モデル692 件のモデル

Recursive: Flint (free)

recursive/flint-v1.0:free

再帰的: Flint (無料) は Recursive のテキストモデルで、モデル ID recursive/flint-v1.0:free で公開されています。これはオープンウェイトの mixture-of-experts モデルで、合計 40B のうち約 2.5B のアクティブパラメータを持ち、Recursive の自動研究システム Eureka Machine によって、特にコーディングエージェント向けに構築されました。プロバイダーのリリース日は 2026 年 10 月 21 日です。

MiniMax: MiniMax M3.1 Flash

minimax/minimax-m3.1-flash

MiniMax M3.1 Flash は MiniMax のテキストモデルで、プロバイダーによって 2026-10-19 にモデル id minimax/minimax-m3.1-flash としてリリースされました。テキストカテゴリに属し、M3 ラインにおける高速版として位置づけられています。MiniMax はこれを、複数のベンチマークで M3 を上回るマルチモーダルモデルと説明しており、特に複雑なエージェントタスク、コーディング、サイバーセキュリティで改善が見られます。

DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017

deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017

DeepSeek V4.1 Flash 1017 は、DeepSeek のテキスト生成モデルで、DeepSeek V4.1 Flash の 2026 年 10 月 17 日スナップショットとしてリリースされました。DeepSeek は基盤モデルを独自の `deepseek-flash` API モデル名で提供しており、このスナップショットは api14 上で `deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017` として公開されているバージョンです。これはスパースな mixture-of-experts…

Elorian: Glimpse

elorian/glimpse

Elorian: Glimpse は、プロバイダー Elorian のテキストモデルで、api14 にメインカテゴリ text として掲載されています。物理世界における視覚的理解と複雑な視覚的推論のために構築されたマルチモーダル視覚推論モデルと説明されており、別個の記述ステップに頼るのではなく、画像と動画を直接推論します。視覚メディアで何が起きているかを解釈する作業にモデルを選ぶなら、これが Elorian がその役割に向けて位置づけているモデルです。

XingChen: Xing4.0 29B A4B (free)

xingchen-agi/xing4.0-29b-a4b:free

XingChen: Xing4.0 29B A4B (free) は、中国電信の AI チーム (TeleAI) によって開発された、XingChen のオープンウェイトな mixture-of-experts 言語モデルです。TeleChat シリーズの後継です。このモデルは合計 29B パラメータを持ち、トークンあたり 4B がアクティブです。つまり、生成される各トークンに対してネットワークの一部のみが使用されます。テキスト専用モデルであり、api14 の text カテゴリに掲載されています。

Reflection: Beam 1.0 501B A23B

reflection/beam-1.0-501b-a23b

考察: Beam 1.0 501B A23B は Reflection のテキストモデルです。これは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オープンウェイトの推論モデルであり、総パラメータ数 501B、トークンあたりのアクティブパラメータ数 23B のスパースな mixture-of-experts アーキテクチャを使用しています。プロバイダーは 2026-10-16 にこれをリリースし、その知識カットオフは 2026-06-30 です。

Inception: Mercury 3

inception/mercury-3

Inception: Mercury 3 は、拡散ベースの言語モデルである Mercury シリーズを手がけるラボ Inception のテキストモデルです。Inception は Mercury 3 をこれまでで最も高性能なモデルと位置づけ、レイテンシが積み重なるエージェント型ワークフローやリアルタイムアプリケーション向けとしています。テキストを受け取りテキストを返すという意味でテキスト専用モデルであり、画像、音声、その他の入力タイプは扱いません。

Moondream: Moondream 3 Preview

moondream/moondream3-preview

Moondream: Moondream 3 Preview は、Moondream の視覚言語モデルで、api14 では text というメインカテゴリの下に掲載されています。これは mixture-of-experts モデルで、総パラメータ数は 9B、アクティブパラメータ数は 2B です。つまり、リクエストごとにネットワークの一部だけが使われます。名前に含まれる「preview」というラベルは、これが Moondream 第 3 世代の初期バージョンであり、最終リリースではないことを示しています。画像を受け取るとしても、出力は常にテキストであるため、api14 では text…

