モデル692 件のモデル

VoyageAI by MongoDB: voyage-4

voyageai/voyage-4

voyage-4 は Voyage AI の汎用埋め込みモデルです。Voyage AI は現在 MongoDB の一部となっている Voyage 埋め込みファミリーを手がける企業です。これは api14 上にモデル id voyageai/voyage-4 で掲載されており、embeddings カテゴリに属するため、チャット応答を生成するのではなく、テキストをベクトルに変換するために作られています。検索やサーチシステム向けに埋め込みモデルを選ぶなら、これは他の汎用埋め込みの選択肢と並べて評価する種類のモデルです。

VoyageAI by MongoDB: voyage-4-large

voyageai/voyage-4-large

MongoDBによるVoyageAI: voyage-4-largeは、Voyage AIの埋め込みモデルです。Voyage AIは、そのモデルがVoyageAI by MongoDBという名前で配布されているプロバイダーです。これは埋め込みカテゴリに属しており、チャット応答を生成するのではなく、テキストをベクトルに変換するために構築されていることを意味します。検索や類似度のパイプライン向けにモデルを選ぶのであれば、これは会話能力ではなく埋め込み品質で評価する種類のモデルです。

Anthropic: Claude Opus 5

anthropic/claude-opus-5

Claude Opus 5 は Anthropic のフラッグシップモデルであり、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のために作られています。Anthropic の Claude ラインの最上位に位置し、より小さなモデルでは筋道を見失ったり詳細を見落としたりするようなタスクを対象としています。プロバイダーによって 2026 年 7 月 24 日にリリースされ、api14 の text カテゴリに掲載されています。

Anthropic: Claude Opus 5 (batch)

anthropic/claude-opus-5:batch

Claude Opus 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:batch として提供されます。Anthropic は Claude Opus 5 をフラッグシップモデルと位置づけており、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おり、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。プロバイダーのリリース日は 2026-07-24 であるため、長く確立されたものではなく、Claude ラインへの最近の追加です。

Microsoft AI: MAI-Image-2.5 Pro

microsoft/mai-image-2.5-pro

MAI-Image-2.5 Pro は Microsoft の画像生成モデルで、モデル ID microsoft/mai-image-2.5-pro として登録されています。画像カテゴリに属し、プロバイダーによる説明では、Azure AI Foundry 経由で利用できる高品質な画像生成モデルとされています。すでに Microsoft のエコシステム内で作業している場合や、プロバイダー間で画像モデルを比較している場合、これは検討すべき Microsoft の選択肢です。

Microsoft AI: MAI-Voice-2-Flash

microsoft/mai-voice-2-flash

MAI-Voice-2-Flash は、Microsoft AI によるテキスト読み上げモデルで、プロバイダーによって 2026 年 7 月 23 日にリリースされました。これは音声カテゴリに属し、低レイテンシの音声生成のために特別に構築されているため、汎用のテキストやビジョンの領域ではなく、音声エージェント、アシスタント、コールセンター、アクセシビリティツール、ナレーションと同じワークロード群に位置づけられます。書かれた入力をリアルタイムで音声出力に変換する必要があるものを構築しているなら、これは Microsoft が手に取ることを想定している種類のモデルです。

inclusionAI: Ling 3.0 Flash

inclusionai/ling-3.0-flash

Ling 3.0 Flash は inclusionAI のテキストモデルで、プロバイダーによって 2026-07-23 にリリースされました。これは 124B パラメータの Mixture-of-Experts (MoE) モデルで、トークンあたりおよそ 5.1B パラメータが活性化されます。プロバイダーが示す設計上の優先事項はトークン効率と本番規模のエージェント推論であり、これは単発のチャットではなくエージェントワークロードを実行する開発者を対象としたモデルとして位置づけています。

Qwen: Qwen-Audio-3.0-TTS Plus

qwen/qwen-audio-3.0-tts-plus

Qwen-Audio-3.0-TTS Plus は、Alibaba のモデルファミリーである Qwen のテキスト読み上げモデルです。音声カテゴリに属し、Alibaba のより高品質なテキスト読み上げモデルとして説明されており、同じラインの標準ティアより上位に位置づけられています。テキストから音声を生成し、通常は Alibaba 側の DashScope Speech Synthesizer API を通じて利用します。プロバイダーによって 2026-07-23 にリリースされました。

