Recursive Flint の代替ツール

コーディングと長期エージェント作業向けの Reflection AI 製 Apache-2.0 オープンウェイト 501B MoE。23B を活性化し、1M コンテキストを備えます。

Metaのオープンウェイト30Bエージェント型マルチモーダルモデル。Muse Sparkから蒸留し、ローカルで常駐するコーディング・ツール利用エージェント向けに設計。コンシューマーGPU1枚で稼働。

Zhipu が 2026 年 6 月に出した 744B MoE コーディングモデル。1M 文脈と MIT ウェイト。後継の GLM-5.3 が現行フラッグシップ。

Zhipuのコーディングモデル。再確認：Coding Plan は Lite $10、Pro $30、Max $60。公開トークン表に 5.3 行はまだない。$18だけではない。

Kwaipilot のオープンウェイト・エージェント型コーディングモデル。35B MoE/活性 3B、Qwen3.6 ベース、Apache 2.0、262K コンテキスト、PinchBench ツール使用で首位。

エージェント型コーディングMoE。再確認：Ornith-1.5-35B-A3B を精鋭化、4bit約22GB、SWE-bench-Live 約12/25、MIT、GGUF/MLX。研究所リリースではない。

Von は Apache-2.0 の 395M System One 意思決定モデルで、Apple MPS 上で約 18 ミリ秒で校正済みの回答をローカルに返します。

DeepSeek のフラッグシップ 1.6T MoE モデル。活性化パラメータ 49B、1M トークンのコンテキスト、MIT ライセンスのオープンウェイトを備え、世界トップのコーディングスコアをクローズドモデルのごく一部の価格で実現。

IBMのオープンウェイト・デンス推論LLM。30Bパラメータ、Apache 2.0、ネイティブ128Kコンテキスト（512K拡張可）、内蔵チェーン・オブ・ソートと推論強化ツール呼び出し。

inclusionAI の MIT ハイブリッド線形 MoE。総パラメータ 124B、活性化 5.1B。2026-08-21 に Hugging Face で再確認。

Ling-3.0-tiny は inclusionAI の MIT ハイブリッド線形 MoE。総パラメータ 7.9B、活性化 1.3B。

OpenBMB MiniCPM5-2B は 2B のオンデバイス密モデル。131k コンテキスト、Apache-2.0、ローカル助手とツール呼び出し向け。

セルフホストのコーディングアシスタント。再確認：Community $0（最大5人）、Team は席あたり月$19（最大50人）。コアは Apache-2.0。

Agnes-3.0-Flash Preview は Apache-2.0 の 33B マルチモーダル公開重みで、コンテキスト 262k。プロプライエタリ API とは別チェックポイントです。