Moondream: Moondream 3.1

moondream/moondream3.1-9b-a2b

Moondream: Moondream 3.1 は、以前の Moondream リリースを手がけた同じチームによる Moondream の視覚言語モデルです。これは Moondream 3 Preview の後継であり、9B の総パラメータと 2B のアクティブパラメータを持つ mixture-of-experts 設計を採用しています。この組み合わせにより、モデルは全体として大きな容量を持ちながら、リクエストごとにその一部のみをアクティブ化します。これは、モデルの知識を縮小せずに推論を効率的に保つ一般的な方法です。api14…

Meta: Muse Spark Open

meta/muse-spark-open

Meta: Muse Spark Open は Meta のテキストモデルで、2026年10月15日にリリースされました。コーディングに最適化されたオープンウェイトモデルとされており、エージェント型コーディングワークフローに特化して訓練されています。この焦点は、初回試行の精度向上、信頼性の高いツール呼び出し、開発者が作業するリポジトリ全体にわたるコードベースの深い理解という、明示された目標に表れています。開発者向けツールを構築したり、既存のリポジトリ内で作業を自動化したりする場合、このモデルは一般的なチャットだけでなく、まさにそうした場面を直接対象としています。

NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL

nvidia/nemotron-3.5-super-vl

NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL は、NVIDIA によるオープンなマルチモーダル mixture-of-experts モデルです。総パラメータ 120B のうち 12B がアクティブパラメータであるため、トークンごとにネットワークの一部のみが使用されますが、モデル全体としては広い容量を保持します。api14 の text カテゴリに掲載されており、プロバイダーのリリース日は 2026-10-15 です。

NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL (free)

nvidia/nemotron-3.5-super-vl:free

Nemotron 3.5 Super VLは、NVIDIAによるオープンなマルチモーダルMixture-of-Expertsモデルです。Nemotronファミリーに属し、視覚言語モデルとして位置づけられており、総パラメータ数120Bのうち12Bがアクティブパラメータです。api14ではモデルID nvidia/nemotron-3.5-super-vl:free で掲載されており、メインカテゴリはtextで、カテゴリタグはtextのみです。プロバイダーのリリース日は2026-10-15です。

Pareto 26.10

unbiased/pareto-26.10

Pareto 26.10 は Unbiased のテキストモデルで、api14 にテキストのメインカテゴリで掲載されています。Unbiased は Pareto を、研究、コーディング、エージェント的ワークフロー向けに構築されたマルチモーダル複合モデルと説明し、幅広い汎用タスクでフロンティアレベルの性能を提供すると位置づけています。プロバイダーによるリリース日は 2026-10-15 です。

Pareto Latest

~unbiased/pareto-latest

Pareto Latest は、プロバイダー Unbiased のテキスト生成モデルです。これは設計上、動くターゲットです。モデルは常に Pareto ファミリー内の最新モデルにリダイレクトされるため、モデル id は同じままで、実際の基盤バージョンは時間とともに変わる可能性があります。これに対して構築する場合、固定されたリリースをピン留めするのではなく、そのファミリーの最新メンバーを追跡することを選んでいることになります。

Pareto 26.9

unbiased/pareto-26.9

Pareto 26.9 は Unbiased のテキスト生成モデルで、プロバイダーのテキストカテゴリに掲載されています。Unbiased は Pareto を、研究、コーディング、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複合モデルと説明しており、幅広い汎用タスクでフロンティアレベルの性能を提供します。このモデルはプロバイダーによって 2026-10-13 にリリースされました。

