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。

Baseten: Mammoth 1 (free)

baseten/mammoth-1:free

Baseten: Mammoth 1 (free) は Baseten の意思決定モデルで、モデル ID baseten/mammoth-1:free で公開されています。Baseten の研究チームである Base Labs によるもので、Qwen3.5-27B を基盤としています。主なカテゴリは decisions で、この単一のカテゴリがモデルの用途を表しています。自由形式の文章を生成するのではなく、与えられた状態について構造化された質問に答えるように設計されています。

Baseten: Elephant 1 (free)

baseten/elephant-1:free

Elephant 1 は Baseten の意思決定モデルで、モデル ID baseten/elephant-1:free としてリリースされています。これは Baseten の研究チームである Base Labs によるもので、9B パラメータのベースモデルである Qwen3.5-9B を基盤としています。このモデルの主なカテゴリは decisions であり、これは一般的なチャットやコンテンツ生成ではなく、何のために設計されているかを反映しています。このモデルに記載されているプロバイダーのリリース日は 2026-10-21 です。

Nace.AI: Drex Max

nace-ai/drex-max

Nace.AI: Drex Max は Nace.AI の意思決定モデルであり、このプロバイダーの Drex ラインの中で最大のモデルです。Drex v2.0 の後継として位置づけられているため、すでにそのモデルを使用しているチームは、Drex Max を同じファミリー内での次のステップアップとして扱えます。主なカテゴリは意思決定であり、これが汎用のチャットおよび生成モデルとは一線を画します。このモデルは、自由形式の文章を生成するのではなく、構造化された質問に答えることを中心に構築されています。

NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 1B (free)

nvidia/nemotron-3.5-embed-1b:free

Nemotron 3.5 Embed 1B は NVIDIA の埋め込みモデルで、プロバイダーによって 2026 年 10 月 21 日にリリースされました。これはチャットや生成のカテゴリではなく埋め込みカテゴリに属するため、その役割は文章による回答を生成することではなく、入力をベクトルに変換することです。名前は、それが属するファミリー (Nemotron 3.5)、その埋め込みとしての役割、そしておよそ 1B のパラメータ規模を反映しています。API…

NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 8B (free)

nvidia/nemotron-3.5-embed-8b:free

NVIDIA: Nemotron 3.5 Embed 8B (無料) は NVIDIA の埋め込みモデルで、api14 上でモデル ID nvidia/nemotron-3.5-embed-8b:free として公開されています。埋め込み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、入力をベクトル表現に変換するために作られています。プロバイダーのリリース日は 2026-10-21 です。検索や類似度のパイプライン向けにモデルを選ぶ場合、これは汎用のテキスト生成器ではなく、自分のデータに対して評価するタイプのモデルです。

NVIDIA: Nemotron 3.5 Rerank 8B (free)

nvidia/nemotron-3.5-rerank-8b:free

NVIDIA: Nemotron 3.5 Rerank 8B (free) は NVIDIA のリランキングモデルで、モデル ID nvidia/nemotron-3.5-rerank-8b:free で公開されています。rerank カテゴリに属するため、その役割は会話テキストを生成することではなく、クエリに対して候補項目のセットをスコアリングし並べ替えることです。プロバイダーのリリース日は 2026-10-21 です。api14 では無料バリアントとして提供されているため、本番環境で採用する前に独自の検索データで評価するのが容易です。

Mistral: Voxtral TTS 3

mistralai/voxtral-mini-tts-3-0

Mistral Voxtral TTS 3 は Mistral のテキスト読み上げモデルです。音声カテゴリに属し、api14 上では mistralai/voxtral-mini-tts-3-0 として識別されます。Voxtral ファミリーの他のモデルと同じプロバイダーである Mistral によって提供されており、その役割は狭く具体的です。テキストを生成または編集するのではなく、書かれたテキストを音声に変換することです。

Mistral: Voxtral Small Transcribe 3

mistralai/voxtral-small-transcribe-3-0

Mistral: Voxtral Small Transcribe 3 は Mistral の音声テキスト変換モデルで、api14 の transcription カテゴリに掲載されています。Mistral のフラッグシップ文字起こしモデルと説明されており、プロバイダーのリリース日は 2026 年 10 月 20 日です。録音された音声を書き起こしたテキストにする作業が関わるなら、このプロバイダーの中で最初に検討すべきモデルファミリーです。

Mistral: Voxtral Mini Transcribe 3

mistralai/voxtral-mini-transcribe-3-0

Mistral Voxtral Mini Transcribe 3 は、Mistral の音声認識からテキストへのモデルで、プロバイダーによって 2026 年 10 月 20 日にリリースされました。これは文字起こしカテゴリに属し、Mistral の Voxtral 文字起こしラインのコンパクトなメンバーであり、より大きなモデルを使わずに Mistral の音声認識を利用したい場合に検討すべき選択肢となります。api14 上のモデル id は mistralai/voxtral-mini-transcribe-3-0 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。

