モデル692 件のモデル

Reka Edge

rekaai/reka-edge

Reka Edge は Reka AI のマルチモーダルモデルで、api14 上にモデル ID rekaai/reka-edge として掲載されています。これは効率性のために作られた 7B の視覚言語モデルであり、非常に大きなモデルを動かさずにマルチモーダル理解を行いたい場合に重要になります。プロバイダーはこれを画像理解に特化して最適化されたものと説明しており、カタログ上はテキストカテゴリに位置づけられています。つまり、テキスト生成が主要な出力です。

MiniMax: MiniMax M2.7

minimax/minimax-m2.7

MiniMax M2.7 は MiniMax のテキスト生成モデルで、api14 にモデル id minimax/minimax-m2.7 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、自律的な実世界の生産性と継続的改善のために設計された次世代の大規模言語モデルであり、マルチエージェント作業を通じてエージェント機能を組み込みで備えているとされています。アプリケーション向けに汎用のテキストモデルを選ぶなら、これがその系統におけるプロバイダーの現行のエントリです。

OpenAI: GPT-5.4 Nano

openai/gpt-5.4-nano

GPT-5.4 Nano は OpenAI のテキストモデルで、GPT-5.4 ファミリーの中で最も軽量かつコスト効率の高いバリアントとして位置づけられています。速度が重視されるタスクや大量処理向けに構築されており、知識カットオフは 2025-08-31 です。GPT-5.4 シリーズの中でどれを選ぶかを検討しているなら、これは最大能力ではなく低レイテンシの作業を狙ったものです。

OpenAI: GPT-5.4 Nano (batch)

openai/gpt-5.4-nano:batch

GPT-5.4 Nano (batch) は OpenAI のテキスト生成モデルで、api14 上にモデル ID openai/gpt-5.4-nano:batch で掲載されています。これは GPT-5.4 ファミリーに属し、その中で最も軽量かつコスト効率の高いバリアントとして位置づけられ、速度が重視される大量処理向けに最適化されています。batch という指定は、このエンドポイントが対話型の単一リクエストでの利用ではなく、非同期のバッチリクエストパターンを想定していることを示します。

OpenAI: GPT-5.4 Mini

openai/gpt-5.4-mini

GPT-5.4 MiniはOpenAIのテキストモデルで、GPT-5.4ファミリーの中でも高速で効率的なメンバーとして位置づけられています。GPT-5.4のコア機能をスループットが重要なワークロードに持ち込み、より大きなモデルのレイテンシやキャパシティプロファイルなしにGPT-5.4スタイルの動作を求める場合に妥当なデフォルトとなります。プロバイダーによって2026-03-17にリリースされ、知識カットオフは2025-08-31です。

OpenAI: GPT-5.4 Mini (batch)

openai/gpt-5.4-mini:batch

GPT-5.4 Mini (batch) は OpenAI のテキスト生成モデルで、api14 上でモデル id openai/gpt-5.4-mini:batch として提供されています。GPT-5.4 ファミリーの中でも小型で効率の良いモデルであり、大規模な GPT-5.4 モデルの中核機能を維持しつつ、高スループットのワークロード向けに作られています。batch バリアントは、対話型のターンごとのチャットではなく、非同期で大量のジョブを処理することを目的としています。

Mistral: Mistral Small 4

mistralai/mistral-small-2603

Mistral: Mistral Small 4 は、2026年3月16日にリリースされた Mistral のテキスト生成モデルです。Mistral Small ファミリーにおける次のメジャーリリースであり、Mistral はこれを、複数のフラッグシップ Mistral モデルの能力を単一のシステムに統合し、強力な推論とそれらのモデルの他の強みを組み合わせたものだと説明しています。api14 上ではテキストカテゴリに位置し、モデル id は mistralai/mistral-small-2603 で識別されます。

