2026年のAIモデル比較
ここは製品カードであり、自作ベンチではない。コーディングとエージェントは今も GPT と Claude。Gemini は Google 内の既定。Grok は xAI。DeepSeek は実際に自前デプロイされるオープンウェイト。現行のモデル ID とベンダー価格表を開く。ディレクトリの一文を評価だと思わない。
コーディングはどれ?
四半期で変わる。Claude、GPT、Gemini の公式を見て、自分のリポジトリで試す。ここはランキングを固定しない。
オープンウェイトか API か?
API は簡単。自分で回すなら DeepSeek、Llama、Qwen、Gemma。コストはマシンと運用であり、$20 の席ではない。
料金はどこ?
ベンダーだけ。リンクは張る。トークン単価は創作しない。
2026年のAIモデル比較のすべてのツール(180件)
各ツールの詳細・機能・料金を確認できます。
- Agnes-3.0-FlashAgnes-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。
- Claude 3.5 Sonnet前世代のClaude 3.5 Sonnetスナップショット。再確認:現行文書はClaude 5 / 4.6。2026年の既定ではない。
- Claude 3 Haiku前世代のClaude 3 Haikuスナップショット。再確認:現行文書はClaude 5 / 4.6。2026年の高速既定ではない。
- Claude 3 Opus前世代のClaude 3 Opusスナップショット。再確認:現行文書はClaude 5 / 4.6。2026年の旗艦ではない。
- Claude 3 Sonnet前世代のClaude 3 Sonnetスナップショット。再確認:現行文書はClaude 5 / 4.6。2026年の既定ではない。
- Claude Opus 4.5Anthropic の前世代 Opus スナップショット。20 万コンテキスト、100 万トークン $5/$25。後の課金ラインに Opus 4.6 と Opus 5。
- Claude Sonnet 4.5Anthropic の前世代 Sonnet スナップショット。20 万コンテキスト、100 万トークン $3/$15。文書は今、新しい Claude 4.6 と Claude 5 を売る。
- Claude v1以前の Claude v1 スナップショット。再確認:現行文書は Fable 5 / Opus 5 / Sonnet 5 / Haiku 4.5。2026年のテキスト既定ではない。
- BGE-M32024年BAAI多言語埋め込みスナップショット。再確認:MITカードは残る。2026年のMIRACL/MTEB王冠ではない。
- BAAI bge-reranker-v2.5-gemma2-lightweight以前の BGE reranker v2.5 Gemma2 lightweight スナップショット。再確認:leftover HF カード。2026年のリランク既定ではない。
- Breeze TTS 2BreezeBlueのオープンウェイト多言語TTS。リアルタイム対話向けに設計され、参照音声なしの音声デザインと参照ガイドの音声ディレクションに対応。初回音声は40ms未満。
- Claude Fable 5.1Anthropic の一般提供 Fable クラスモデル。コーディングと知識業務向け。入力/出力 $10/$50 /100万トークン、キャッシュ読み $0.25。API id は claude-fable-5-1。
- Claude Fable 5Anthropic が初めて一般公開した Mythos クラスのフラッグシップ。100万トークンコンテキスト、フロンティア級のコーディングとビジョン、数日間にわたる自律エージェント実行、100万トークンあたり入力$10/出力$50。
- Claude Haiku 4.5Claude Haiku 4.5:現行文書の安い高速行。100万トークンあたり$1/$5、200kコンテキスト。再確認:leftover 3 Haikuではない。
- Claude Mythos 5.1Anthropic のサイバーセキュリティ・生命科学向け最強モデル。限定的な信頼アクセスで提供。Claude Fable 5.1 と同一エンジンだが、審査済み機関向けにガードレールを緩和。
- Claude Opus 4.6Anthropic 最強のハイブリッド推論モデル:100万トークンのコンテキスト、適応的思考、エージェント型コーディングと専門知識業務で業界トップ。
- Claude Opus 5Anthropic 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。
- Claude Sonnet 5Claude Sonnet 5:現行文書の中位1Mコンテキスト行。100万トークンあたり$2/$10。再確認:leftover Sonnet 4.5の$3/$15ではない。
- cogvlm-base-490-hf以前の CogVLM スナップショット。再確認:サイトは誤った DeepSeek-VL カードではなく CogVLM を指す。2026年の VLM 既定ではない。