Qwen: Qwen Image 2.1 Turbo

qwen/qwen-image-2.1-turbo

Qwen Image 2.1 Turbo は Qwen の画像モデルで、Qwen Image 2.1 シリーズの中で高速かつ低コストなティアとして位置づけられています。スループットと価格が最高品質よりも重要となる画像生成および編集作業向けに構築されています。すでに Qwen ファミリーに馴染みがあるなら、最高の単一結果を追い求めるのではなく、大量の画像をパイプラインで処理したいときに選ぶべきバリアントです。

Qwen: Qwen Image 2.1 Pro

qwen/qwen-image-2.1-pro

Qwen Image 2.1 Proは、Qwenによる画像生成および編集モデルです。Qwen Image 2.1シリーズの中でも高品質なティアに位置し、Qwen Image 2.1 Turboの上位に位置づけられています。生の速度よりも視覚的な忠実度が重視される機能を構築する場合、プロバイダーが想定しているのはこのバリアントです。

Perplexity: Decider Flash V1.2

perplexity/pplx-decider-flash-v1.2

Perplexity: Decider Flash V1.2は、Perplexityの意思決定モデルで、プロバイダーによって2026-10-16にリリースされました。decisionsカテゴリに属し、Decider V1.2の小型版として位置づけられており、その大型モデルと同じAPIコントラクトを共有しています。これは4Bパラメータのモデルであり、オープンエンドなテキスト生成ではなく意思決定タスクが目的となるワークロードにおいて、Deciderラインの中でより軽量な選択肢となります。

Perplexity: Decider V1.2

perplexity/pplx-decider-v1.2

Perplexity: Decider V1.2 は Perplexity の意思決定モデルで、プロバイダーによって 2026-10-16 にリリースされました。これは Decider V1.1 27B の後継となる 27B チェックポイントで、同じ API 契約を維持しているため、以前のバージョンに対して構築された既存の統合は構造的な変更なしに引き継がれるはずです。これは decisions カテゴリに属しており、すでにゲートウェイ経由でルーティングしている可能性のあるテキスト生成モデルとは区別されます。

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。

Perplexity: Decider Flash Latest

~perplexity/pplx-decider-flash-latest

Perplexity: Decider Flash Latest は、decisions カテゴリに属する Perplexity のモデルです。api14 上のモデル id は ~perplexity/pplx-decider-flash-latest で、この名前はそれが可動的なターゲットであることを反映しています。Perplexity はこれを、Decider Flash 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ます。この id に統合を向ける場合、固定されたスナップショットではなくファミリーを選んでいることになり、Perplexity…

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。

Respan: Span-02

respan/span-02

Respan: Span-02 は Respan によるオープンウェイトの意思決定モデルです。decisions カテゴリに属し、これは散文を書いたり会話をしたりするのではなく、与えられた状態についてあなたが定義した問いに答えることが役割であることを意味します。Respan は 2026 年 10 月 16 日にこれをリリースし、重みがオープンであるため、クローズドなブラックボックスとして扱うのではなく、モデルを検査し、セルフホストし、またはファインチューニングできます。

LiquidAI: d1-ultra

liquid/d1-ultra

LiquidAI: d1-ultra は LiquidAI のモデルであり、このプロバイダーが提供する最大の意思決定モデルです。これは general chat カテゴリではなく decisions カテゴリに属しており、その用途を示しています。会話的な文章を生成するのではなく、選択肢を返すように作られています。System One エンドポイントとして提供されるため、対話するアシスタントではなく、より大きなシステム内で意思決定を行うために呼び出すコンポーネントとして考えるべきです。

Krea: K3 Edit

krea/k3-edit

Krea: K3 Edit は Krea の画像編集モデルです。画像カテゴリに属し、テキストのみからの生成ではなく、画像から画像への作業のために特別に構築されています。すでに Krea をプロバイダーとしてご存じであれば、このモデルは同社の画像生成ラインに対する編集版であり、api14 上ではモデル ID krea/k3-edit で識別されます。

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。

Black Forest Labs: FLUX 3 Image Klein

black-forest-labs/flux-3-image-klein

FLUX 3 Image Klein は Black Forest Labs の画像生成および編集モデルです。これはオープンウェイトモデルであり、つまりウェイトはホスト型サービス専用として保持されるのではなく公開されています。Black Forest Labs は FLUX ファミリーを提供するプロバイダーであり、このエントリーは api14 の画像カテゴリに属します。

