モデル692 件のモデル

MiniMax: MiniMax M2

minimax/minimax-m2

MiniMax M2 は MiniMax によるテキスト生成モデルで、2025 年 10 月 23 日にリリースされました。これはコンパクトで高効率な大規模言語モデルであり、総パラメータ数 2300 億のうち 100 億が活性化パラメータです。MiniMax はこれをエンドツーエンドのコーディングとエージェント的ワークフローに最適化されたものと説明しています。テキストカテゴリに属するため、画像、音声、動画の生成ではなく言語タスクを対象としています。

IBM: Granite 4.0 Micro

ibm-granite/granite-4.0-h-micro

IBM Granite 4.0 Micro は、api14 上で ibm-granite/granite-4.0-h-micro として掲載されており、IBM の Granite 4 ファミリーに属するテキストモデルです。3B パラメータのモデルであり、IBM は Granite 4 ファミリーを、同社がリリースしてきた一連のモデルにおける最新のものと説明しています。この特定のバリアントはそのファミリーの H-Micro メンバーであり、IBM はこのファミリーが長いタスク向けにファインチューニングされていると述べており、そのため Micro サイズは、より大きなモデルに移行せずに IBM…

OpenAI: GPT-5 Image Mini

openai/gpt-5-image-mini

GPT-5 Image Miniは、同社の言語能力と画像生成を融合させたOpenAIのモデルです。OpenAIはこれを、GPT-5 Miniの言語能力とGPT Image 1 Miniを組み合わせたものと説明しており、名前の「mini」はここに由来します。つまり、GPT-5 Imageファミリーの中で最大のものではなく、より小さく効率的なメンバーです。画像カテゴリに位置づけられていますが、テキストモデルとしても分類されているため、双方向の作業を1か所で処理するネイティブなマルチモーダルシステムとして理解するのが最適です。

Anthropic: Claude Haiku 4.5

anthropic/claude-haiku-4.5

Claude Haiku 4.5 は Anthropic のテキスト生成モデルで、プロバイダーによって 2025 年 10 月 15 日にリリースされました。Anthropic の Claude ファミリーの中で最速かつ最も効率的な選択肢として位置づけられ、より大きな Claude モデルよりも低いレイテンシでフロンティアに近い知能を提供することを目指しています。すでに Anthropic のモデルをスタック経由でルーティングしている場合、これは別系統のモデルではなく、そのラインナップの中の小さく素早いメンバーです。

Anthropic: Claude Haiku 4.5 (batch)

anthropic/claude-haiku-4.5:batch

Anthropic: Claude Haiku 4.5 (batch) は Anthropic のテキスト生成モデルで、api14 を通じてモデル id anthropic/claude-haiku-4.5:batch として提供されます。これは Claude Haiku ラインに属し、Anthropic はこれを最速かつ最も効率的なファミリーと説明しており、大規模な Claude モデルよりも低いレイテンシでフロンティアに近い知能を提供します。このモデルはプロバイダーによって 2025-10-15 にリリースされ、api14 はカタログの他のモデルと同じ OpenAI…

Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct

qwen/qwen3-vl-8b-instruct

Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct は、Qwen による Qwen3-VL シリーズのマルチモーダル視覚言語モデルです。プロバイダーによって 2025-10-14 にリリースされました。このモデルは api14 上のテキストカテゴリに属し、その設計はテキスト、画像、動画にわたる高忠実度の理解と推論を中心としており、長期的なタスクのために Interleaved-MRoPE を用いたマルチモーダル融合を改善しています。

OpenAI: GPT-5 Image

openai/gpt-5-image

GPT-5 Imageは、GPT-5言語モデルと画像生成機能を組み合わせたOpenAIのモデルです。画像カテゴリに位置しながらテキストも扱うため、純粋な画像生成器ではなくマルチモーダルモデルです。OpenAIは2025年10月14日にこれをリリースしました。すでにテキスト作業でGPT-5を使用している場合、このモデルは同じファミリーを画像生成と編集に拡張します。

Google: Nano Banana (Gemini 2.5 Flash Image)

google/gemini-2.5-flash-image

Google: Nano Banana (Gemini 2.5 Flash Image) は Google の画像生成モデルで、api14 では google/gemini-2.5-flash-image として識別されます。これは画像カテゴリに属し、テキストを副次カテゴリとして持ち、プロバイダーによって 2025-10-07 にリリースされました。このモデルは一般提供されており、知識カットオフは 2025-01-31 です。

Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Thinking

qwen/qwen3-vl-30b-a3b-thinking

Qwen3 VL 30B A3B Thinkingは、Alibabaが維持管理するモデルファミリーであるQwenのマルチモーダルモデルです。Qwen3-VLシリーズに位置し、Thinkingバリアントは、すぐに回答するのではなく推論に追加の労力を費やすように調整されたものです。名前はその形状を反映しています。30Bクラスのモデルで、A3Bはアクティブパラメータ設計を指すため、トークンごとに総重みの一部のみが使用されます。プロバイダーによって2025年10月6日にリリースされ、知識カットオフは2025年3月31日です。

Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Instruct

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

Qwen3 VL 30B A3B Instructは、Qwenのマルチモーダルモデルで、プロバイダーによって2025-10-06にリリースされました。Qwen3 VLファミリーに属し、Instructバリアントは一般的なマルチモーダルタスクにおける指示追従向けに調整されています。api14ではテキストカテゴリに掲載されており、知識カットオフは2025-03-31です。

OpenAI: GPT-5 Pro

openai/gpt-5-pro

GPT-5 ProはOpenAIのテキスト生成モデルで、api14にモデルID openai/gpt-5-proとして掲載されています。テキストカテゴリに属し、OpenAIはこれを最も先進的なモデルと説明しており、推論、コード品質、ユーザー体験が改善されています。プロバイダーによるリリース日は2025-10-06で、学習知識は2024-09-30のカットオフまでなので、それ以降の内容はモデルが学習中に学んだ範囲外です。

OpenAI: GPT-5 Pro (batch)

openai/gpt-5-pro:batch

GPT-5 ProはOpenAIの最も先進的なモデルであり、このバリアントはバッチモードで提供されます。OpenAIは、推論、コード品質、ユーザーエクスペリエンスにおいて大幅な改善を提供するものと説明しており、段階的な推論と強力な指示追従を必要とする複雑なタスク向けに位置付けています。プロバイダーのリリース日は2025-10-06で、知識カットオフは2024-09-30であるため、それ以降の日付のものはモデルがトレーニング中に学習した範囲外です。

Z.ai: GLM 4.6

z-ai/glm-4.6

Z.ai: GLM 4.6 は、プロバイダーによって 2025 年 9 月 30 日にリリースされた Z.ai のテキスト生成モデルです。テキストカテゴリに属し、GLM-4.5 の後継モデルです。その前世代と比較して、Z.ai は主な改善点をコンテキストウィンドウの拡大と説明しており、128K から 200K トークンに拡張されたことで、モデルはより複雑な入力で作業できます。

Anthropic: Claude Sonnet 4.5

anthropic/claude-sonnet-4.5

Claude Sonnet 4.5 は Anthropic のテキストモデルで、プロバイダーによって 2025 年 9 月 29 日にリリースされました。これは Anthropic の Sonnet ラインに位置し、プロバイダーはこれをこれまでで最も先進的な Sonnet モデルと説明しており、実世界のエージェントとコーディングワークフローに最適化されています。api14 ではモデル id anthropic/claude-sonnet-4.5 の下にリストされ、テキストカテゴリに属します。

Anthropic: Claude Sonnet 4.5 (batch)

anthropic/claude-sonnet-4.5:batch

Anthropic: Claude Sonnet 4.5 (batch) は、Anthropic のテキスト生成モデルで、api14 を通じてモデル id anthropic/claude-sonnet-4.5:batch で提供されています。これは Sonnet 系に属し、Anthropic はこれをこれまでで最も先進的な Sonnet モデルと位置づけており、実世界のエージェントとコーディングワークフローに最適化されています。batch バリアントは同じモデルを対話型ではなくバッチワークフロー経由で提供するもので、即時の返信を必要としない作業に適しています。

DeepSeek: DeepSeek V3.2 Exp

deepseek/deepseek-v3.2-exp

DeepSeek V3.2 Expは、DeepSeekによる実験的な大規模言語モデルであり、V3.1と将来のアーキテクチャの間の中間ステップとして2025年9月29日にリリースされました。これはDeepSeek Sparse Attention (DSA)という、細粒度のスパースアテンション機構を導入しています。このモデルは双方向ともにテキストのみで、知識カットオフは2025年7月31日です。

TheDrummer: Cydonia 24B V4.1

thedrummer/cydonia-24b-v4.1

TheDrummer: Cydonia 24B V4.1は、TheDrummerによるテキストモデルで、プロバイダーによって2025-09-27にリリースされました。Mistral Small 3.2 24Bをベースにした、検閲なしのクリエイティブライティングモデルと説明されており、優れた記憶力、プロンプト遵守、知能を備えています。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、言語タスクを対象としています。