Qwen: Qwen-Audio-3.0-TTS Flash

qwen/qwen-audio-3.0-tts-flash

Qwen-Audio-3.0-TTS Flash は、Alibaba のモデルファミリーである Qwen のテキスト読み上げモデルです。音声カテゴリに属し、プロバイダーによって高速でコスト効率の高いテキスト読み上げシステムとして説明されています。このモデルはプロバイダーによって 2026-07-23 にリリースされました。すでに Qwen エコシステム内で作業している場合、または OpenAI スタイルのクライアントに適合するホスト型 TTS オプションが必要な場合、これは評価すべきモデルです。

SpaceXAI: Grok STT 1.0

x-ai/grok-stt-1.0

SpaceXAI: Grok STT 1.0 は xAI 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、その役割は狭く明確です。音声を入力として受け取り、文字起こしを出力として返します。汎用のチャットや推論モデルではないため、会話する相手ではなく、パイプライン内の専用コンポーネントとして扱うべきです。プロバイダーのリリース日は 2026-07-23 です。

Poolside: Laguna S 2.1

poolside/laguna-s-2.1

Poolside: Laguna S 2.1 は Poolside のテキストモデルで、api14 にモデル ID poolside/laguna-s-2.1 として掲載されています。Poolside はこれを Laguna ラインにおける最新のコーディングエージェントモデルと説明しています。総パラメータ数 118B、アクティブパラメータ 8B のモデルで、これはアーキテクチャがトークンごとに全パラメータ数ではなく、より小さな重みのサブセットを活性化することを意味します。プロバイダーのリリース日は 2026-07-21 です。

Poolside: Laguna S 2.1 (free)

poolside/laguna-s-2.1:free

Laguna S 2.1 は Poolside のコーディングエージェントモデルで、api14 上でモデル id poolside/laguna-s-2.1:free として提供されています。これは Poolside の Laguna ラインにおける最新のコーディングエージェントモデルで、プロバイダーのリリース日は 2026-07-21 です。総パラメータ数 118B、アクティブパラメータ数 8B のモデルで、Terminal-Bench 2.1 では 70.2% を記録しています。

Google: Gemini 3.6 Flash

google/gemini-3.6-flash

Google: Gemini 3.6 Flash は Google のテキストモデルで、api14 上にモデル ID google/gemini-3.6-flash 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、エージェントワークフロー、Web およびアプリ開発向けに作られた高効率モデルであり、洗練された出力と不要な編集の削減を重視しているとされています。すでに Google の Gemini シリーズを利用しているなら、これは api14 を通じて利用できる Flash ティアの選択肢です。

Google: Gemini 3.6 Flash (batch)

google/gemini-3.6-flash:batch

Google: Gemini 3.6 Flash (batch) は Google のテキストモデルで、api14 を通じてモデル ID google/gemini-3.6-flash:batch として提供されています。Google は Gemini 3.6 Flash を、コーディング、エージェント型ワークフロー、Web およびアプリ開発を対象とした高効率モデルとして位置づけており、不要な編集を抑えつつ洗練された出力を生成するように作られています。batch バリアントは、対話型ではなくバッチエンドポイントでこのモデルの動作を利用したい場合に api14 を通じて呼び出すバージョンです。

Google: Gemini 3.5 Flash Lite

google/gemini-3.5-flash-lite

Google: Gemini 3.5 Flash Liteは、2026年7月21日にリリースされたGoogleのテキストモデルです。Googleはこれを、エージェント機能を強化した高効率モデルとして位置づけ、複雑なマルチエージェントワークフロー内で集中的なタスクを実行するサブエージェントに適していると説明しています。api14上のテキストカテゴリに属し、汎用フラッグシップではなく、範囲の明確なジョブに適した能力を持つモデルを必要とする開発者を対象としています。

Google: Gemini 3.5 Flash Lite (batch)

google/gemini-3.5-flash-lite:batch

Gemini 3.5 Flash Lite (batch) は Google のテキストモデルで、ここではモデル ID google/gemini-3.5-flash-lite:batch として提供されています。Google はこれを、エージェント機能を強化した高効率モデルと説明しており、より大規模なマルチエージェントワークフロー内で集中的なタスクを実行するサブエージェント向けに位置づけています。1 つのオーケストレーションモデルが狭い範囲のジョブをヘルパーモデルに委任するシステムを構築しているなら、これは Google がその役割を想定している種類のモデルです。