Mistral: Mistral Small 4 (batch)

mistralai/mistral-small-2603:batch

Mistral Small 4 (batch) は Mistral のテキスト生成モデルで、api14 にモデル id mistralai/mistral-small-2603:batch として掲載されています。これは Mistral Small ファミリーにおける次のメジャーリリースであり、Mistral によれば、複数のフラッグシップ Mistral モデルの能力を単一のシステムに統合し、強力な推論とそれらのモデルの他の強みを組み合わせたものです。batch というラベルは、これがこのリリースのバッチ版であることを示します。Mistral…

Perplexity: Embed V1 4B

perplexity/pplx-embed-v1-4b

Perplexity: Embed V1 4B は、Perplexity のテキスト埋め込みモデルで、プロバイダーによって 2026 年 3 月 16 日にリリースされました。これはチャットカテゴリではなく埋め込みカテゴリに属しており、つまり会話形式の回答を生成しません。代わりに、テキストをベクトル表現に変換し、それを保存して検索対象とします。名前の 4B はこのバリアントのパラメータ数を指し、Perplexity は pplx-embed-v1 ファミリーを実世界のウェブ規模の検索における最先端として位置づけており、そのファミリー内で 4B モデルが検索品質を最大化します。

Perplexity: Embed V1 0.6B

perplexity/pplx-embed-v1-0.6b

Perplexity: Embed V1 0.6B は、2026年3月16日にリリースされた Perplexity のテキスト埋め込みモデルです。これは pplx-embed-v1 ファミリーに属し、Perplexity はこれを、実世界のウェブスケール検索向けに構築された最先端のテキスト埋め込みモデルと説明しています。0.6B パラメータ版は軽量で低レイテンシの用途を対象としており、ファミリー内で最大のものではなく、より小さい選択肢となっています。

Z.ai: GLM 5 Turbo

z-ai/glm-5-turbo

Z.ai: GLM 5 Turbo は、GLM ファミリーを手がけるプロバイダー Z.ai のテキストモデルです。OpenClaw スタイルのシナリオを含むエージェント駆動環境向けに構築された高速推論モデルとして位置づけられており、Z.ai はこれを実世界のエージェントワークフロー向けに深く最適化されたものだと説明しています。テキストカテゴリに属するため、画像、音声、動画の作業ではなく言語タスクを対象としています。

NVIDIA: Nemotron 3 Super

nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b

Nemotron 3 Super は NVIDIA のテキストモデルで、モデル id nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b として公開されています。NVIDIA はこれを、ハイブリッド Mamba-Transformer 設計に基づいて構築された、120B パラメータのオープンなハイブリッド MoE モデルであり、わずか 12B パラメータを活性化すると説明しています。「Super」ティアは NVIDIA の Nemotron 3 ファミリー内に位置し、プロバイダーのリリース日は 2026-03-11…

NVIDIA: Nemotron 3 Super (free)

nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b:free

NVIDIA Nemotron 3 Super は、2026年3月11日にリリースされた NVIDIA のテキストモデルです。120B パラメータのオープンなハイブリッド mixture-of-experts モデルで、わずか 12B パラメータのみを活性化します。NVIDIA はこれを、複雑なマルチエージェントアプリケーションにおいて計算効率と精度を得る方法と説明しています。ハイブリッド Mamba-Transformer アーキテクチャに基づいて構築されています。api14 では、モデル ID nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b:free…

ByteDance Seed: Seed-2.0-Lite

bytedance-seed/seed-2.0-lite

ByteDance Seed: Seed-2.0-Lite は、ByteDance が開発したモデルファミリーである ByteDance Seed のテキストモデルです。テキストカテゴリに位置し、プロバイダーによって、多用途でコスト効率の高いエンタープライズ向けの主力モデルとして位置付けられており、強力なマルチモーダルおよびエージェント機能と、より重量級の代替モデルよりも明らかに低いレイテンシに重点が置かれています。プロバイダーによって 2026-03-10 にリリースされました。

Qwen: Qwen3.5-9B

qwen/qwen3.5-9b

Qwen: Qwen3.5-9Bは、Qwenが開発したQwen3.5ファミリーのマルチモーダル基盤モデルです。推論、コーディング、視覚理解を単一のモデル内で組み合わせた、効率的な9Bパラメータのアーキテクチャとして構築されており、統合された視覚言語設計を採用しています。api14上ではテキストカテゴリに位置し、プロバイダーのリリース日は2026年3月10日です。