LiquidAI: LFM2.5-24B-A2B

liquid/lfm-2.5-24b-a2b

LiquidAI: LFM2.5-24B-A2B は LiquidAI のテキストモデルです。総パラメータ数 24B、アクティブパラメータ数 2.45B の mixture-of-experts 推論モデルです。プロバイダーは、回答前に常に推論を行い、ツールを呼び出すエージェント向けに構築されていると説明しています。テキストカテゴリに属するため、テキストを入力として受け取り、テキストを出力します。

Google: Gemini 4 Argon

google/gemini-4-argon

Google: Gemini 4 Argon は Google のテキストモデルで、api14 にモデル ID google/gemini-4-argon として掲載されています。Google のフラッグシップ推論モデルと説明されており、複雑なソフトウェアエンジニアリング、深い数学および科学の問題解決、自律的な多段階エージェント向けに作られています。Google は長いタスクを通じてコンテキストを保持するよう訓練しており、これが以下のほとんどの内容を貫く筋となっています。

Google: Gemini 4 Argon (batch)

google/gemini-4-argon:batch

Google: Gemini 4 Argon (batch) は Google のテキストモデルです。プロバイダーによる説明では、Google のフラッグシップ推論モデルであり、複雑なソフトウェアエンジニアリング、深い数学的および科学的問題解決、自律的なマルチステップエージェント向けに構築されています。api14 ではモデル id google/gemini-4-argon:batch で、テキストカテゴリに掲載されており、プロバイダーのリリース日は 2026-10-13 です。

ScaleDown: Summarize

scaledown/summarize

ScaleDown: Summarize は ScaleDown のテキストモデルで、api14 にモデル ID scaledown/summarize として掲載されています。テキストカテゴリに属し、要約作業のために特別に構築されています。ScaleDown はこのモデルの提供元であり、提供元はこれを抽象的要約モデルと説明しています。つまり、文をそのまま抜き出すのではなく、元の資料を流暢かつ忠実に書き直したものを生成します。

ScaleDown: Extract

scaledown/extract

ScaleDown: Extract は ScaleDown のテキストモデルで、説明駆動型のエンティティ抽出のために特別に構築されています。固定されたエンティティタイプのセットから選ぶことを強いるのではなく、必要なフィールドを平易な英語で記述できます。これにより、汎用チャットモデルとは異なる種類のツールになります。その役割は、対象フィールドに関するあなた自身の記述に導かれながら、与えられたものから構造化情報を引き出すことです。

Meta: Muse Wonder

meta/muse-wonder

Meta: Muse Wonder は Meta のフロンティア推論モデルで、複雑な個人的および業務上のエージェントタスク向けに構築されています。テキストカテゴリに属し、Meta は単純なチャットではなく推論中心の作業を想定して位置づけています。計画を立て、中間ステップを推論し、見つけた内容に基づいて行動する必要があるエージェント向けにモデルを選ぶなら、これが Meta が Muse Wonder に担わせようとしているモデルのクラスです。

StepFun: Step 5 Preview

stepfun/step-5-preview

StepFun: Step 5 Preview は、プロバイダーが 2026-10-08 にリリースした StepFun のテキスト生成モデルです。これは StepFun のエージェント作業向けフラッグシップモデルと説明されており、スパースな Mixture-of-Experts アーキテクチャに基づき、総パラメータ 600B のうち 27B がアクティブパラメータです。このモデルはテキストカテゴリに属し、単純なチャットだけでなく、要求の厳しいツール駆動型のワークロードを対象としています。

Anthropic: Claude Haiku 5.5

anthropic/claude-haiku-5.5

Claude Haiku 5.5 は Anthropic のテキストモデルで、Claude Haiku 4.5 の後継です。Anthropic はこれを、大量処理とコスト重視の作業に向けた、小型で高速なモデルと説明しています。以前の Haiku リリースを使用したことがあるなら、これはその系統における直接の置き換えであり、Anthropic が 4.5 に対する改善として挙げているのは、より強力なコーディング、computer use、および関連するエージェント的挙動です。