Krea: Krea 2 Large

krea/krea-2-large

Krea: Krea 2 Large は Krea の画像生成モデルです。Krea 2 ラインの最上位に位置し、Krea 2 Medium の 2 倍以上のサイズを持ち、その軽めのポストトレーニングにより、生成される画像は、磨き上げのために heavily にチューニングされたモデルから期待されるよりも、より raw で、より textured で、より柔軟な性格を持ちます。プロジェクト用の画像モデルを選ぶなら、これはファミリーの中でより大きく、より高機能な選択肢です。

Krea: Krea 2 Medium

krea/krea-2-medium

Krea: Krea 2 Medium は Krea の画像生成モデルです。画像カテゴリに属し、プロバイダーによって、バランスが取れたコスト効率の良い選択肢であり、幅広いユースケースの実用的な出発点になると説明されています。新しいプロジェクト用の画像モデルを選ぶ場合、これは専門特化ツールではなく汎用のデフォルトとして位置づけられています。

Krea: Krea 2 Medium Turbo

krea/krea-2-medium-turbo

Krea: Krea 2 Medium Turbo は Krea の画像生成モデルです。これは Krea 2 Medium の蒸留された速度重視のバリアントで、フルモデルの遅く重い挙動よりも高速な生成が重視される、迅速な反復とグラフィックデザインの探索のために作られています。あなたのチームがすでに Krea ファミリーを知っているなら、単一の慎重に調整されたレンダーを生成するよりも、多くの視覚的アイデアを素早く進めたいときに手を伸ばすべきバージョンです。

Meituan: LongCat 2.0

meituan/longcat-2.0

Meituan: LongCat 2.0 は Meituan のテキストモデルで、プロバイダーによって 2026-07-20 にリリースされました。これはスパースな mixture-of-experts 言語モデルで、合計 1.6T のうち 48B のアクティブパラメータを持ちます。api14 上のモデル id は meituan/longcat-2.0 で、主なカテゴリは text です。

SpaceXAI: Grok Imagine Video 1.5

x-ai/grok-imagine-video-1.5

SpaceXAI: Grok Imagine Video 1.5 は xAI の動画生成モデルです。動画カテゴリに属し、api14 上では x-ai/grok-imagine-video-1.5 として識別されます。プロバイダのリリース日は 2026-07-20 です。書かれたアイデアや静止画像を短い動画クリップに変換する必要があるパイプラインを構築しているなら、これは評価すべきタイプのモデルです。

Thinking Machines: Inkling

thinkingmachines/inkling

Thinking Machines: Inkling は、Thinking Machines Lab によるオープンウェイトのマルチモーダルな mixture-of-experts モデルです。975B の総パラメータのうち 41B がアクティブパラメータで、汎用推論、コーディング、エージェント型およびツール利用システム向けに設計されています。api14 ではモデル id thinkingmachines/inkling の下に掲載されており、text カテゴリに属します。

Thinking Machines: Inkling (free)

thinkingmachines/inkling:free

Inkling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975Bのうち41Bがアクティブパラメータで、汎用推論、コーディング、エージェント型およびツール利用システム向けに設計されています。api14ではモデルID thinkingmachines/inkling:freeで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2026-07-17です。

Auto Router (Beta)

openrouter/auto-beta

Auto Router (Beta) は OpenRouter のモデルで、モデル ID は openrouter/auto-beta として登録されています。これは image カテゴリに属しつつ text もカバーしており、複数の種類の入力を受け付け、複数の種類の出力を返せることを反映しています。OpenRouter はこれを自社の Auto Router の実験的バージョンと説明しており、新しい改善が汎用ルーターに到達する前にテストされる場所です。プロバイダーはベータ版の挙動を想定すべきだと注記しているため、固定された凍結モデルではなく、動くターゲットとして扱ってください。

Deepgram: Aura-2

deepgram/aura-2

Deepgram: Aura-2 は Deepgram のテキスト読み上げモデルで、api14 の speech カテゴリに掲載されています。Deepgram はこのモデルを提供するプロバイダーであり、Aura-2 は音声合成のための Deepgram の正規の Aura-2 音声カタログを中心に構築されています。すでに Deepgram の音声ラインナップを利用している場合、これは別個の、あるいは名前を変えた派生版ではなく、api14 を通じて公開された同じ音声ファミリーです。