OpenAI: GPT-5.4 Pro

openai/gpt-5.4-pro

GPT-5.4 Pro は OpenAI のテキスト生成モデルで、api14 にモデル ID openai/gpt-5.4-pro として掲載されています。テキストカテゴリに属し、OpenAI によって同社の最も先進的なモデルと説明されており、GPT-5.4 の統合アーキテクチャを基盤に、複雑で重要なタスクに向けた推論能力を強化しています。

OpenAI: GPT-5.4 Pro (batch)

openai/gpt-5.4-pro:batch

GPT-5.4 Pro (batch) は OpenAI のテキスト生成モデルで、api14 を通じてモデル id openai/gpt-5.4-pro:batch として提供されています。これは OpenAI の GPT-5.4 ラインの最上位に位置し、プロバイダーはこれを統合アーキテクチャと説明しており、Pro バリアントは複雑で重要なタスクにおける推論を強化するよう調整されています。batch というラベルは、このエンドポイントが対話型チャットではなく、非同期で大量処理のワークロードを想定していることを示します。

OpenAI: GPT-5.4

openai/gpt-5.4

GPT-5.4は、2026年3月5日にリリースされたOpenAIのフロンティアテキストモデルです。Codex系とGPT系を単一のシステムに統合しているため、コーディング特化モデルと汎用モデルのどちらかを選ぶのではなく、両方をカバーする1つのモデルを利用できます。テキストカテゴリに属し、OpenAIによって提供されています。

OpenAI: GPT-5.4 (batch)

openai/gpt-5.4:batch

GPT-5.4 (batch) は OpenAI のテキスト生成モデルで、api14 にモデル ID openai/gpt-5.4:batch として掲載されています。これは OpenAI の GPT-5.4 ラインに属し、プロバイダーはこれを最新のフロンティアモデルであり、Codex ラインと GPT ラインを単一のシステムに統合したものと説明しています。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。

Inception: Mercury 2

inception/mercury-2

Inception: Mercury 2 は Inception のテキストモデルで、api14 にモデル id inception/mercury-2 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、極めて高速な推論 LLM であり、最初の推論拡散 LLM (dLLM) であるとされています。プロバイダーのリリース日は 2026-03-04 です。テキストパイプライン向けにモデルを選ぶ場合、ここでの際立った特徴は、従来の逐次デコーダーではなく拡散アプローチによる生成です。

Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview

google/gemini-3.1-flash-lite-preview

Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview は Google のテキスト生成モデルで、ここではプレビュービルドとして提供されています。これは Google の Flash Lite ラインに位置づけられており、プロバイダーはこれを大量利用のユースケースに最適化された高効率ティアと説明しています。Google によれば、総合的な品質で Gemini 2.5 Flash Lite を上回り、Gemini 2.5 Flash の性能に近づいています。すでに Gemini…

ByteDance Seed: Seed-2.0-Mini

bytedance-seed/seed-2.0-mini

ByteDance Seed: Seed-2.0-Mini は、ByteDance のモデル研究部門である ByteDance Seed によるテキスト生成モデルです。これは Seed 2.0 ファミリーに属し、mini バリアントはレイテンシに敏感な高同時実行かつコストに敏感なワークロード向けに位置づけられており、高速な応答と柔軟な推論デプロイを重視しています。ByteDance は、ByteDance-Seed-1.6 に匹敵する性能を提供すると述べています。プロバイダーのリリース日は 2026 年 2 月 26 日です。

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

google/gemini-3.1-flash-image-preview

Google: Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image Preview) は Google の画像生成および編集モデルで、api14 上では google/gemini-3.1-flash-image-preview として識別されます。画像カテゴリに属し、テキストを副次的なカテゴリとして持ち、Nano Banana 2 という名前の背後にあるモデルです。これは完成した一般提供モデルではなく Google によるプレビューリリースであるため、本番環境で依存する前に自分のワークロードで評価すべきものとして扱ってください。