Anthropic: Claude Haiku 5.5 (batch)

anthropic/claude-haiku-5.5:batch

Claude Haiku 5.5 (batch) は Anthropic のテキストモデルで、api14 を通じてモデル id anthropic/claude-haiku-5.5:batch として提供されています。これは Claude Haiku 4.5 の後継であり、Anthropic はこれを大量処理かつコスト重視の作業に向けた、小型で高速なモデルとして位置づけています。batch バリアントは、api14 の OpenAI 互換エンドポイントを通じて呼び出すバージョンです。

Google: Nano Banana 2.1

google/gemini-nano-banana-2.1

Google: Nano Banana 2.1 は Google の画像生成および編集モデルで、Flash ティア上に構築されています。Nano Banana 2 と Nano Banana Pro の後継であり、Google は製品の再コンテキスト化を改善したと説明しています。画像とテキストの両方のカテゴリに属するため、テキスト専用でも画像専用でもないマルチモーダルモデルです。

Mistral: Mistral Large 4

mistralai/mistral-large-4-0

Mistral Large 4 は Mistral のテキスト生成モデルで、api14 にモデル ID mistralai/mistral-large-4-0 で掲載されています。テキストカテゴリに属し、プロバイダーによる説明では、推論、コーディング、エージェント的ワークロード向けに構築されたフロンティアのマルチモーダルモデルとされています。すでに Mistral のモデルを利用しているなら、これはその系統における大規模な汎用オプションです。

inclusionAI: Ling 3.1 Flash

inclusionai/ling-3.1-flash

Ling 3.1 Flash は inclusionAI のテキストモデルです。これはハイブリッド推論の mixture-of-experts モデルで、総パラメータ 560B のうち 25B がアクティブパラメータです。プロバイダーは 2026-10-02 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、音声、動画の作業ではなく言語タスクを対象としています。

OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro

openai/gpt-6.1-sol-pro

GPT-6.1 Sol Pro は OpenAI のテキストモデルで、api14 に openai/gpt-6.1-sol-pro として掲載されており、プロバイダーによって 2026-09-29 にリリースされました。基盤となるモデルは GPT-6.1 Sol と共通ですが、reasoning.mode を pro に設定して提供され、複雑なタスクでより高品質な応答を目指します。標準の Sol バリアントを使用したことがあるなら、これは別個のアーキテクチャではなく、推論設定が異なる同じモデルです。

OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro (batch)

openai/gpt-6.1-sol-pro:batch

GPT-6.1 Sol Pro (batch) は OpenAI のテキストモデルで、モデル id openai/gpt-6.1-sol-pro:batch として公開されています。基盤となるモデルは GPT-6.1 Sol 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生成することを目的としています。プロバイダーのリリース日は 2026-09-29 です。

OpenAI: GPT-6.1 Sol

openai/gpt-6.1-sol

GPT-6.1 Sol は OpenAI のテキストモデルで、プロバイダーによって 2026 年 9 月 29 日にリリースされました。これは GPT-6 Sol のアップグレード版であり、GPT-6 シリーズ内でフラッグシップの GPT-6 Astra の下に位置します。プロバイダーはこれをエージェント型コーディング、コンピュータ操作、ドキュメント中心のプロフェッショナル業務向けに位置付けており、現在の GPT-6 ラインナップの中間層に置かれ、最上位ではありません。

OpenAI: GPT-6.1 Sol (batch)

openai/gpt-6.1-sol:batch

GPT-6.1 Sol は OpenAI のテキストモデルで、GPT-6 シリーズ内における GPT-6 Sol のアップグレードとして位置づけられています。フラッグシップの GPT-6 Astra の下位に位置するため、最上位ではありませんが、要求の厳しいプロフェッショナル業務に焦点を当てたファミリーの特性を受け継いでいます。プロバイダーは、エージェント型コーディング、コンピュータ操作、ドキュメント中心のプロフェッショナルタスクに適していると説明しています。すでに OpenAI の GPT-6 世代で作業している場合、これは最も高性能な選択肢ではなく、ミッドティアの選択肢です。