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。

TypeSafe: Jev 1.14

typesafe/jev-1.14

TypeSafe: Jev 1.14 は TypeSafe の構造化意思決定モデルであり、Jev の最新バージョンです。また、ソフトウェア向けに高速で構造化された意思決定を行うことを中心に構築されたラインである、TypeSafe の System One モデルの最初のものです。主なカテゴリは decisions であり、それが唯一登録されているカテゴリであるため、汎用チャットモデルではなく特化型のツールです。プロバイダーのリリース日は 2026-10-14 です。

AssemblyAI: Universal-3.6 Pro

assemblyai/universal-3-6-pro

AssemblyAI: Universal-3.6 Pro は、AssemblyAI が作成した音声テキスト変換モデルです。Universal-3.5 Pro の後継であり、文字起こしカテゴリに属するため、その役割は会話の返答を生成することではなく、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ことです。api14 では AssemblyAI の Sync API を通じて提供されます。つまり、リクエストは後でポーリングするバッチジョブではなく、同期的なフローで処理されます。

Perplexity: Decider Latest

~perplexity/pplx-decider-latest

Perplexity: Decider Latest は Perplexity のモデルで、api14 の decisions カテゴリに掲載されています。モデル id は ~perplexity/pplx-decider-latest で、プロバイダーはこれを Decider 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ます。つまり、この id は固定されたスナップショットではなく可変の参照先です。Perplexity が Decider ファミリーを更新すると、この id は最新のメンバーを指します。このエントリのプロバイダー公開日は 2026-10-14 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。

HeyGen: HeyGen Voice

heygen/heygen-voice-1

HeyGen Voice は HeyGen のテキスト読み上げモデルで、api14 にモデル ID heygen/heygen-voice-1 として掲載されています。音声カテゴリに属し、書かれたテキストを話し言葉の音声に変換することに特化して作られています。HeyGen が提供元であり、このモデルは独自の音声パイプラインを組み立てることなく合成音声出力を必要とする開発者を対象としています。

HeyGen: HeyGen Voice Turbo

heygen/heygen-voice-1-turbo

HeyGen Voice Turbo は HeyGen のテキスト読み上げモデルで、api14 にモデル ID heygen/heygen-voice-1-turbo として掲載されています。speech カテゴリに属し、同社の中核となるテキスト読み上げモデルである HeyGen Voice の低遅延版として位置づけられています。HeyGen をアバターや動画ツールでご存じなら、これは同じベンダーの音声合成ラインであり、ここでは他のモデルと並べて呼び出せる単一の speech エンドポイントとして提供されています。

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。

Fish Audio: Drama 3

fish-audio/drama-3

Fish Audio: Drama 3 は Fish Audio 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。これは演出された声のパフォーマンス向けに作られています。つまり、単に言葉を渡すのではなく、セリフをどのように届けるかを記述するという考え方を中心に設計されたモデルです。Fish Audio はこのモデルの提供元であり、提供元によるリリース日は 2026 年 10 月 13 日です。

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。

ScaleDown: Classify-1

scaledown/classify-1

ScaleDown: Classify-1 は ScaleDown の構造化された意思決定モデルで、プロバイダーの Decisions API を通じて提供されます。自由形式の文章を生成するのではなく、あらかじめ定義した質問に答えるように作られているため、一般的なチャットではなく意思決定のカテゴリに位置づけられます。api14 でモデルを評価している場合、実用的な問いは文章力の良し悪しではなく、あなたのタスクを選択肢、はい/いいえの質問、または順序尺度として表現できるかどうかです。

Nace.AI: Drex v2.0

nace-ai/drex-v2.0

Nace.AI: Drex v2.0 は Nace.AI の意思決定モデルであり、Drex v1.5 の大規模な後継モデルです。35B の mixture-of-experts モデルとして構築され、3B のアクティブパラメータを持ち、汎用チャットカテゴリではなく意思決定カテゴリに位置します。評価する際に重要なのは、これが通常の意味でのテキスト生成器ではないという点です。記述された状況を受け取り、それに関する特定の質問への回答を返すように設計されています。

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。

Microsoft: Microsoft-Decision-1

microsoft/microsoft-decision-1

Microsoft-Decision-1 は Microsoft のモデルで、api14 上にモデル ID microsoft/microsoft-decision-1 で掲載されています。これは一般的なチャットのカテゴリではなく decisions カテゴリに属しており、それが何をするために作られたかを反映しています。つまり、会話をするのではなく、迅速に意思決定を行うことです。Microsoft はこれを小規模モデルと説明しているため、長文の生成よりも素早い回答が重要なワークロードを対象としています。