Qwen: Qwen3.5-35B-A3B

qwen/qwen3.5-35b-a3b

Qwen3.5-35B-A3B は Qwen のテキスト生成モデルで、Qwen3.5 シリーズの一部です。これは、線形アテンション機構とスパースな mixture-of-experts 設計を組み合わせたハイブリッドアーキテクチャ上に構築されたネイティブな vision-language モデルであり、プロバイダーはより高い推論効率を実現すると説明しています。このモデルはプロバイダーによって 2026-02-25 にリリースされ、api14 上で text カテゴリに掲載されています。

Qwen: Qwen3.5-27B

qwen/qwen3.5-27b

Qwen3.5-27B は Qwen のテキスト生成モデルで、api14 には qwen/qwen3.5-27b として掲載されています。Qwen3.5 ファミリーに属し、プロバイダー自身の説明によれば、線形アテンション機構を用いて構築されたネイティブな視覚言語 Dense モデルであり、推論速度と…

Qwen: Qwen3.5-122B-A10B

qwen/qwen3.5-122b-a10b

Qwen3.5-122B-A10B は Qwen のテキスト生成モデルで、プロバイダーによって 2026-02-25 にリリースされました。テキストカテゴリに属し、プロバイダーによれば、線形アテンション機構とスパースな mixture-of-experts 設計を組み合わせたハイブリッドアーキテクチャに基づくネイティブな視覚言語モデルであり、より高い推論効率を実現するとされています。名前はそのアーキテクチャを反映しています。総パラメータ数 122B で、アクティブは 10B です。つまり、トークンごとに自身の一部のみをアクティブ化する大規模モデルを呼び出していることになります。

Qwen: Qwen3.5-Flash

qwen/qwen3.5-flash-02-23

Qwen3.5-Flash は Qwen のテキスト生成モデルで、モデル ID qwen/qwen3.5-flash-02-23 としてリリースされています。これは Qwen3.5 ネイティブ視覚言語 Flash ファミリーに属し、Qwen はこれを、線形アテンション機構とスパースな mixture-of-experts モデルを組み合わせたハイブリッドアーキテクチャ上に構築され、推論効率の向上を目指したものだと説明しています。api14 ではテキストカテゴリに位置し、プロバイダーのリリース日は 2026-02-25 です。

Google: Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools

google/gemini-3.1-pro-preview-customtools

Google: Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools は Google のテキストモデルで、Gemini 3.1 Pro のプレビュー版として提供されています。その際立った特徴はツール選択の動作の変更です。このモデルは、より効率的なサードパーティの選択肢が利用可能な場合に、汎用 bash ツールを過剰に使用することを避けるように調整されています。プロバイダーは 2026-02-25 にこれをリリースし、api14 上のテキストカテゴリに位置しています。

NVIDIA: Llama Nemotron Embed VL 1B V2 (free)

nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free

Llama Nemotron Embed VL 1B V2 は NVIDIA の埋め込みモデルで、api14 上でモデル ID nvidia/llama-nemotron-embed-vl-1b-v2:free として配布されています。embeddings カテゴリに属し、その公称用途はマルチモーダル質問応答検索です。これは 1B クラスのモデルであり、Nemotron ファミリーの中では小規模な選択肢に位置づけられ、ここでは無料のバリアントとして提供されています。

OpenAI: GPT-5.3-Codex

openai/gpt-5.3-codex

GPT-5.3-Codex は OpenAI のテキストモデルで、2026 年 2 月 24 日にリリースされました。プロバイダーはこれを、OpenAI の最も先進的なエージェント型コーディングモデルと説明しており、GPT-5.2-Codex のソフトウェアエンジニアリング性能と、GPT-5.2 のより広範な推論および専門知識の能力を組み合わせたものです。テキストカテゴリに属し、コード中心の作業と一般的な推論タスクの両方を同じエンドポイント内で処理できるモデルを必要とする開発者を対象としています。