- Cohere: Command ACohere Command A:一手文書の生きた Command 先頭。2026-08-18 に公式 Command A ページを再確認。leftover Command R ではない。
- Cohere: Command R以前の Cohere Command R スナップショット。再確認:現行文書は Command A。2026年のチャット / RAG 既定ではない。
- Cohere Embed v3前世代のCohere埋め込みスナップショット。再確認:現行カタログはEmbed 4。$0.10/100万の2026既定ではない。
- Cohere Rerank 3.5前世代のCohereリランクスナップショット。再確認:現行文書はrerank-v4.0。$2/1kの2026国勢調査ではない。
- OpenAI: dall-e-2以前の OpenAI DALL-E 2 スナップショット。再確認:生きた画像経路は GPT Image 2。DALL-E 3 は API から削除済み。
- OpenAI: dall-e-32023 年 11 月の OpenAI 画像モデル。非推奨で API から削除済み。公式は新規案件を GPT Image 2 へ案内している。
- Deepgram Nova-2前世代のDeepgram音声認識モデル。再確認:公式文書はまずNova-3 / Flux。2026年の最速王座ではない。
- DeepSeek-Coder-V2.5前世代のDeepSeekコーダースナップショット。再確認:現行経路はV4 Flash/Pro。90.2% HumanEvalの国勢調査ではない。
- DeepSeek-R1以前の DeepSeek-R1 スナップショット。再確認:生きた経路は V4 Flash/Pro。o1 / 2026推論既定ではない。
- DeepSeek V2.5以前の DeepSeek V2.5 スナップショット。再確認:生きた経路は V4 Flash/Pro。2026年のチャット+コーダー既定ではない。
- DeepSeek V3以前の DeepSeek V3 スナップショット。再確認:生きた経路は V4 Flash/Pro。GPT-4o / Claude 3.5 のセンサスではない。
- DeepSeek-V4.1-FlashDeepSeek-V4.1-Flash は MIT の 552B マルチモーダル MoE で、プリフィル 8B・デコード 16B 活性化、1M コンテキスト、KV キャッシュは V4-Flash の約 1/4。
- DeepSeek-V4-Flash-Vision-ExpDeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp は V4 初のマルチモーダル実験。Flash に視覚モジュールを足した MIT 重みで、約 305B パラメータ。
- DeepSeek V4 FlashDeepSeek公式の小型エージェントモデル。284B総計/13BアクティブのMoE、100万トークンコンテキスト、MITオープンウェイト、DSpark投機デコード、100万トークンあたり$0.14/$0.28の料金。
- DeepSeek V4 Pro 0813DeepSeek 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。
- DeepSeek V4DeepSeek V4 は、DeepSeek のフラッグシップ AI モデルの次世代版であり、V3 の成功を基盤に、推論能力、マルチモーダル理解、エージェントベースのインタラクションの向上が期待されています。
- deepseek-vl-7b-base以前の DeepSeek-VL 7B Base スナップショット。再確認:生きた経路は V4 Flash/Pro。2026年のVL既定ではない。
- DFlash 2Inco AI の Apache 2.0 ブロック拡散ドラフトモデル。推測デコード用。2026-08-18 に Qwen3.8-27B と Muse Glimmer 向けを公開。
- ElevenLabs Turbo v2.5前世代のElevenLabs Turbo v2.5スナップショット。再確認:現行はv3 / Flash v2.5。2026年の既定音声ではない。
- EmbeddingGemmaGoogle DeepMind の軽量多言語テキスト埋め込みモデル。デバイス上 AI 向けに最適化され、200MB 未満の RAM で動作。
- Flux.1 Dev2024年BFLオープンウェイト静止画。再確認:現行ウェイトはFLUX.2 [dev]/[klein]。完全MITでも旗艦でもない。
- Flux.1 Pro前世代のBFL画像SKU。再確認:現行カタログはFLUX 3とFLUX.2。2024年のMidjourney/DALL-E 3王座ではない。
- FLUX 3Black Forest Labs のマルチモーダルモデル。動画、音声、近日公開の画像、アクション予測に対応し、最大 20 秒クリップ、ネイティブ音声、ドラフトモードを備える。
- Gemini 2.0 Flash Thinking以前のGemini 2.0 Flash Thinkingスナップショット。再確認:2.0 Flash系列は2026-06-01に停止。2026年のo1-mini代替ではない。