Anthropic: Claude Sonnet 5.5

anthropic/claude-sonnet-5.5

Claude Sonnet 5.5 は Anthropic のテキストモデルで、2026年9月28日に Claude Sonnet 5 の直接のアップグレードとしてリリースされました。これは Anthropic の Sonnet クラスに位置づけられており、プロバイダーはこれを、最も重いフロンティアタスクではなく、範囲が明確に定まった日常的な作業を対象としたものと説明しています。api14 ではモデル id anthropic/claude-sonnet-5.5 で登録されており、主なカテゴリは text です。

Anthropic: Claude Sonnet 5.5 (batch)

anthropic/claude-sonnet-5.5:batch

Anthropic: Claude Sonnet 5.5 (batch) は Anthropic のテキストモデルで、api14 を通じてモデル id anthropic/claude-sonnet-5.5:batch として提供されます。これは Anthropic の Sonnet クラスに属し、プロバイダーが範囲の明確な日常業務向けと説明するティアであり、Claude Sonnet 5 の直接のアップグレードとしてその後継となります。batch というラベルは、これが対話型ではなくバッチ版のモデルであることを示します。

TypeSafe: Jev Router

typesafe/jev-router

TypeSafe: Jev Router は TypeSafe のテキストモデルで、モデル id typesafe/jev-router として登録されています。プロバイダーによると、各リクエストに対して最適なモデルと推論エフォートを選択し、品質、速度、コストのバランスを取ります。これは TypeSafe 初の System One モデルと説明されている Jev 上で動作し、利用状況の変化に適応します。プロバイダーのリリース日は 2026-09-25 です。

Perceptron: Perceptron Mk1.5

perceptron/perceptron-mk1.5

Perceptron Mk1.5 は Perceptron のテキストモデルで、api14 にモデル ID perceptron/perceptron-mk1.5 として掲載されています。Perceptron はこれを物理エージェント向けの身体性推論モデルと説明しており、書かれた言語だけでなく物理世界を解釈する必要があるシステムを扱う市場領域に位置づけられます。提供元によるリリースは 2026 年 9 月 25 日です。

Fireworks: Ember-1

fireworks/ember-1

Fireworks: Ember-1 は Fireworks 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 24 日にリリースされました。api14 では text カテゴリに掲載されており、Fireworks はこれを Kimi K3 をベースに Fireworks Research が構築した特化型推論モデルと説明しています。プロバイダーが示す設計目標は推論の効率性です。Ember-1 はより短い推論トレースを生成し、Fireworks…

Z.ai: GLM 5.3 Prime

z-ai/glm-5.3-prime

Z.ai: GLM 5.3 Prime は、GLM ファミリーを手がける Z.ai のテキストモデルです。Z.ai の GLM-5.3 の高速版であり、そのモデルの全機能を継承しつつ、推論アクセラレーションによって 1.5 倍から 2 倍の出力スループットを実現します。他の GLM リリースを使ったことがあるなら、これは Prime エディションとしてラインナップの最上位に位置し、品質と同じくらい生成速度が重要となるワークロードを対象としています。

Qwen: Qwen3.8 Max Prime

qwen/qwen3.8-max-prime

Qwen3.8 Max Prime は Qwen のテキスト生成モデルです。Qwen は 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 の高スループット変種として位置づけられ、別の SKU として提供されており、プロバイダーによって 2026-09-23 にリリースされました。Qwen ラインをすでに知っていれば、名前から必要なことの大半が分かります。これは Max ティアであり、Prime サフィックスは別のベースモデルではなく、スループット指向の提供オプションを示しています。