AionLabs: Aion-2.0

aion-labs/aion-2.0

Aion-2.0は、AionLabsによるテキストモデルで、2026年2月23日にリリースされました。これはDeepSeek V3.2の変種であり、没入型のロールプレイとストーリーテリングに最適化されています。AionLabsは、物語に緊張、危機、対立を導入する点で特に優れていると位置づけており、それが物語をより魅力的に感じさせる特性です。インタラクティブフィクション、キャラクター主導のチャット、あるいは物語の勢いが重要なあらゆる製品を構築しているなら、これがこのモデルの公称の焦点です。

Google: Gemini 3.1 Pro Preview

google/gemini-3.1-pro-preview

Google: Gemini 3.1 Pro PreviewはGoogleのフロンティア推論モデルで、プレビューリリースとして提供されています。テキストカテゴリに属し、Googleのマルチモーダル基盤上に構築されており、プロバイダーは、ソフトウェアエンジニアリングのパフォーマンス向上、エージェント的信頼性の改善、複雑なワークフロー全体でのより効率的なトークン使用を実現すると説明しています。プロバイダーのリリース日は2026-02-19です。

Google: Gemini 3.1 Pro Preview (batch)

google/gemini-3.1-pro-preview:batch

Gemini 3.1 Pro Preview (batch) は Google のフロンティア推論モデルで、モデル ID google/gemini-3.1-pro-preview:batch として提供されています。テキストカテゴリに属し、Google のマルチモーダル基盤の上に構築されており、batch という指定はこのエンドポイントを通じて提供されるバリアントであることを示します。Google…

Anthropic: Claude Sonnet 4.6

anthropic/claude-sonnet-4.6

Claude Sonnet 4.6 は Anthropic のテキストモデルで、api14 に anthropic/claude-sonnet-4.6 として掲載されています。Anthropic はこれを、これまでで最も能力の高い Sonnet クラスのモデルと説明しており、コーディング、エージェント、プロフェッショナルな業務全体で最先端の性能を発揮します。テキストカテゴリに属し、軽量で低レイテンシのモデルではなく、強力な推論と生成品質を必要とするアプリケーションを構築する開発者を対象としています。

Anthropic: Claude Sonnet 4.6 (batch)

anthropic/claude-sonnet-4.6:batch

Claude Sonnet 4.6 (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-4.6:batch として提供されています。これは Anthropic の Sonnet クラスに属しており、プロバイダーはこれをこれまでで最も高性能な Sonnet クラスのモデルと説明しており、コーディング、エージェント、プロフェッショナルな作業においてフロンティア性能を備えています。batch というラベルは、これが api14 上のモデルのバッチ版であることを示しています。

Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15

qwen/qwen3.5-plus-02-15

Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15 は Qwen のテキスト生成モデルで、モデル ID qwen/qwen3.5-plus-02-15 としてリリースされています。これは Qwen3.5 ネイティブ視覚言語シリーズの Plus モデルに属し、Qwen はこれを、線形注意機構とスパースな mixture-of-experts モデルを組み合わせたハイブリッドアーキテクチャに基づいて構築され、より高い推論効率を実現するものと説明しています。これはテキストカテゴリのマルチモーダル入力モデルであるため、テキスト以外も受け付けますが、出力はテキストのみです。

Qwen: Qwen3.5 397B A17B

qwen/qwen3.5-397b-a17b

Qwen3.5 397B A17B は Qwen のテキスト生成モデルで、プロバイダーによって 2026-02-16 にリリースされました。これは Qwen3.5 シリーズに属し、線形注意機構とスパースな mixture-of-experts モデルを組み合わせたハイブリッドアーキテクチャ上に構築されたネイティブな視覚言語モデルであると説明されており、プロバイダーによれば高い推論効率を実現します。api14 上のモデル id は qwen/qwen3.5-397b-a17b で、主なカテゴリは text です。

MiniMax: MiniMax M2.5

minimax/minimax-m2.5

MiniMax M2.5 は MiniMax のテキストモデルで、api14 にモデル ID minimax/minimax-m2.5 として掲載されています。MiniMax はこれを、現実世界の生産性のために構築された最先端の大規模言語モデルであり、多様で複雑な現実世界のデジタル作業環境にわたってトレーニングされており、M2.1 のコーディングに関する専門性を基盤としていると説明しています。これはテキストカテゴリに属するため、画像、音声、動画の生成ではなく、言語作業を対象としています。