Relace: Relace Apply 3

relace/relace-apply-3

Relace Apply 3 は Relace のテキストモデルで、プロバイダーによって 2025 年 9 月 26 日にリリースされました。これは特化型のコードパッチ適用 LLM であり、つまりその役割はコード全般についてチャットすることではなく、AI が提案した編集をソースファイルに直接マージすることです。テキストカテゴリに属し、単一の焦点を絞ったタスク、つまり提案された変更を受け取り、既存のファイルに適用することを中心に構築されています。

Qwen: Qwen3 VL 235B A22B Instruct

qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct

Qwen3 VL 235B A22B Instructは、Qwenによるオープンウェイトのマルチモーダルモデルで、プロバイダーによって2025年9月23日にリリースされました。Qwen3 VLファミリーに属し、指示チューニング済みのバリアントであり、生の研究実験ではなく一般的な視覚言語タスクを対象としています。ウェイトがオープンであるため、実行している内容を検査でき、単一のホスト型エンドポイントを超えたデプロイオプションを検討できます。

DeepSeek: DeepSeek V3.1 Terminus

deepseek/deepseek-v3.1-terminus

DeepSeek V3.1 Terminusは、DeepSeekのテキストモデルで、プロバイダーによって2025年9月22日にリリースされました。これはDeepSeek V3.1のアップデートであり、元のモデルの能力を維持しつつ、言語の一貫性やエージェント能力など、ユーザーから報告された問題に対処しています。知識のカットオフは2025年3月31日です。api14ではテキストカテゴリに属し、モデルID deepseek/deepseek-v3.1-terminusで識別されます。

Qwen: Qwen3 Coder Flash

qwen/qwen3-coder-flash

Qwen3 Coder Flash は、Alibaba のモデルファミリーである Qwen のテキストモデルです。これは Qwen3 Coder Plus の高速かつコスト効率の高いバージョンとして説明されており、ツール呼び出しを通じた自律的なプログラミングのために構築されたプロプライエタリなコーディングエージェントモデルです。このモデルはプロバイダーによって 2025-09-17 にリリースされ、その知識カットオフは 2025-06-30 です。

Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Thinking

qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking

Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Thinking は、Qwen のテキストモデルで、Qwen3-Next シリーズの一部です。これは推論優先のチャットモデルであり、すぐに回答するのではなく、デフォルトで構造化された思考トレースを生成することを意味します。プロバイダーは 2025 年 9 月 11 日にこれをリリースし、知識カットオフは 2025 年 9 月 30 日です。

Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Instruct

qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct

Qwen3 Next 80B A3B Instructは、QwenのQwen3-Nextシリーズに属する、指示チューニング済みのチャットモデルです。これはテキストモデルであり、プロバイダーは「thinking」トレースなしで高速かつ安定した応答に最適化されていると説明しています。プロバイダーによって2025-09-11にリリースされ、知識カットオフは2025-09-30です。

MoonshotAI: Kimi K2 0905

moonshotai/kimi-k2-0905

Kimi K2 0905 は Moonshot AI のテキスト生成モデルで、2025年9月4日に Kimi K2 0711 の9月アップデートとしてリリースされました。合計1兆パラメータを持つ大規模な Mixture-of-Experts (MoE) 言語モデルで、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向けの汎用言語モデルを選定しているなら、ここで評価対象となるモデルファミリーとプロバイダーです。

Nous: Hermes 4 405B

nousresearch/hermes-4-405b

Nous: Hermes 4 405BはNous Researchのテキストモデルで、api14上ではnousresearch/hermes-4-405bとして識別されます。これはMeta-Llama-3.1-405Bをベースに構築された大規模推論モデルで、プロバイダーによって2025-08-26にリリースされました。知識カットオフは2024-08-31であるため、それ以降の出来事に関する質問は、トレーニングデータだけから確実に答えられる範囲を超える可能性があります。

DeepSeek: DeepSeek V3.1

deepseek/deepseek-chat-v3.1

DeepSeek V3.1は、プロバイダーが2025年8月21日にリリースしたDeepSeekのテキストモデルです。671Bパラメータ、アクティブ37Bの大規模ハイブリッド推論モデルであり、二段階のロングコンテキスト設計でDeepSeek-V3ベースを拡張しています。知識カットオフは2025年3月31日です。このモデルはテキストカテゴリに属するため、画像や音声の作業ではなく言語タスクを対象としています。

Mistral: Mistral Medium 3.1

mistralai/mistral-medium-3.1

Mistral Medium 3.1 は、Mistral のエンタープライズグレードのテキストモデルであり、Mistral Medium 3 の更新版です。Mistral はこれを、フロンティアレベルの能力を提供する高性能モデルとして位置づけており、api14 はモデル id mistralai/mistral-medium-3.1 でこれを公開しています。テキストカテゴリに属するため、音声や動画ではなく言語作業向けに構築されており、プロバイダーのリリース日は 2025 年 8 月 13 日です。