MoonshotAI: Kimi K3

moonshotai/kimi-k3

Kimi K3はMoonshot AIのマルチモーダル推論モデルで、2026年7月16日にプロバイダーからリリースされました。2.8兆パラメータのオープンウェイトモデルで、api14ではテキストカテゴリに位置づけられていますが、入力としてテキスト以外も受け付けます。Moonshot AIはこれを複雑なコーディング、ナレッジワーク、長期的なエージェントワークフロー向けと位置づけています。

MoonshotAI: Kimi K3 (batch)

moonshotai/kimi-k3:batch

MoonshotAI: Kimi K3 (batch) は Moonshot AI のテキスト生成モデルで、api14 上ではモデル id moonshotai/kimi-k3:batch で識別されます。これはオープンウェイトのマルチモーダル推論モデルで、2.8 兆パラメータを持ち、軽量なチャットではなく要求の厳しい作業向けに構築されています。batch バリアントは api14 を通じて呼び出すバージョンであり、プロバイダーからのベース Kimi K3 リリースと同じモデルアイデンティティと動作を保ちます。

Meta: Muse Spark 1.1

meta/muse-spark-1.1

Meta: Muse Spark 1.1 は Meta のマルチモーダル推論モデルで、api14 上では meta/muse-spark-1.1 として識別されます。Meta はこれをエージェント的タスク向けに位置づけています。つまり、単一の質問に答えるのではなく、モデルが計画を立て、ツールを呼び出し、複数のステップにわたってタスクを遂行することが期待される作業です。これはカタログのテキストカテゴリに属し、プロバイダーによって 2026 年 7 月 16 日にリリースされました。

NVIDIA: Nemotron 3 Embed 1B (free)

nvidia/nemotron-3-embed-1b:free

NVIDIA Nemotron 3 Embed 1B は、NVIDIA によるオープンなテキスト埋め込みモデルです。Nemotron 3 ファミリーに属し、api14 上で識別子 nvidia/nemotron-3-embed-1b:free として無料モデルとして配布されています。NVIDIA はこれを生成チャットモデルではなく埋め込みモデルとして位置付けており、その役割はテキストを保存、比較、検索できるベクトルに変換することです。プロバイダーによって 2026-07-16 にリリースされました。

MiniMax: Speech 2.8 HD

minimax/speech-2.8-hd

MiniMax: Speech 2.8 HD は MiniMax のテキスト読み上げモデルです。speech カテゴリに属し、書かれたテキストを音声に変換するために作られています。モデルは MiniMax が提供しており、api14 ではモデル id minimax/speech-2.8-hd で提供されます。MiniMax の speech ラインナップをすでにご存じなら、これは Speech 2.8 の HD 版であり、生成された音声が副産物ではなく製品そのものであるアプリケーション向けに位置づけられています。

MiniMax: Speech 2.8 Turbo

minimax/speech-2.8-turbo

MiniMax: Speech 2.8 Turboは、MiniMaxのテキスト読み上げモデルです。speechカテゴリに属し、書かれたテキストを音声に変換する必要があるアプリケーション向けに作られています。MiniMaxがこのモデルのプロバイダーであり、api14上のモデルIDはminimax/speech-2.8-turboです。

Deepgram: Nova-3

deepgram/nova-3

Deepgram Nova-3 は Deepgram の音声テキスト変換モデルで、api14 にモデル id deepgram/nova-3 として掲載されています。文字起こしカテゴリに属し、Deepgram はこれを単一言語と多言語の両方の文字起こしをサポートする汎用音声テキスト変換モデルと説明しています。アプリケーションで録音またはストリーミングされた音声を書き起こされたテキストに変換する必要があるなら、これはプロバイダーがまさにそのために構築した種類のモデルです。

OpenAI: GPT-5.6 Luna Pro

openai/gpt-5.6-luna-pro

GPT-5.6 Luna Pro は OpenAI のテキストモデルで、api14 上では openai/gpt-5.6-luna-pro として識別されます。基盤となるモデルは GPT-5.6 Luna と共通ですが、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 年 7 月 9 日で、知識カットオフは 2026 年 2 月 16 日です。

OpenAI: GPT-5.6 Luna Pro (batch)

openai/gpt-5.6-luna-pro:batch

GPT-5.6 Luna Pro (batch) は OpenAI のテキストモデルで、api14 上では openai/gpt-5.6-luna-pro:batch として識別されます。基盤となるモデルは GPT-5.6 Luna 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。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。プロバイダーのリリース日は 2026-07-09 で、モデルの知識カットオフは 2026-02-16 です。