Z.ai: GLM 5

z-ai/glm-5

GLM 5は、2026年2月11日にリリースされたZ.aiのフラッグシップオープンソース基盤モデルです。Z.aiはこれを複雑なシステム設計と長期的なエージェントワークフロー向けに構築しており、大規模なプログラミングタスクで本番グレードの性能を必要とする熟練開発者に向けて位置づけています。テキストカテゴリに属するため、マルチモーダルではなく言語モデルです。

Anthropic: Claude Opus 4.6

anthropic/claude-opus-4.6

Claude Opus 4.6 は Anthropic のテキスト生成モデルで、2026年2月4日にリリースされました。Anthropic はこれを、コーディングと長時間実行されるプロフェッショナルタスク向けの最強モデルと説明しており、単一のプロンプトではなくワークフロー全体にわたって動作するエージェント向けに構築されています。テキストカテゴリに属し、要求の厳しいマルチステップの作業に対応できる汎用モデルを必要とする開発者を対象としています。

Anthropic: Claude Opus 4.6 (batch)

anthropic/claude-opus-4.6:batch

Claude Opus 4.6 (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-4.6:batch として提供されます。Anthropic は Opus 4.6 を、コーディングと長時間実行されるプロフェッショナルタスク向けの最強モデルとして位置づけており、単一のプロンプトではなくワークフロー全体にわたって動作するエージェント向けに構築されています。batch…

Qwen: Qwen3 Coder Next

qwen/qwen3-coder-next

Qwen: Qwen3 Coder Nextは、Alibabaが保守するモデルファミリーであるQwenによるオープンウェイトの因果言語モデルです。コーディングエージェントとローカル開発ワークフロー向けに特別に構築されており、総パラメータ数80Bのスパースなmixture-of-experts設計を採用し、そのうち1回のパスで活性化されるのはわずか3Bです。プロバイダーのリリース日は2026-02-04です。テキストカテゴリに属するため、マルチモーダルではなく、テキスト入力、テキスト出力のモデルです。

Sourceful: Riverflow V2 Pro

sourceful/riverflow-v2-pro

Sourceful: Riverflow V2 Pro は Sourceful の画像生成モデルであり、同社の Riverflow 2.0 ラインナップの最上位に位置します。Sourceful はこれを同シリーズで最も強力なバリアントと位置づけており、生成結果に対する最上級の制御と画像内の正確なテキストレンダリングを必要とするユーザーを対象としています。これはチャットやテキストのモデルではなく画像モデルであるため、api14 における役割は、プロンプトと参照素材を画像に変換することです。

Sourceful: Riverflow V2 Fast

sourceful/riverflow-v2-fast

Sourceful: Riverflow V2 Fast は Sourceful の画像生成モデルで、同社の Riverflow 2.0 ラインナップの一部です。Sourceful はこれをそのシリーズの中で最速のバリアントとして位置づけており、本番環境へのデプロイやレイテンシが重視されるワークフローを対象としています。これは画像カテゴリに属し、速度の重要性が低いオフラインやバッチの実験ではなく、生成画像を迅速に返す必要がある開発者を対象としています。

Free Models Router

openrouter/free

Free Models RouterはOpenRouterのテキストモデルです。固定された重みを持つ単一のモデルではなく、ルーターです。リクエストを送信すると、利用可能なモデルの中から無料のモデルをランダムに選択し、そのリクエストを処理できるモデルに絞り込みます。プロバイダーはこれを、無料の推論を得るための最も簡単な方法と説明しています。テキストカテゴリに分類され、api14ではモデルID openrouter/freeで識別されます。

StepFun: Step 3.5 Flash

stepfun/step-3.5-flash

Step 3.5 Flash は StepFun のテキストモデルで、api14 にモデル ID stepfun/step-3.5-flash として掲載されています。StepFun はこれを、最も高性能なオープンソース基盤モデルと説明しており、スパースな Mixture of Experts アーキテクチャに基づいて、196B のパラメータのうち 1 トークンあたり 11B のみを活性化します。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、言語処理を対象としています。