Mistral: Mistral Medium 3.1 (batch)

mistralai/mistral-medium-3.1:batch

Mistral Medium 3.1（batch）は、Mistral のテキスト生成モデルであり、Mistral Medium 3 の更新版です。Mistral はベースモデルを、運用コストを抑えながらフロンティア級の能力を提供することを目指した、高性能なエンタープライズグレードの言語モデルと説明しています。api14 では、このモデルは id mistralai/mistral-medium-3.1:batch で公開されており、batch サフィックスはモデルのバッチ版であることを示します。プロバイダーのリリース日は 2025-08-13 で、知識カットオフは 2025-06-30 です。

Z.ai: GLM 4.5V

z-ai/glm-4.5v

GLM 4.5Vは、2025年8月11日にリリースされたZ.aiの視覚言語モデルです。106Bの総パラメータと12B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、Z.aiはこれをマルチモーダルエージェントアプリケーション向けの基盤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ており、モデルを閲覧する際にはそこで見つけることができます。

OpenAI: GPT-5

openai/gpt-5

GPT-5 は OpenAI のテキストモデルで、api14 にモデル ID openai/gpt-5 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、推論、コード品質、ユーザー体験が改善された OpenAI の最も先進的なモデルとされています。プロバイダーによるリリース日は 2025 年 8 月 7 日で、知識カットオフは 2024 年 9 月 30 日です。

OpenAI: GPT-5 (batch)

openai/gpt-5:batch

GPT-5 (batch) は OpenAI のテキストモデルで、api14 にモデル ID openai/gpt-5:batch として掲載されています。これは GPT-5 ファミリーに属し、OpenAI はこれを最も先進的なモデルと説明しており、推論、コード品質、ユーザー体験が改善され、段階的な推論、指示追従、正確性を必要とする複雑なタスクに最適化されています。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す。

OpenAI: GPT-5 Mini

openai/gpt-5-mini

GPT-5 Miniは、2025年8月7日にリリースされたOpenAIのテキストモデルです。これはGPT-5のコンパクト版であり、より軽量な推論タスクを処理するために作られています。OpenAIによれば、フルのGPT-5モデルと同じ指示追従性と安全性チューニングの利点を保ちつつ、レイテンシとコストを削減しています。テキストカテゴリに位置し、より大きなモデルの重さなしにGPT-5スタイルの挙動を求める開発者を対象としています。

OpenAI: GPT-5 Mini (batch)

openai/gpt-5-mini:batch

GPT-5 Mini は OpenAI のテキスト中心のモデルで、GPT-5 のコンパクト版として 2025 年 8 月 7 日にリリースされました。より軽量な推論タスク向けに設計されており、より大規模な GPT-5 モデルの指示追従動作と安全性チューニングを維持しています。ここで扱うバッチ版はモデル id openai/gpt-5-mini:batch で提供されるため、厳密に対話的なトラフィックではなく、バッチ形式の処理を許容するワークロードを対象としています。

OpenAI: GPT-5 Nano

openai/gpt-5-nano

GPT-5 Nano は OpenAI のテキスト生成モデルで、GPT-5 システムの中で最小かつ最速のバリアントとして位置づけられています。開発者ツール、迅速なインタラクション、超低レイテンシ環境向けに構築されています。このモデルはプロバイダーによって 2025-08-07 にリリースされ、知識カットオフは 2024-05-31 です。その決定的なトレードオフは、推論の深さを犠牲にした速度とコスト効率です。OpenAI は、GPT-5…

OpenAI: GPT-5 Nano (batch)

openai/gpt-5-nano:batch

GPT-5 Nano は OpenAI のテキストモデルで、api14 に OpenAI: GPT-5 Nano (batch) として掲載されています。これは GPT-5 システムの中で最小かつ最速のバリアントであり、開発者ツール、迅速なインタラクション、超低レイテンシ環境向けに構築されています。プロバイダーのリリース日は 2025-08-07 で、知識カットオフは 2024-05-31 です。batch バリアントは、モデル id openai/gpt-5-nano:batch で api14 を通じて呼び出すバージョンです。

OpenAI: gpt-oss-120b

openai/gpt-oss-120b

OpenAI: gpt-oss-120b は OpenAI によるオープンウェイトの言語モデルです。これは Mixture-of-Experts (MoE) モデルで、総パラメータ数は 117B、うち 5.1B がフォワードパスごとに活性化されます。プロバイダーによって 2025-08-05 にリリースされ、高度な推論、エージェント、汎用の本番ユースケース向けに設計されています。