OpenAI: GPT-5.6 Luna

openai/gpt-5.6-luna

GPT-5.6 Luna は OpenAI のテキストモデルで、GPT-5.6 シリーズの一部です。OpenAI はこれを高速でコスト効率が高いと説明しており、ファミリー内で最大または最も高性能なメンバーというよりも、大量処理やレイテンシに敏感な作業向けに位置づけています。テキストカテゴリに属するため、その目的は音声、動画、埋め込みタスクではなく、言語の理解と生成です。

OpenAI: GPT-5.6 Luna (batch)

openai/gpt-5.6-luna:batch

GPT-5.6 Luna (batch) は OpenAI のテキストモデルで、GPT-5.6 シリーズの一部です。OpenAI はこれを、同シリーズにおける高速でコスト効率の高いエントリとして位置づけており、大量処理やレイテンシに敏感な作業を対象としています。batch バリアントは api14 を通じてモデル id openai/gpt-5.6-luna:batch で提供されるため、既存の OpenAI 互換クライアントコードを変更せずにリクエストをルーティングできます。

OpenAI: GPT-5.6 Terra Pro

openai/gpt-5.6-terra-pro

GPT-5.6 Terra Proは、OpenAIのテキストモデルで、プロバイダーによって2026年7月9日にリリースされました。基盤となるモデルはGPT-5.6 Terraと共通ですが、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。Terraラインにすでに馴染みがあるなら、実質的な違いは異なるベースモデルではなく提供モードです。

OpenAI: GPT-5.6 Terra Pro (batch)

openai/gpt-5.6-terra-pro:batch

GPT-5.6 Terra Pro (batch) は OpenAI のテキストモデルで、api14 上では openai/gpt-5.6-terra-pro:batch として識別されます。基盤となるモデルは GPT-5.6 Terra と共有していますが、reasoning.mode を pro に設定して提供されており、これは複雑なタスクでより高品質な応答を目指すものです。プロバイダーは 2026-07-09 にこれをリリースし、知識カットオフは 2026-02-16 です。batch というラベルは、別のベースモデルではなく、ゲートウェイを通した提供方法を示しています。

OpenAI: GPT-5.6 Terra

openai/gpt-5.6-terra

GPT-5.6 Terra は OpenAI のテキストモデルで、GPT-5.6 シリーズの一部です。OpenAI はこれを同シリーズのバランス型ティアと位置づけており、フラッグシップの Sol ティアとコスト効率の高い Luna ティアの間にあります。プロバイダーによって 2026 年 7 月 9 日にリリースされ、知識カットオフは 2026 年 2 月 16 日です。GPT-5.6 ファミリー内で選ぶなら、Terra は中間の選択肢です。Luna より高機能で、Sol より低機能であり、単一の狭いニッチではなく一般的な作業を目的としています。

OpenAI: GPT-5.6 Terra (batch)

openai/gpt-5.6-terra:batch

GPT-5.6 Terra は OpenAI のテキストモデルで、GPT-5.6 シリーズの一部です。そのシリーズ内では中間に位置します。OpenAI はこれを、フラッグシップの Sol ティアとコスト効率の高い Luna ティアの間に位置するバランス型モデルと説明しています。バッチバリアントはここで公開されているバージョンで、api14 上のモデル id は openai/gpt-5.6-terra:batch です。知識カットオフは 2026-02-16 です。

OpenAI: GPT-5.6 Sol Pro

openai/gpt-5.6-sol-pro

GPT-5.6 Sol Proは、2026年7月9日にリリースされたOpenAIのテキストモデルです。基盤となるモデルはGPT-5.6 Solと共有していますが、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。Solファミリーをすでにご存じであれば、実用上の違いは別のベースモデルではなく提供モードにあります。

OpenAI: GPT-5.6 Sol Pro (batch)

openai/gpt-5.6-sol-pro:batch

GPT-5.6 Sol Pro (batch) は OpenAI のテキストモデルで、api14 にモデル id openai/gpt-5.6-sol-pro:batch として掲載されています。これは GPT-5.6 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ため、複雑なタスクでより高品質な応答を生成します。プロバイダーのリリース日は 2026-07-09 で、知識カットオフは 2026-02-16 です。batch というラベルは、別のベースモデルではなく、このバリアントの提供方法を示しています。

