モデル692 件のモデル

AssemblyAI: Universal-3.5 Pro

assemblyai/universal-3-5-pro

AssemblyAI: Universal-3.5 Proは、AssemblyAIの音声テキスト変換モデルであり、プロバイダーのSync APIを通じて提供されます。文字起こしカテゴリに属するため、その役割は狭く特定的です。チャット、推論、生成タスクを処理するのではなく、音声をテキストに変換することです。文字起こしが必要なものを構築している場合、これは他の文字起こしオプションと並べて評価する種類のモデルです。

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。

TypeSafe: Jev Latest

~typesafe/jev-latest

TypeSafe: Jev Latest は TypeSafe のモデルで、api14 の decisions カテゴリに掲載されています。プロバイダーの説明によると、常に Jev ファミリーの最新モデルへリダイレクトされるため、モデル id は固定されたスナップショットではなく移動するターゲットを指します。プロバイダーのリリース日は 2026-09-18 です。時間が経っても固定された挙動が必要な場合は、TypeSafe が新しい Jev リリースを昇格させるにつれて、この id の背後にあるものが変わり得ることを念頭に置いてください。

TypeSafe: Jev 1.13

typesafe/jev-1.13

TypeSafe: Jev 1.13 は TypeSafe による構造化意思決定モデルであり、System One モデル群の最初のものです。TypeSafe は System One モデルを、ソフトウェアのために高速で構造化された意思決定を行い、自由形式の文章ではなく型付きの選択を返すツールとして位置づけています。したがって Jev 1.13 は汎用のチャットや文章作成モデルではありません。その主カテゴリは意思決定であり、意思決定がカバーする唯一のカテゴリです。定義済みの選択肢の中からモデルに選ばせたいソフトウェアを構築しているなら、これは TypeSafe…

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。

Meta: Muse Voice Transcribe 1.0

meta/muse-voice-transcribe-1.0

Meta: Muse Voice Transcribe 1.0は、Metaの音声テキスト変換モデルです。文字起こしカテゴリに属し、ここに記載されているMetaプロバイダー配下のそのファミリーで唯一のモデルです。Metaは2026年9月11日にこれをリリースしました。音声を書き起こしたテキストに変換する必要があるものを作るなら、これがプロバイダーがその用途に位置づけているモデルです。

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…

Black Forest Labs: FLUX Video Edit

black-forest-labs/flux-video-edit

FLUX Video Edit は、FLUX ファミリーの画像モデルを手がける同じプロバイダーである Black Forest Labs の動画モデルです。api14 の動画カテゴリに属し、モデル ID black-forest-labs/flux-video-edit で識別されます。プロバイダーはこれを、ゼロからの生成モデルではなく高速な編集モデルと説明しています。既存のクリップと指示を受け取り、要求された変更を適用したそのクリップの新しいバージョンを返します。

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。

OpenAI: GPT Image 2.5 Sunburst

openai/gpt-image-2.5-sunburst

GPT Image 2.5 Sunburst は OpenAI の画像生成および編集モデルです。これは GPT Image 2.5 シリーズに属し、そのファミリーの中で精度重視のティアとして位置づけられ、詳細なクリエイティブ作業を目的としています。api14 ではモデル id は openai/gpt-image-2.5-sunburst で、これはゲートウェイ経由でリクエストを送信するときに使用する識別子です。

OpenAI: GPT Image 2.5 Flare

openai/gpt-image-2.5-flare

GPT Image 2.5 Flare は OpenAI の画像生成および編集モデルです。これは GPT Image 2.5 シリーズに属し、そのシリーズの中で速度重視のティアとして位置付けられており、最も要求の厳しい単一の出力ではなく、大量の日常的な画像作業を対象としたバリアントとなっています。ワークロードが安定したペースで画像を生成または修正することを伴う場合、このモデルがその役割を意図したファミリー内のモデルです。

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。

Microsoft AI: MAI-Image-2.6

microsoft/mai-image-2.6

MAI-Image-2.6 は Microsoft の画像生成および編集モデルで、Microsoft AI によって MAI-Image-2.6 ファミリーの precision ティアとしてリリースされました。速度を重視する代わりに忠実度を一部犠牲にした、より高速な兄弟モデル MAI-Image-2.6 Flash と並んで位置づけられています。このモデルはデザインにそのまま使えるビジュアルを想定しており、ラフスケッチとしてではなく、完成したレイアウトに耐えうる出力が必要な作業を対象としています。

Microsoft AI: MAI-Image-2.6 Flash

microsoft/mai-image-2.6-flash

Microsoft AI: MAI-Image-2.6 Flash は、Microsoft の画像生成モデルで、MAI-Image-2.6 ファミリーの一部です。そのファミリー内では、低レイテンシかつ低コストのメンバーとして位置づけられ、レイテンシに敏感な高スループットの本番ワークロード向けに構築されています。単発の慎重に調整された出力ではなく、大規模な画像生成と編集を必要とするチームを対象としています。