OpenAI: gpt-oss-120b (batch)

openai/gpt-oss-120b:batch

OpenAI: gpt-oss-120b (batch) は、OpenAI のオープンウェイト言語モデルです。これは Mixture-of-Experts (MoE) モデルで、総パラメータ数は 1170 億、うち 5.1 億がフォワードパスごとに活性化されます。プロバイダーによって 2025-08-05 にリリースされ、テキストカテゴリに属します。モデル id の「batch」接尾辞は、api14 で提供されるこのモデルのバッチ版を示します。

OpenAI: gpt-oss-20b

openai/gpt-oss-20b

OpenAI: gpt-oss-20b は、OpenAI が Apache 2.0 ライセンスの下でリリースしたオープンウェイトの言語モデルです。総パラメータ数は 210 億で、Mixture-of-Experts (MoE) アーキテクチャを採用し、フォワードパスごとに 36 億のアクティブパラメータを使用します。このモデルはプロバイダーにより 2025-08-05 に公開されました。オープンウェイトかつ Apache 2.0 ライセンスであるため、重みは検査およびセルフホスティングが可能で、OpenAI のモデルラインのテキストカテゴリに位置します。

OpenAI: gpt-oss-20b (batch)

openai/gpt-oss-20b:batch

OpenAI: gpt-oss-20b (batch) は、OpenAI によるオープンウェイトのテキストモデルで、Apache 2.0 ライセンスの下で公開されています。これは Mixture-of-Experts (MoE) アーキテクチャに基づいて構築された 21B パラメータのモデルで、フォワードパスごとに 3.6B のアクティブパラメータを持ちます。batch バリアントは api14 を通じてテキスト生成エンドポイントとして提供され、リクエストで使用するモデル id は openai/gpt-oss-20b:batch です。

Anthropic: Claude Opus 4.1

anthropic/claude-opus-4.1

Claude Opus 4.1 は Anthropic のテキストモデルで、api14 には anthropic/claude-opus-4.1 として掲載されています。これは Anthropic のフラッグシップモデルの更新版であり、プロバイダーによって 2025 年 8 月 5 日にリリースされ、テキストカテゴリに位置づけられています。Anthropic は、以前の Opus リリースと比較してコーディング、推論、エージェントタスクにおける性能が向上したと説明しており、SWE-bench Verified で 74.5% を報告しています。知識カットオフは 2025 年 1 月 31…

Anthropic: Claude Opus 4.1 (batch)

anthropic/claude-opus-4.1:batch

Claude Opus 4.1 (batch) は Anthropic のテキスト生成モデルで、api14 を通じてモデル id anthropic/claude-opus-4.1:batch として提供されています。これは Anthropic のフラッグシップモデルの更新版であり、プロバイダーはコーディング、推論、エージェント的タスクにおける性能向上を提供すると説明しています。batch というラベルは、このバリアントが対話型のレイテンシに敏感なトラフィックではなく、バッチ形式のワークロードを対象としていることを示します。

Mistral: Codestral 2508

mistralai/codestral-2508

Mistral: Codestral 2508 は、プロバイダーが 2025 年 8 月 1 日にリリースした Mistral のテキスト生成モデルです。これは Mistral がコーディング向けの言語モデル系列と説明する Codestral ファミリーに属し、低レイテンシで高頻度の開発者タスク向けに構築されました。api14 上のモデル id は mistralai/codestral-2508 です。

Mistral: Codestral 2508 (batch)

mistralai/codestral-2508:batch

Mistral: Codestral 2508 (batch) は Mistral のテキストモデルで、プロバイダーによって 2025 年 8 月 1 日にリリースされました。これは Mistral のコーディング向け言語モデルであり、一般的な会話ではなく、低レイテンシで高頻度のタスクを中心に構築されています。api14 ではテキストカテゴリに掲載されており、呼び出すモデル id は mistralai/codestral-2508:batch です。

Qwen: Qwen3 Coder 30B A3B Instruct

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

Qwen3 Coder 30B A3B Instructは、AlibabaのQwenチームが維持しているモデルファミリーであるQwenのテキストモデルです。305億パラメータのMixture-of-Experts（MoE）設計で、128個のエキスパートを持ち、そのうち8個がフォワードパスごとにアクティブになります。プロバイダーによって2025年7月31日にリリースされ、知識カットオフは2025年6月30日です。このモデルは、高度なコード生成、リポジトリ規模の理解、エージェント的なツール使用に向けて位置付けられています。

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

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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

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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。