- Gemma 4 26B A4BGoogle DeepMind のオープンウェイトモデル。総パラメータ 25.2B の MoE で 1 トークンあたり 3.8B のみ活性化。256K コンテキスト、マルチモーダル入力、Apache 2.0 ライセンス。
- GLM-4.7Zhipu AIが提供するオープンソースの多言語マルチモーダル対話モデルで、高度な思考能力、優れたコーディング性能、強化されたUI生成機能を備えています。
- GLM-5.2Zhipu 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。
- GLM-5.3-Flash智譜(Z.ai)GLM-5 シリーズ初のネイティブ・マルチモーダルモデル(匿名モデル「Ox Alpha」と判明):320B MoE、18B のみ活性化、1M コンテキスト、MIT オープンウェイト、入力 $0.15/百万トークン。
- GLM-5.3Zhipu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。
- Google: Gemini 1.5 Flash-8B前世代のGemini 1.5 Flash-8Bスナップショット。再確認:現行APIはGemini 3 Flash。2026年の既定ではない。
- Google: Gemini 2.0 Flash以前のGemini 2.0 Flashスナップショット。再確認:deprecatedで2026-06-01に停止。生きたFlashはGemini 3.7 Flash。
- Google: Gemini 3.1 Flash-LiteGoogle Gemini 3.1 Flash-Lite:生きたモデルページの leftover 安い Flash-Lite 兄弟。2026-08-18 に公式モデルページを再確認。
- Google: Gemini 3.1 Flash LiveGoogle Gemini 3.1 Flash Live:生きた Gemini モデルページの leftover ライブ/音声兄弟。2026-08-18 再確認。2026年の Flash 既定ではない。ドル行は作らない。
- Google: Gemini 3.1 Flash TTSGoogle Gemini 3.1 Flash TTS:生きた Gemini モデルページの leftover TTS 兄弟。2026-08-18 再確認。2026年の Flash 既定ではない。ドル行は作らない。
- Google: Gemini 3.1 ProGoogle Gemini 3.1 Pro:生きたモデルページの leftover Pro 兄弟。2026-08-18 再確認。2026年のPro既定ではない。
- Google: Gemini 3.5 Flash-LiteGoogle Gemini 3.5 Flash-Lite:生きたGeminiモデルページに残る安価Flash-Lite行。2026-08-18再確認。
- Google: Gemini 3.5 Flashアクション志向の Google 最前線モデル:エージェントとコーディング向けに設計され、100万トークンのコンテキストとFlash級の速度・コストを両立。
- Google: Gemini 3.5 Live TranslateGoogle Gemini 3.5 Live Translate:生きた Gemini モデルページの leftover ライブ翻訳兄弟。2026-08-18 再確認。2026年の Flash 既定ではない。ドル行は作らない。
- Google: Gemini 3.6 FlashGoogle Gemini 3.6 Flash:3.5の後、生きた3.7 Flashの前の前世代Flash。2026-08-18に公式モデルページを再確認。
- Google: Gemini 3.7 Flashエージェントワークフローとマルチモーダル推論向けの Google 最強 Flash モデル。100万トークンコンテキスト、65k出力トークン、Computer Use プレビューに対応。
- Google: Gemini 3 FlashGoogleの最新フロンティアモデル。前例のない速度とコスト効率で画期的なインテリジェンスを提供。Google: Gemini 3 Flash(models)の機能・料金・代替ツールを比較できます。
- Google: Gemini 3 Pro以前の Gemini 3 Pro Preview スナップショット。再確認:モデル索引は停止と記す。2026年の視覚クラウンではない。
- Google: Gemini Flash 1.5前世代のGemini 1.5 Flashスナップショット。再確認:現行APIはGemini 3 Flash。2026年の既定ではない。
- Google: Gemini Nano Banana 2 LiteGoogle Gemini Nano Banana 2 Lite:生きた Gemini 画像ページの leftover より安い Nano Banana 2 兄弟。2026-08-18 再確認。ドル行は作らない。
- Google: Gemini Omni FlashGoogle Gemini Omni Flash:生きた Gemini モデルページの leftover Omni Flash 兄弟。2026-08-18 再確認。2026年の Flash 既定ではない。ドル行は作らない。