Nace.AI: Drex v1.5

nace-ai/drex-v1.5

Nace.AI: Drex v1.5 は Nace.AI の意思決定モデルです。api14 の decisions カテゴリに掲載されており、モデル id は nace-ai/drex-v1.5 です。プロバイダーはこれを小規模な意思決定モデルと説明しており、プロバイダーによって 2026-10-09 にリリースされました。文章を生成するのではなく選択を行うことが目的のタスクでモデルを評価している場合、これがカタログでそのグループに分類される種類のモデルです。

Cloudflare: Clef Omni

cloudflare/clef-omni

Cloudflare: Clef OmniはCloudflareの意思決定モデルであり、CloudflareのオープンソースClef意思決定モデルファミリーのmixture-of-expertsメンバーです。これはQwen3-Omni-30B-A3Bのファインチューンであり、つまり総パラメータ数30B、アクティブパラメータ数3Bを意味し、Workers AI上で提供されています。Cloudflareは2026-10-09にこれをリリースしました。

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。

Upstage: Solar Decide Flash

upstage/solar-decide-flash

Solar Decide FlashはUpstageのモデルで、ここでは識別子upstage/solar-decide-flashとして掲載されています。これはdecisionsカテゴリに属し、それが主要かつ唯一のカテゴリであり、Upstageの低レイテンシな構造化意思決定モデルとして位置づけられています。これはSolar Decideの高速版であり、Solar Mini 4を基盤とし、System One APIの/v1/systemoneを通じて提供されます。Upstageは2026-10-08にこれをリリースしました。

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。

ElevenLabs: Eleven v4

elevenlabs/eleven-v4

ElevenLabs: Eleven v4 は ElevenLabs のテキスト読み上げモデルで、プロバイダーによって 2026 年 10 月 7 日にリリースされました。音声カテゴリに属し、ElevenLabs はこれを最も表現力豊かなモデルと説明しています。書かれたテキストを音声に変換する必要があるものを作るなら、ElevenLabs のラインナップの中で最初に評価すべきモデルです。

ElevenLabs: Eleven v4 Turbo

elevenlabs/eleven-v4-turbo

Eleven v4 Turbo は、音声合成の取り組みで知られる企業 ElevenLabs のテキスト読み上げモデルです。音声カテゴリに属し、Eleven v4 の低遅延版として位置づけられており、そのモデルの表現力豊かな話し方とオーディオタグを維持しつつ、より高速な生成に調整されています。書かれたテキストを音声に変換する必要があるものを構築するなら、これは最初に評価する種類のモデルです。

ElevenLabs: Eleven v3

elevenlabs/eleven-v3

Eleven v3 は ElevenLabs のテキスト読み上げモデルで、api14 にモデル id elevenlabs/eleven-v3 として掲載されています。speech カテゴリに属するため、汎用のチャットや推論モデルではありません。その役割は、書かれたテキストを音声に変換することです。アプリケーションに音声レイヤーが必要なら、これはプラットフォーム上の他の音声オプションと並べて評価する種類のモデルです。

ElevenLabs: Eleven v3 Conversational

elevenlabs/eleven-v3-conversational

Eleven v3 ConversationalはElevenLabsのテキスト読み上げモデルです。これはEleven v3の変種で、プロバイダーが一度きりのナレーション向けではなく、会話エージェントにおける自然な対話に特化して調整したものです。音声エージェント、インタラクティブアシスタント、あるいは発話出力がやり取りの一方のように聞こえる必要があるあらゆる製品を構築しているなら、これがElevenLabsがその用途に位置づけているモデルです。

ElevenLabs: Eleven Flash v2.5

elevenlabs/eleven-flash-v2.5

Eleven Flash v2.5 は ElevenLabs 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。ElevenLabs のモデルの中でも Flash 系に位置し、プロバイダーはこれを超低遅延のテキスト読み上げと説明しており、オフラインのバッチ合成ではなく、会話型およびリアルタイムのユースケースにまっすぐ向けられています。ユーザーにすばやく話し返す必要があるものを作っているなら、まず検討すべきモデルファミリーです。

ElevenLabs: Eleven Turbo v2

elevenlabs/eleven-turbo-v2

Eleven Turbo v2 は ElevenLabs のテキスト読み上げモデルで、ここではモデル id elevenlabs/eleven-turbo-v2 として配布されています。speech カテゴリに属し、プロバイダーによって、英語専用の低遅延テキスト読み上げシステムとして位置付けられており、速度が重要で英語のみが必要な開発者のユースケース向けに作られています。ElevenLabs を音声ベンダーとしてすでにご存じなら、これは汎用言語モデルではなく、同社の音声ラインナップの中でも高速なティアです。