) は OpenAI のテキストモデルで、プロバイダーによって 2025 年 1 月 31 日にリリースされました。これは推論に焦点を当てたモデルで、コスト効率が高く STEM タスクに最適化されており、科学、数学、コーディングに特に強みがあります。batch というラベルは、別個の機能層ではなく api14 を通じてモデルが提供される方法を示しているため、batch で作業を送信する場合でも o3 Mini と同じコア動作を期待できます。

Mistral: Mistral Small 3

mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501

Mistral Small 3 は Mistral のテキスト生成モデルで、プロバイダーによって 2025 年 1 月 30 日にリリースされました。一般的な AI タスク全体で低レイテンシ性能に最適化された 24B パラメータの言語モデルで、Apache 2.0 ライセンスの下でリリースされています。事前学習版と指示チューニング版の両方が存在し、ここでモデル id mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501 として提供されているのは指示チューニング版です。

Perplexity: Sonar

perplexity/sonar

Perplexity: Sonar は Perplexity のテキストモデルで、2025 年 1 月 27 日にリリースされました。Perplexity はこれを軽量、高速、手頃な価格、そして使い方が簡単なモデルと説明しており、引用とソースをカスタマイズする機能を備えています。これは、汎用アシスタントをゼロから構築するのではなく、軽量な質問応答機能を自社製品に統合したい企業を対象としています。

MiniMax: MiniMax-01

minimax/minimax-01

MiniMax-01は、MiniMaxによるテキスト生成モデルで、プロバイダーによって2025年1月15日にリリースされました。テキスト生成用のMiniMax-Text-01と画像理解用のMiniMax-VL-01を単一のモデルに統合したもので、4560億パラメータに基づいて構築されており、推論ごとに459億パラメータが活性化されます。api14では、モデルID minimax/minimax-01でテキストカテゴリに掲載されています。