AionLabs: Aion 3.5 Mini

aion-labs/aion-3.5-mini

Aion 3.5 Mini は AionLabs のテキストモデルで、api14 にモデル ID aion-labs/aion-3.5-mini として掲載されています。AionLabs はこれを GLM モデルファミリー上に構築されたマルチモデルのロールプレイングおよびストーリーテリングシステムと説明しており、Aion 3.5 の小型版として位置づけています。この説明は、2 つのどちらを選ぶかを判断する際に重要です。Mini 版は同じラインのより軽量な選択肢であり、汎用チャットだけでなく同じ種類の作業を対象としています。

AionLabs: Aion 3.5

aion-labs/aion-3.5

Aion 3.5 は AionLabs のテキストモデルで、api14 にモデル ID aion-labs/aion-3.5 として掲載されています。AionLabs はこれを、GLM 系モデルを基盤としたマルチモデル型のロールプレイおよびストーリーテリングシステムと説明しています。単一の monolithic な生成器ではなく、複数の特化モデルがそれぞれ出力に寄与する協調生成プロセスを採用しています。この設計上の選択が、このモデルが得意とする領域を形作っており、パイプラインのどこに配置するかを決める際に心に留めておく価値があります。

Upstage: Solar Mini 4

upstage/solar-mini4

Solar Mini 4 は Upstage のテキスト言語モデルで、api14 にモデル id upstage/solar-mini4 として掲載されています。Upstage はこれを、35B パラメータの mixture-of-experts として構築され、3B のアクティブパラメータを持つ、コンパクトでコスト効率の高いモデルと説明しています。プロバイダーによるリリース日は 2026-09-23 です。プロバイダーが示す設計目標はエージェント的ユースケースであり、このモデルは文章を生成するだけでなく、指示に従って行動しツールを呼び出すことが期待されています。

Cohere: Command A+

cohere/command-a-plus

Command A+ は Cohere のテキスト生成モデルであり、プロバイダーによってエンタープライズ向けエージェント型ワークフロー向けのフラッグシップ製品として位置付けられています。これは Cohere の Command ファミリーに属し、API の背後で有能な汎用言語モデルを必要とするアプリケーションを構築するチームを対象としています。すでに他の Cohere モデルを使用している場合や、エージェント形式のワークロード向けにプロバイダーを評価している場合、これはそのラインにおける最上位の選択肢です。

OpenAI: GPT-6 Luna Pro

openai/gpt-6-luna-pro

GPT-6 Luna Pro は OpenAI のテキストモデルで、プロバイダーによって 2026 年 9 月 22 日にリリースされました。これは GPT-6 Luna と同じ基盤モデルであり、reasoning.mode を pro に設定して提供され、複雑なタスクでより高品質な応答を生成することを目的としています。Luna ファミリーをすでにご存じであれば、Pro バリアントは、モデルが実行する推論作業量よりも回答品質が重要な場合に選ぶべき構成です。

OpenAI: GPT-6 Luna Pro (batch)

openai/gpt-6-luna-pro:batch

GPT-6 Luna Pro (batch) は OpenAI のテキストモデルで、api14 上では openai/gpt-6-luna-pro:batch として識別されます。これは GPT-6 Luna と同じ基盤モデルであり、複雑なタスクでより高品質な応答を得るために reasoning.mode を pro に設定して提供されます。batch バリアントは、この高品質な pro モードが許容されるワークロードを対象としており、プロバイダーによって 2026 年 9 月 22 日にリリースされました。

OpenAI: GPT-6 Luna

openai/gpt-6-luna

GPT-6 Luna は OpenAI のテキストモデルで、GPT-6 シリーズの一部です。OpenAI はこれを、そのシリーズの中で高速でコスト効率の高いメンバーとして位置づけており、GPT-6 Sol の下に位置します。プロバイダーによって 2026 年 9 月 22 日にリリースされました。GPT-6 ファミリーの中でモデルを選ぶなら、Luna は最高水準の能力よりも速度とスループットが重要なワークロードを対象としたものです。