- Google: Gemini Pro 1.5前世代のGemini 1.5 Proスナップショット。再確認:現行APIはGemini 3 Pro。2026年の既定ではない。
- Google: Gemma 2 27B以前の Gemma 2 27B スナップショット。再確認:生きたオープン経路は Gemma 4。2026年の既定オープンモデルではない。
- Google: Gemma 2 9B以前の Gemma 2 9B スナップショット。再確認:生きたオープン経路は Gemma 4。2026年の既定小型モデルではない。
- GPT-5.6 LunaOpenAI GPT-5.6 Luna:5.6ファミリーの高速で手頃な段。12.8万コンテキスト、1M tokensあたり入力$1/出力$6。
- GPT-5.6 TerraOpenAI GPT-5.6 Terra:5.6ファミリーの均衡な日常主力。40万コンテキスト、1M tokensあたり入力$2.50/出力$15。
- GPT-5.2OpenAI の前世代フロンティア。40万コンテキスト、最大出力12.8万、100万トークン $1.75/$14。文書は GPT-5.6 Sol を推奨。
- GPT-5.6 SolOpenAI のフロンティアフラッグシップ。105万トークンコンテキスト、最大 max の推論強度と ultra サブエージェントモード、Terminal Bench 2.1 で SOTA のコーディング、100万トークン $5/$30 の料金。
- GPT-6 AstraOpenAI フラッグシップ GPT-6 Astra。105万トークンコンテキスト、コンピュータ操作とコーディングで新記録、100万トークン $10/$50。
- GPT Image 2OpenAI 最新の画像生成モデル。高速で高品質な生成と編集に対応し、最大 4K の柔軟なサイズとトークン課金 API を提供する。
- IBM Granite 4.2 30BIBM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。
- Grok 4.6SpaceXAI の最先端 1.5T パラメータ推論モデル。50 万トークンのコンテキストとエージェント的なコーディングの強さを備え、リアルタイムの X データにアクセス可能。競合フロンティアモデルの約半額で提供される。
- GrokxAI / SpaceXAI の Grok 家族。現行ドキュメントの旗艦は grok-4.6。50 万トークン文脈、$2/$6 per 1M、Imagine 画像/動画と Voice API 付き。
- Hy4 previewTencentの次世代オープンウェイトMoEフラッグシップ。合計770B・トークン毎に49Bアクティブ、1Mトークンコンテキスト。Apache 2.0で、ゲーテッドDSA注意を採用。長時間コーディングとプロダクティビティに強み。
- Ideogram 2.0Ideogram 2.0は2024年8月のスナップショット。再確認:現行既定とは証明できない。後続版や席表は捏造しない。
- JevJev は TypeSafe の System One モデルで、校正済み確率つきの型付き決定を返し、入力は 100 万トークンあたり 0.042 ドル。
- Jina Embeddings v4以前の Jina Embeddings v4 スナップショット。再確認:leftover 2025年6月カード。旧 3.8B / 8192 王冠は捨てる。
- Jina AI Reranker v3前世代のJinaリランクスナップショット。再確認:現行ページはreranker-v3.5。8192/BEIRの2026国勢調査ではない。
- KAT-Coder V2.5Kwaipilot 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。
- Kimi K3Moonshot AI のオープンウェイト 2.8T パラメータ多モーダルエージェントモデル。1M トークンのコンテキストを備えた世界初のオープン 3T 級モデルで、コーディングとエージェントのベンチマークでクローズド最先端に迫る。
- Laguna S 2.1Poolside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。
- LFM 2.5-2.6BLiquid AI がオンデバイスのエージェントワークロード向けに訓練したオープンウェイト 2.6B デンスモデル。128K コンテキストとネイティブなツール呼び出しに対応。
- Ling-3.0-flash-VLLing-3.0-flash-VL は inclusionAI の MIT マルチモーダル MoE。総パラメータ 124B、活性化 5.5B、画像と動画に対応。
- Ling-3.0-flashinclusionAI 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-tinyLing-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。