MoonshotAI: Kimi K2.5

moonshotai/kimi-k2.5

Kimi K2.5 は Moonshot AI のテキスト生成モデルで、api14 にモデル id moonshotai/kimi-k2.5 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、Kimi K2 をベースに構築されたネイティブなマルチモーダルモデルで、約 15T の混合データによる継続的な事前学習を行ったとされています。以前の Kimi リリースを使用したことがあるなら、古いチェックポイントではなく現在の Moonshot AI の挙動が必要なときに検討すべき後継モデルです。

Upstage: Solar Pro 3

upstage/solar-pro-3

Solar Pro 3 は Upstage のテキスト生成モデルで、2026 年 1 月 27 日にリリースされました。これは Mixture-of-Experts (MoE) 言語モデルで、総パラメータ数は 102B、フォワードパスごとのアクティブパラメータは 12B 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のみが使用されます。この設計は、大規模なパラメータプール全体を活用しつつ、推論の計算効率を維持することを目的としています。テキストカテゴリに属するため、画像、音声、動画の作業ではなく、言語タスクを対象としています。

MiniMax: MiniMax M2-her

minimax/minimax-m2-her

MiniMax M2-her は MiniMax のテキストモデルで、api14 にモデル ID minimax/minimax-m2-her として掲載されています。これは対話優先の大規模言語モデルであり、汎用的なテキスト変換ではなく会話を中心に設計されていることを意味します。MiniMax はこれを、没入型のロールプレイ、キャラクター主導のチャット、表現豊かなマルチターン会話向けに位置づけており、長いやり取りを通じて口調と人格の一貫性を保つことを重視しています。持続的なペルソナや、声の質が重要なチャット体験を伴う作業であれば、これはプロバイダーがまさにそのために作った種類のモデルです。

Writer: Palmyra X5

writer/palmyra-x5

Writer: Palmyra X5はWriterのテキストモデルで、api14にモデルID writer/palmyra-x5として掲載されています。Writerはこれを、エンタープライズ全体でAIエージェントを構築およびスケールするために専用設計された、同社の最も先進的なモデルと説明しています。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、言語作業を対象としています。

OpenAI: GPT Audio

openai/gpt-audio

GPT Audioは、api14上で識別子openai/gpt-audioとして掲載されているOpenAIのモデルです。これはaudioカテゴリに属し、OpenAI初の一般提供される音声モデルです。このスナップショットには、より自然に聞こえる声を生成することを目的としたアップグレードされたデコーダーが含まれており、同じプロバイダーの以前の音声関連の取り組みよりも優れた声の一貫性を維持します。テキストを読み書きするだけでなく、話したり聞いたりする必要があるものを作るなら、これがOpenAIがその用途に位置づけているモデルです。

OpenAI: GPT Audio Mini

openai/gpt-audio-mini

GPT Audio MiniはOpenAIの音声モデルで、GPT Audioのより小型でコスト効率の良いバージョンとして提供されています。音声カテゴリに属しながらテキストもカバーするため、単なるタイプによる会話だけでなく、音声入力と音声出力が重要となるワークロードを想定しています。api14でのモデルidはopenai/gpt-audio-miniで、プロバイダーのリリース日は2026-01-19です。より大型のGPT Audioラインと比較して、このスナップショットはアップグレードされたデコーダーを使用し、より自然に聞こえる声と、より良い声の一貫性を維持します。

Z.ai: GLM 4.7 Flash

z-ai/glm-4.7-flash

GLM 4.7 Flash は、プロバイダーが 2026 年 1 月 19 日にリリースした Z.ai のテキスト生成モデルです。Z.ai はこれを、パフォーマンスと効率のバランスを取る新しい選択肢を提供する 30B クラスの SOTA モデルと説明しており、エージェント型コーディングのユースケース向けにさらに最適化され、コーディング能力と長期的なタスク計画が強化されていると述べています。テキストカテゴリに属するため、画像、音声、動画の作業ではなく、言語タスクを対象としています。