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。

Microsoft AI: MAI-Transcribe 2

microsoft/mai-transcribe-2

Microsoft AI: MAI-Transcribe 2 は、Microsoft の音声テキスト変換モデルで、2026年9月3日にリリースされました。文字起こしカテゴリに属するため、その役割は狭く具体的です。つまり、話された音声を書き言葉のテキストに変換することです。Microsoft はこれを多言語システムとして位置づけており、提供元によれば FLEURS 多言語ベンチマークで第1位にランクされています。あなたの業務が複数の言語の音声を扱うなら、提供元の裏付けとベンチマークでの順位というこの組み合わせが、汎用モデルではなくこのモデルを検討すべき主な理由です。

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…

MiniMax: H3 Max

minimax/hailuo-3-max

MiniMax: H3 Maxは、MiniMaxの動画生成モデルで、fal.aiとの共同リリースです。動画カテゴリに属し、MiniMax H3からの追加トレーニングによって派生しています。より高速なテキストから動画、および画像から動画の生成向けに設計されており、書かれたプロンプトや静止画像を動くクリップに変換することが中心的なタスクとなるワークフローに適しています。

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。

Alibaba: Wan 3.0 Prime

alibaba/wan-3.0-prime

Wan 3.0 Prime は Alibaba の動画生成モデルで、api14 にモデル ID alibaba/wan-3.0-prime として掲載されています。これは Alibaba の Wan 3.0 の高速モード版であり、その目的として text-to-video と first-frame image-to-video 生成が挙げられています。すでに Wan シリーズに馴染みがあるなら、別のモデルファミリーではなく、より高速な兄弟モデルと考えてください。

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。

Meta: Muse Image

meta/muse-image

Muse Image は Meta の画像生成モデルで、api14 にモデル ID meta/muse-image として掲載されています。Meta はこれをエージェント型画像生成モデルと説明しています。つまり、プロンプトを単純にピクセルへ直接マッピングするのではなく、レンダリングの前に推論し、出力を生成する前にリクエストを分解します。このモデルは画像カテゴリに属し、プロバイダーのリリース日 2026-08-26 によって識別されます。

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。

Recraft: Recraft V4 Styles Pro

recraft/recraft-v4-styles-pro

Recraft: Recraft V4 Styles Pro は Recraft の画像生成モデルです。画像カテゴリに属し、スタイルの一貫性を中心に設計されています。プロバイダーはこれをスタイル一貫性のある画像生成モデルと説明しており、すべてのリクエストに少なくとも 1 つのスタイル参照画像が必要です。すでに持っている見た目に一致する生成画像が必要で、汎用的なレンダリングでは困る場合、Recraft がその用途に向けて位置づけているモデルがこれです。

Recraft: Recraft V4 Styles Vector

recraft/recraft-v4-styles-vector

Recraft V4 Styles Vector は Recraft の画像生成モデルで、api14 にモデル ID recraft/recraft-v4-styles-vector として掲載されています。画像カテゴリに属し、スタイルの一貫性を中心に設計されています。テキストプロンプトだけで画像を生成するのではなく、すべてのリクエストでスタイル参照画像を受け取り、それらの参照の視覚スタイルを再現する新しい画像を生成します。Recraft はこのモデルのプロバイダーであり、プロバイダーのリリース日は 2026-08-26 です。

Recraft: Recraft V4 Styles Pro Vector

recraft/recraft-v4-styles-pro-vector

Recraft V4 Styles Pro Vector は、Recraft の画像生成モデルで、api14 上にモデル ID recraft/recraft-v4-styles-pro-vector で掲載されています。画像カテゴリに属し、スタイル一貫性のあるベクター出力のために特別に作られています。その名前が焦点を示しています。すなわち、Recraft の V4 Styles ラインの Pro ティアで、ラスター画像ではなく SVG を生成するものです。Recraft はこのモデルの提供元であり、提供元のリリース日は 2026-08-26 です。

Recraft: Recraft V4 Styles

recraft/recraft-v4-styles

Recraft V4 Styles は、デザイン指向の画像ツールで知られるプロバイダー Recraft の画像生成モデルです。画像カテゴリに属し、その決定的な特徴はスタイルの一貫性です。プロンプトを単発のリクエストとして扱うのではなく、指定した参照画像のレンダリングを再現す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 2026 年 8 月 26 日にリリースされました。汎用のチャットやテキストのモデルではないため、文章による回答を期待するワークフローには適しません。その出力はすべて視覚的なものです。

Alibaba: Wan 3.0

alibaba/wan-3.0

Alibaba: Wan 3.0 は Alibaba の動画生成モデルです。動画カテゴリに属し、api14 上では alibaba/wan-3.0 として識別されます。このモデルはテキストと画像を動画に変換するために作られており、汎用テキストモデルではなく、Alibaba の他の生成関連の取り組みと並ぶ位置づけです。

HeyGen: Avatar IV

heygen/avatar-iv

HeyGen: Avatar IVは、AIアバターとトーキングヘッド動画の分野で知られる企業HeyGenによる動画生成モデルです。動画カテゴリに属し、汎用映像生成ではなく、人物のアニメーション化に特化して構築されています。このモデルはプロバイダーによって2026年8月24日にリリースされました。