- Llama 3.1 Euryale 70B v2.2以前の Llama 3.1 Euryale 70B v2.2 スナップショット。再確認:leftover Sao10k ロールプレイカード。2026年の Llama 既定ではない。
- Llama 3 Euryale 70B v2.1以前の Llama 3 Euryale 70B v2.1 スナップショット。再確認:leftover Sao10k ロールプレイカード。2026年の Llama 既定ではない。
- LLaMA Guard 3前世代のLlama Guardスナップショット。再確認:現行カードはLlama Guard 4 12B。2026年の既定セーフティではない。
- llava-v1.6-34b-hf以前の LLaVA-NeXT / LLaVA 1.6 スナップショット。再確認:leftover HF 34B カード。2026年の VLM 既定ではない。
- LongCat 2.0MeituanのオープンウェイトMoEモデル:総パラメータ1.6T/活性約48B、1Mコンテキスト、MITライセンス。コーディングとエージェントタスクに強み(2026-08-25)。
- CodeLlama 34B Instruct以前の Code Llama 34B Instruct スナップショット。再確認:llama.com は今 Llama 4 / Muse。2026年のコーディング既定ではない。
- Llama 3.1 405B Instruct前世代のLlama 3.1 405B Instructスナップショット。再確認:llama.comは今Llama 4。GPT-4o王冠ではない。
- Llama 3.1 70B Instruct前世代のLlama 3.1 70B Instructスナップショット。再確認:llama.comは今Llama 4。2026年の既定ではない。
- Llama 3.1 8B Instruct前世代のLlama 3.1 8B Instructスナップショット。再確認:llama.comは今Llama 4。2026年の既定ではない。
- Llama 3.2 1B Instruct以前の Llama 3.2 1B Instruct スナップショット。再確認:llama.comは今Museを先頭に出す。1.3Bの誤記ではない。
- Meta Llama 3.2 Vision2024年Llama 3.2視覚スナップショット。再確認:llama.comは今Llama 4が先頭。2026年の既定マルチモーダルではない。
- Llama 3 70B Instruct以前のLlama 3 70B Instructスナップショット。再確認:llama.comは今Museを先頭に出す。2026年のデフォルトではない。
- Llama 3 8B Instruct以前のLlama 3 8B Instructスナップショット。再確認:llama.comは今Museを先頭に出す。2026年のデフォルトではない。
- Llama v2 70B Chat以前の Llama v2 70B Chat スナップショット。再確認:llama.com は今 Llama 4 / Muse。2026年のチャット既定ではない。
- Midjourney V6Midjourney V6は2023年12月のスナップショット。再確認:後続バージョンあり。現行既定ではない。席表は捏造しない。
- MiniCPM5-2BOpenBMB 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。
- MiniMax H3MiniMax が 2026 年 7 月 31 日に出したオープン寄りのマルチモーダル動画モデル。テキスト/画像/動画/音声入力、768P または 2K、4–15 秒、ネイティブステレオ、従量 API。
- MiniMax M2.1多言語プログラミング、エージェントワークフロー、実世界の開発タスクに最適化されたオープンソース230Bパラメータ MoE モデル。SWE-bench パフォーマンス74%。
- MiniMax M3MiniMax の 2026 年 6 月 1 日オープンウェイト級フラッグシップ。MSA による 100 万トークン文脈、ネイティブな画像/動画入力とデスクトップ操作、割引中の API 料金。
- MiniMax-Music3MiniMax のオープンウェイト音楽生成モデル。スタジオ級の音質とデジタルヒスのない自然なボーカルで、プロンプトと歌詞から楽曲をフル生成。公式 ComfyUI 対応。
- Mistral: Mistral 7B Instruct前世代のMistral 7B Instructスナップショット。再確認:現行はMedium 3.5 / Small 4 / Large 3。
- Mistral: Mistral Nemo以前のMistral Nemo 12Bスナップショット。再確認:旧NVIDIA 128k経路。生きたカタログはMedium 3.5 / Small 4 / Large 3。
- Mistral Nemo Inferor 12B以前の Inferor 12B スナップショット。再確認:leftover コミュニティマージカード。公式 Mistral Nemo ではない。