Black Forest Labs: FLUX.2 Klein 4B

black-forest-labs/flux.2-klein-4b

FLUX.2 Klein 4B は、Black Forest Labs による画像生成モデルで、2026 年 1 月 14 日にリリースされました。FLUX.2 ファミリーの中で最小かつ最速のメンバーとして位置づけられ、最大限の忠実度よりも高いスループットのワーク向けに作られています。Black Forest Labs はこれをファミリーへの入口として位置づけているため、他の FLUX.2 モデルを使用したことがあるなら、リクエストの形と挙動は馴染みのあるものに感じられるでしょう。

OpenAI: GPT-5.2-Codex

openai/gpt-5.2-codex

GPT-5.2-Codexは、GPT-5.2ファミリーに属するOpenAIのモデルで、プロバイダーによって2026年1月14日にリリースされました。これはGPT-5.1-Codexのアップグレード版であり、ソフトウェアエンジニアリングとコーディングのワークフローに最適化されています。対話型の開発セッションと、複雑なエンジニアリングタスクの長時間にわたる独立した実行の両方に対応できるように設計されています。テキストカテゴリに位置し、汎用的な会話ではなくコードに焦点を当てており、それがこのモデルが得意とするその他の領域を形作っています。

ByteDance Seed: Seedream 4.5

bytedance-seed/seedream-4.5

ByteDance Seed: Seedream 4.5 は、ByteDance の社内 AI 研究部門である ByteDance Seed による画像生成モデルです。Seedream シリーズの最新版であり、Seedream 4.0 の後継にあたり、プロバイダーはこのバージョンに対する包括的な改善、特に編集の一貫性と被写体の詳細の保持における改善を説明しています。これは画像カテゴリに属するため、その目的は一般的なテキスト会話ではなく画像の生成です。

ByteDance Seed: Seed 1.6 Flash

bytedance-seed/seed-1.6-flash

ByteDance Seed: Seed 1.6 Flash は、ByteDance の AI 研究部門である ByteDance Seed によるテキスト中心のマルチモーダルモデルです。2025 年 12 月 23 日にプロバイダーからリリースされ、api14 では text カテゴリに位置します。つまり、入力としてテキスト以外も受け付けますが、出力はテキストです。すでに ByteDance のモデルを使用している場合や、このファミリーから高速なマルチモーダル選択肢を求めている場合、これが探すべきモデル id です。

ByteDance Seed: Seed 1.6

bytedance-seed/seed-1.6

ByteDance Seed: Seed 1.6 は ByteDance Seed チームによる汎用テキストモデルで、2025-12-23 にリリースされました。テキストカテゴリに属し、マルチモーダル入力処理と適応的深層思考を組み合わせて構築されています。つまり、このモデルは入力としてタイプされたプロンプトだけを受け取るのではなく、リクエストに対して適用する内部推論の量を調整できます。

MiniMax: MiniMax M2.1

minimax/minimax-m2.1

MiniMax M2.1 は MiniMax のテキストモデルで、api14 にモデル ID minimax/minimax-m2.1 として掲載されています。MiniMax はこれを、コーディング、エージェント型ワークフロー、モダンなアプリケーション開発に最適化された軽量で最先端の大規模言語モデルと説明しています。100 億の活性化パラメータを使用しており、プロバイダーはこれをこの規模のモデルにおける実世界での性能の大幅な飛躍と位置づけています。プロバイダーによるリリース日は 2025-12-23 です。

Z.ai: GLM 4.7

z-ai/glm-4.7

GLM 4.7はZ.aiの最新フラッグシップテキストモデルで、2025年12月22日にリリースされました。Z.aiはGLMファミリーを構築しており、このバージョンはアップグレードを2つの領域に集中させています。プログラミング能力と、より安定したマルチステップ推論および実行です。プロバイダーは複雑なエージェントタスクにおける改善も報告しており、これによりこのモデルは、単一の質問に答えるのではなく、計画を立て、ツールを呼び出し、タスクを複数のステップにわたって遂行することが期待される汎用アシスタントのクラスに位置づけられます。