Reflection Beam 1.0 の代替ツール

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。

Liquid AI のローカルエージェント向け公開重み 240 億パラメータ推論 MoE。24.5 億のアクティブパラメータ、128K コンテキスト、ツール呼び出しを備えます。

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。

BAAI の 27B オープンウェイト エージェントモデル。コーディング・ML エンジニアリング・ディープリサーチで提案・測定・反省・改訂を繰り返す、262K コンテキスト。

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。

Poolsideのオープンウェイト118B MoEコーディングモデル。8Bアクティブ、100万トークンコンテキスト、ネイティブ推論、OpenMDW-1.1ライセンスでエージェントコーディング向け。

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。

Metaのコーディング特化フラッグシップモデル。Muse Code ターミナルエージェントを駆動。100万トークンコンテキスト、高い初回成功率、信頼性のあるツール呼び出しで、Meta Model API 経由でエンドツーエンドの開発ワークフローを実現。

Meta のコード・エージェント向けオープンウェイト多モーダル MoE。総 8160 億、アクティブ 420 億パラメータ、100 万 token のコンテキストを備えます。

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。

Anthropic の最上位 Opus モデル。1M トークンのコンテキストと調整可能な思考強度を備え、Opus 4.8 と同じ価格で Fable 5 に迫る性能を発揮。エージェントと長期コーディング向け。

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。

SpaceXAI の Grok 4.7 はコーディングとエージェント向けの旗艦。50 万トークンのコンテキスト、$1.60/$4.80 per 1M、AA 指数 46.4。