- Mistral OCR 4.1Mistral OCR 4.1:現行カタログ最新OCR。段落ボックス、構造ラベル、信頼度。再確認:1000ページ$4。leftover OCR 4.0ではない。
- Mistral Pixtral 12B2024年Mistral 12B視覚スナップショット。再確認:現行カタログはMedium 3.5 / Small 4 / Large 3。唯一の初マルチモーダルではない。
- Mistral Shieldstral 1.0Mistral Shieldstral 1.0:現行カタログのコンパクトなマルチモーダルモデレーション。2026-08-18 再確認。Apache 2.0。ドル行は作らない。
- Mistral Small前世代のMistral Small v24.09スナップショット。再確認:現行はMedium 3.5 / Small 4 / Large 3。
- Mistral Tiny以前のMistral Tinyスナップショット。再確認:旧7B-v0.2経路。生きたカタログはMedium 3.5 / Small 4 / Large 3。
- Mistral Voxtral Mini Transcribe 2Mistral Voxtral Mini Transcribe 2:生きた Premier 書き起こし行、v 26.02。再確認:より古い 25.07 は deprecated。ドル行は作らない。
- Mistral Voxtral Mini Transcribe RealtimeMistral Voxtral Mini Transcribe Realtime:生きたリアルタイム書き起こし兄弟。2026-08-18 再確認。leftover Transcribe 25.07 ではない。ドル行は作らない。
- Mistral Voxtral TTSMistral Voxtral TTS:現行カタログの TTS 行、v 26.03、CC BY-NC 4.0。2026-08-18 再確認。ドル行は作らない。
- Muse GlimmerMeta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。
- Muse Spark 1.2Meta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。
- mixedbread ai mxbai-rerank-large-v1以前の mxbai-rerank-large-v1 スナップショット。再確認:leftover HF カード。2026年のリランク既定ではない。
- MythoMax 13B以前の MythoMax 13B スナップショット。再確認:leftover Llama 2 ファインチューンカード。2026年のフロンティア既定ではない。
- Nex-N2.5-miniNex-N2.5-mini は Nex-AGI の Apache-2.0 マルチモーダルエージェントモデル。コンピュータ操作、閲覧、コーディング向け。
- Nex-N2.5-ProNex-N2.5-Pro は Nex-AGI の Apache-2.0 マルチモーダルエージェントチェックポイント。コンピュータ操作、閲覧、コーディング向け。
- Nous: Hermes 3 405B Instruct以前の Hermes 3 405B Instruct スナップショット。再確認:leftover Llama 3.1 405B ファインチューンカード。2026年のフロンティア既定ではない。
- NousResearch: Hermes 2 Pro - Llama-3 8B以前の Hermes 2 Pro Llama-3 8B スナップショット。再確認:leftover HF カード。2026年の既定ではない。
- NV-Embed-v22024年NVIDIA埋め込みモデルスナップショット。再確認:HFカードは残る。2026年のMTEB首位国勢調査ではない。
- NVIDIA nv-rerankqa-mistral-4b-v3以前の NVIDIA nv-rerankqa-mistral-4b-v3 スナップショット。再確認:leftover HF カード。2026年のリランク既定ではない。
- NVIDIA: Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct以前の NVIDIA Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct スナップショット。再確認:本サイトの生きたオープン経路は Nemotron 3.5 Lightning。2026年の既定ではない。
- NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 30B A3BNVIDIA の効率的なオープンウェイトモデル。総パラメータ 30B で活性化はわずか 3B。MoE ハイブリッド構成、最大 1M トークンのコンテキスト、単一 GPU 展開でローカル推論とポストトレーニング研究に対応。
- omni-moderation-latestOpenAIホストのomni-moderationスナップショット。再確認:文書にまだ掲載。2026年の既定セーフティではない。
- OpenAI: GPT-4o-mini以前のGPT-4o miniスナップショット。再確認:まだ$0.15/$0.60で掲載。生きた起点はGPT-5.6 Sol。2026年の最新ではない。