OpenAI: GPT-5.6 Sol

openai/gpt-5.6-sol

GPT-5.6 Sol は OpenAI のテキストモデルであり、GPT-5.6 シリーズのフラッグシップ製品です。プロバイダーによって 2026 年 7 月 9 日にリリースされ、知識カットオフは 2026 年 2 月 16 日です。api14 ではモデル ID openai/gpt-5.6-sol で登録されており、テキストカテゴリに属するため、音声や動画の生成ではなく言語処理を目的としています。

OpenAI: GPT-5.6 Sol (batch)

openai/gpt-5.6-sol:batch

GPT-5.6 Solは、OpenAIが2026年7月9日にリリースしたGPT-5.6シリーズのフラッグシップモデルです。このシリーズの最上位に位置し、軽量なチャットではなく要求の厳しい作業向けに位置づけられています。api14でのモデルIDはopenai/gpt-5.6-sol:batchで、textカテゴリに掲載されています。知識カットオフは2026年2月16日であるため、それ以降に変更されたものはトレーニング中にモデルが学習した範囲外です。

SpaceXAI: Grok 4.5

x-ai/grok-4.5

SpaceXAI: Grok 4.5 は xAI のテキスト生成モデルで、api14 にモデル id x-ai/grok-4.5 として掲載されています。テキストカテゴリに属し、プロバイダーによってコーディング、ナレッジワーク、STEM タスクにおいてフロンティア性能を持つモデルとして位置づけられています。プロバイダーのリリース日は 2026-07-08 です。本番ワークロード向けにモデルを評価している場合、タスクがカジュアルなチャットだけでなくコード、技術的推論、知識集約的な作業に傾いているなら、これは検討すべき候補です。

xAI: Grok Latest

~x-ai/grok-latest

Grok Latest は xAI のテキスト生成モデルで、api14 上にモデル id ~x-ai/grok-latest として公開されています。名前とプロバイダーの説明が示すとおり、このエントリは常に xAI の最新の Grok モデルへ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、xAI が現在最新と見なしている Grok バージョンによって処理されます。そのため、新しいバージョンが出荷されるたびに統合を更新することなく、xAI の最新の Grok を追跡したい場合に便利な選択肢となります。

AionLabs: Aion-3.0-Mini

aion-labs/aion-3.0-mini

AionLabs: Aion-3.0-Mini は AionLabs のテキストモデルで、プロバイダーによって 2026 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、製作者によって DeepSeek ファミリーのモデル上に構築されたマルチモデル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して説明されています。単一のジェネレーターに頼るのではなく、複数の特化したモデルがそれぞれ出力に貢献する協調生成プロセスを使用します。api14 上のモデル id は aion-labs/aion-3.0-mini です。

AionLabs: Aion-3.0

aion-labs/aion-3.0

AionLabs: Aion-3.0 は AionLabs のテキストモデルです。これは GLM ファミリーのモデルを基盤とし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であり、複数の特化したモデルがそれぞれ出力に貢献する協調生成プロセスを使用しています。この設計は、モデルが単一のモノリシックなネットワークではなく、協調して動作するコンポーネントの集合であることを意味しており、本番環境での挙動を考える際にはこの点を念頭に置く価値があります。

Tencent: Hy3

tencent/hy3

Tencent: Hy3 は Tencent が作成したテキストモデルです。これは Mixture-of-Experts モデルで、総パラメータ数は 2950 億、うち常時有効なのは 210 億で、top-8 ルーティングを持つ 192 のエキスパートに分散されています。Tencent はこれを推論、エージェント型ワークフロー、実運用での利用のために構築しました。プロバイダーのリリース日は 2026-07-06 です。

Poolside: Laguna XS 2.1

poolside/laguna-xs-2.1

Laguna XS 2.1 は Poolside のテキストモデルで、33B-A3B カテゴリの最新コーディングエージェントモデルとしてリストされています。これは、2026年4月にリリースされた Poolside の以前の Laguna XS.2 モデルからの前進であり、このバージョンのプロバイダーリリース日は2026年7月2日です。すでに Poolside のエージェント指向モデルを使用している場合、これがそのラインの現在のイテレーションです。

Poolside: Laguna XS 2.1 (free)

poolside/laguna-xs-2.1:free

Poolside: Laguna XS 2.1 (free) は Poolside のテキストモデルで、api14 にモデル id poolside/laguna-xs-2.1:free で掲載されています。これは 33B-A3B カテゴリの最新コーディングエージェントモデルであり、2026 年 4 月にリリースされた Poolside の Laguna XS.2 モデルからの前進です。Laguna XS 2.1 のプロバイダーリリース日は 2026-07-02 です。コーディングエージェント作業向けにモデルを選んでいて、このサイズクラスで Poolside…