OpenAI: GPT-6 Luna (batch)

openai/gpt-6-luna:batch

GPT-6 LunaはOpenAIのテキストモデルで、GPT-6シリーズの一部です。そのシリーズ内ではGPT-6 Solの下に位置し、高速でコスト効率の良い選択肢として位置づけられています。大量処理やレイテンシに敏感な作業を対象としているため、同じファミリーで利用可能な絶対的に最強の推論よりも、多くのリクエストを迅速に処理する必要がある場合に検討する価値があります。

OpenAI: GPT-6 Sol Pro

openai/gpt-6-sol-pro

GPT-6 Sol Pro は OpenAI のテキストモデルです。基盤となるモデルは GPT-6 Sol と共有していますが、推論モードが pro に設定されて提供されており、複雑なタスクでより高品質な応答を目指しています。プロバイダーは 2026 年 9 月 22 日にこれをリリースしました。すでに GPT-6 Sol を知っているなら、ここでの実質的な違いは別のベースモデルではなく推論の設定です。

OpenAI: GPT-6 Sol Pro (batch)

openai/gpt-6-sol-pro:batch

GPT-6 Sol Pro (batch) は OpenAI のテキストモデルで、api14 にモデル ID openai/gpt-6-sol-pro:batch として掲載されています。これは GPT-6 Sol 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生成することを目的としています。プロバイダーのリリース日は 2026-09-22 です。batch バリアントは、api14 の OpenAI 互換エンドポイントを通じて呼び出すバージョンです。

OpenAI: GPT-6 Sol

openai/gpt-6-sol

GPT-6 Sol は OpenAI のテキストモデルで、GPT-6 シリーズの一部です。そのシリーズ内では、フラッグシップの GPT-6 Astra の下、高速な GPT-6 Luna ティアの上に位置し、コスト効率の高いハイエンドオプションとして位置づけられています。提供元によって 2026-09-22 にリリースされました。ティア間で選択する場合、Sol は中間の選択肢です。Astra より能力は低く、Luna より能力は高いです。

OpenAI: GPT-6 Sol (batch)

openai/gpt-6-sol:batch

GPT-6 Sol は OpenAI のテキストモデルで、GPT-6 シリーズの中間に位置します。OpenAI はこれをコスト効率の高いハイエンドオプションとして位置づけており、フラッグシップの GPT-6 Astra の下、高速な GPT-6 Luna ティアの上にあります。これは、すぐに捨てるようなクエリではなく、要求の厳しいプロフェッショナルな作業を対象としています。

Anthropic: Claude Opus 5.5

anthropic/claude-opus-5.5

Claude Opus 5.5 は Anthropic のフラッグシップモデルであり、Claude Opus 5 の後継として、要求の厳しい推論、コーディング、長期的なエージェント作業に向けて位置づけられています。Anthropic は Claude ファミリーを手がけるプロバイダーであり、このリリースは、生の速度よりも精度と持続的な集中力が重要となるタスク向けの最上位ティアです。2026 年 9 月 22 日にリリースされました。

Anthropic: Claude Opus 5.5 (batch)

anthropic/claude-opus-5.5:batch

Claude Opus 5.5 (batch) は Anthropic のテキストモデルで、api14 を通じてモデル id anthropic/claude-opus-5.5:batch として提供されています。これは Anthropic のフラッグシップである Claude Opus 5.5 のバッチ版であり、プロバイダーは Claude Opus 5 の後継で、要求の厳しい推論、コーディング、長期的なエージェント作業向けに構築されていると説明しています。プロバイダーのリリース日は 2026-09-22 です。

NVIDIA: Switchyard

nvidia/switchyard

NVIDIA: SwitchyardはNVIDIAによるオープンソースのモデルルーターです。通常の意味での単一モデルではなく、複数のモデル間を切り替えるルーティング層であり、その公表された目的はリクエストのコストを最適化することです。デフォルトでは市場データを使用して、利用可能なモデルの中から最も人気のある選択肢を選びます。テキストカテゴリに属し、api14上ではモデルID nvidia/switchyardで識別されます。