Anthropic: Claude Sonnet 5

anthropic/claude-sonnet-5

Claude Sonnet 5 は Anthropic のテキストモデルで、api14 に anthropic/claude-sonnet-5 として掲載されています。Anthropic はこれを、コーディング、エージェント、プロフェッショナルな業務にわたる最先端の性能を備えた、最も能力の高い Sonnet クラスのモデルと説明しています。テキストカテゴリに属し、プロバイダーによって 2026-06-30 にリリースされました。

Anthropic: Claude Sonnet 5 (batch)

anthropic/claude-sonnet-5:batch

Claude Sonnet 5 (batch) は Anthropic のテキストモデルで、api14 上でモデル id anthropic/claude-sonnet-5:batch として提供されています。Anthropic は Sonnet 5 を、コーディング、エージェント、プロフェッショナル業務にわたるフロンティア性能を備えた、Sonnet クラスで最も能力の高いモデルと説明しています。batch…

Google: Nano Banana 2 Lite (Gemini 3.1 Flash Lite Image)

google/gemini-3.1-flash-lite-image

Google: Nano Banana 2 Lite (Gemini 3.1 Flash Lite Image) は Google の画像生成モデルで、api14 にモデル ID google/gemini-3.1-flash-lite-image として掲載されています。画像カテゴリに属し、テキストを副次カテゴリとし、Google はこれを最も高速でコスト効率の高い Gemini 画像モデルと位置づけており、高速な開発パイプラインと迅速なビジュアル探索を対象としています。プロバイダーのリリース日は 2026-06-30 で、モデルの知識カットオフは 2025-01-01 です。

Sakana: Fugu Ultra

sakana/fugu-ultra

Sakana: Fugu UltraはSakana AIのテキスト生成モデルであり、同社のFuguファミリーの中でより高性能な選択肢として最上位に位置しています。Fuguシリーズが異例なのはそのアーキテクチャにあります。単一の monolithic 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。Fugu…

Alibaba: HappyHorse 1.1

alibaba/happyhorse-1.1

Alibaba: HappyHorse 1.1 は Alibaba の動画生成モデルです。動画カテゴリに属し、その役割は入力をもとに、テキストや静止画ではなく短い動画クリップを生成することです。生成されたモーションコンテンツが必要な製品を構築していて、すでに Alibaba のモデルや OpenAI 互換のスタックを使っているなら、この枠に入る候補として評価する価値があります。

OpenAI: GPT Image 2

openai/gpt-image-2

GPT Image 2 は OpenAI の画像生成モデルで、api14 にモデル ID openai/gpt-image-2 として掲載されています。画像カテゴリに属し、OpenAI はこれを最新の画像生成モデルと説明しており、高忠実度の画像生成と編集をサポートします。アプリケーションでテキストではなく画像を生成または修正する必要がある場合、まず検討すべきモデルファミリーです。

OpenAI: GPT Image 1

openai/gpt-image-1

GPT Image 1 は OpenAI の画像生成および編集モデルで、api14 にモデル ID openai/gpt-image-1 として掲載されています。画像カテゴリに属し、プロバイダーは専用の Images API を通じて画像を生成および編集すると説明しています。すでに OpenAI のモデルを使用している場合、同じベンダーであり、ここでは api14 の OpenAI 互換サーフェスを通じて公開されています。

OpenAI: GPT Image 1 Mini

openai/gpt-image-1-mini

GPT Image 1 MiniはOpenAIの画像生成モデルです。GPT Image 1のコスト効率に優れたバリアントとして位置づけられており、フルモデルと比べてレイテンシを抑えながら高品質な画像を生成することを目的としています。api14ではimageカテゴリに表示され、モデルID openai/gpt-image-1-miniで識別されます。

Alibaba: HappyHorse 1.0

alibaba/happyhorse-1.0

Alibaba: HappyHorse 1.0 は Alibaba の動画生成モデルです。動画カテゴリに属し、api14 上ではモデル ID alibaba/happyhorse-1.0 で識別されます。書かれた説明や静止画像を短い動画クリップに変換する必要があるパイプラインを構築している場合、これがプロバイダーがその用途向けに提供しているモデルです。