Xiaomi: MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed

xiaomi/mimo-v2.6-pro-ultraspeed

MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed は Xiaomi のテキスト生成モデルで、api14 に xiaomi/mimo-v2.6-pro-ultraspeed として掲載されています。これは Xiaomi のフラッグシップ基盤モデル MiMo-V2.6-Pro の高速版であり、同じ 1T MiMo-V2.6-Pro チェックポイントから構築されています。Xiaomi によると、品質は元のモデルと同等でありながら、約 10 倍の速度を実現しています。テキストカテゴリに属し、フルモデルのレイテンシなしにフラッグシップ級の出力を求める開発者を対象としています。

Xiaomi: MiMo-V2.6-Flash

xiaomi/mimo-v2.6-flash

MiMo-V2.6-FlashはXiaomiによるオープンソースの基盤モデルで、api14上にモデルID xiaomi/mimo-v2.6-flashとして掲載されています。テキストカテゴリに属し、309Bの総パラメータとトークンあたり15Bの活性化パラメータを持つMixture-of-Expertsアーキテクチャ上に構築されており、ハイブリッドアテンション機構を使用しています。Xiaomiはこれを狭いタスク特化型システムではなく基盤モデルとして位置づけているため、幅広い言語作業のための汎用的な基盤として機能することを意図しています。

Xiaomi: MiMo-V2.6-Pro

xiaomi/mimo-v2.6-pro

Xiaomi: MiMo-V2.6-Pro は Xiaomi のフラッグシップ基盤モデルであり、1T パラメータを超える規模で構築されています。テキストカテゴリに属し、最も要求の厳しい作業において能力の上限を押し上げるために設計されたモデルとして、製造元によって位置づけられています。本番ワークロード向けにモデルを評価しているのであれば、これは軽量版や低価格版ではなく、Xiaomi の MiMo ラインにおける最上位の選択肢です。

SpaceXAI: Grok 4.7

x-ai/grok-4.7

SpaceXAI: Grok 4.7 は xAI のテキスト生成モデルで、api14 上にモデル id x-ai/grok-4.7 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、コーディング、エージェントタスク、ナレッジワーク向けのフラッグシップモデルであり、Grok 4.6 の後継とされています。プロバイダーのリリース日は 2026-09-21 です。

Qwen: Qwen3.8 Omni Flash

qwen/qwen3.8-omni-flash

Qwen3.8 Omni Flash は、Alibaba が提供するモデルファミリーである Qwen のオムニモーダル推論モデルです。ネイティブな音声・映像理解を備えた、エージェント機能を中心に構築された最初の Qwen モデルと説明されています。api14 上のモデル id は qwen/qwen3.8-omni-flash で、主なカテゴリは text です。

PrismML: Ternary Bonsai 2 27B

prism-ml/ternary-bonsai-2-27b

PrismML: Ternary Bonsai 2 27B は、PrismML のテキストに焦点を当てたモデルで、プロバイダーによって 2026 年 9 月 18 日にリリースされました。これは Qwen3.8-27B から派生した 27B パラメータの推論モデルで、api14 のテキストカテゴリに位置します。テキストパイプライン用のモデルを選ぶ場合、重要な背景として、これは汎用チャットだけではなく推論作業向けに作られているという点があります。

Z.ai: GLM 5.3 FlashX

z-ai/glm-5.3-flashx

GLM 5.3 FlashX 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-flashx として掲載されています。これは Z.ai の GLM-5.3-Flash の高速版であり、Z.ai はハイブリッドなスパース注意と線形注意のアーキテクチャに基づくネイティブなマルチモーダルモデルと説明しています。Z.ai はこれを最大毎秒 200 トークンの推論速度向けに位置づけており、そのためサイズが異なるモデルではなく、GLM-5.3-Flash ラインの中でより高速な選択肢となっています。