- OpenAI: GPT-4o以前のGPT-4oスナップショット。再確認:まだ$2.50/$10で掲載。生きた起点はGPT-5.6 Sol。2026年の最新ではない。
- OpenAI: o1-mini以前のo1-miniスナップショット。再確認:まだ$1.10/$4.40。日付付き双子はdeprecated。2026年の推論既定ではない。
- OpenAI: o1-preview以前のo1-previewスナップショット。再確認:まだ$15/$60。日付付き双子はdeprecated。より安いo1でも2026既定でもない。
- Shap-e以前の OpenAI Shap-E スナップショット。再確認:leftover 2023 3D 研究カード。2026年の画像/3D 既定ではない。生きた静止画経路は GPT Image 2。
- OpenChat 3.5 7B以前の OpenChat 3.5 7B スナップショット。再確認:leftover C-RLFT カード。2026年のフロンティア既定ではない。
- OrukeetOrukeet は 25 言語の音声認識モデルで、NVIDIA Parakeet TDT 0.6B v3 上で適合した Gabor カーネルを凍結する。
- Qwen-Drive-1.0-4BQwen-Drive-1.0-4B は 3D 知覚、VQA、運動計画をまとめる Alibaba の Apache-2.0 運転 VLM。
- Qwen-VL以前のアリババ Qwen-VL スナップショット。再確認:生きた旗艦は Qwen3.8。2026年のLVLM既定ではない。
- Qwen2.5 72B Instruct前世代のQwen2.5 72B Instructスナップショット。再確認:現行旗艦はQwen3.8。2026年の最新系列ではない。
- Qwen2.5-72B前世代のQwen高密度LLM。再確認:現行旗艦はすでにQwen3.8。2026年のLlama-3-405B王座ではない。
- Qwen2.5 Coder 32B Instruct前世代のQwen2.5-Coder 32B Instructスナップショット。再確認:現行はQwen3.8 Coder。最新系列ではない。
- Qwen2.5-Coder-32B前世代のQwenコードスナップショット。再確認:現行コーディング経路はQwen3.8 Coder。85% HumanEvalの国勢調査ではない。
- Qwen2-VL 72B Instruct以前の Qwen2-VL 72B Instruct スナップショット。再確認:生きた経路は Qwen3.8。2024年のVLクラウンではない。
- Qwen3.8-2.4T-A95BAlibaba のフラッグシップ 2.4T MoE モデル。活性化パラメータ 95B、1M トークンのコンテキスト、ネイティブな多モーダル入力、トップクラスのエージェント性能を備えた史上最大の Qwen。
- Qwen3.8-27BAlibaba のオープンウェイト 27B デンスモデル。Qwen3.8-Max のコンパニオンとして Apache 2.0 で公開。画像・テキストのマルチモーダル入力に対応し、ローカル運用と小規模バッチ推論向け。
- Qwen3.8-Flash-NextAlibaba(通義千問)による Qwen4 アーキテクチャの先行公開:125B のマルチモーダル MoE、トークンごと 6B のみ活性化、51B の N-gram 語彙、ネイティブ 262K コンテキスト、入力 $0.16/百万トークン。
- Qwen3.8-MaxAlibabaの2.4Tパラメータのオープンウェイト最上位モデル:95BアクティブのMoE、テキスト/画像/動画入力、1Mコンテキスト、$2/$6(100万トークン)。
- Qwen3-Embedding以前の Qwen3 埋め込みスナップショット。再確認:Hugging Face には今も掲載。旧 MTEB 1位を 2026 センサスにしない。
- Qwen3-VL-Embedding以前の Qwen3-VL 埋め込みスナップショット。再確認:Hugging Face には 2B / 8B が今も掲載。旧の最新マルチモーダル王冠は捨てる。
- Qwen3-VL-Reranker以前の Qwen3-VL リランクスナップショット。再確認:Hugging Face には 2B / 8B が今も掲載。旧の最先端マルチモーダル王冠は捨てる。
- QwQ-32B-Preview以前の QwQ-32B-Preview スナップショット。再確認:leftover 2024年11月推論器。旧 o1-preview / DeepSeek-R1 / 24GB センサスは捨てる。
- rerank-english-v3.0以前の Cohere 英語リランクスナップショット。再確認:現行文書は rerank-v4.0。旧 4096 / 現行英語王冠は捨てる。
- rerank-multilingual-v3.0以前の Cohere 多言語リランクスナップショット。再確認:現行文書は rerank-v4.0。旧 4096 / 現行非英語王冠は捨てる。
- Cohere: rerank-v3.5以前の Cohere rerank-v3.5 スナップショット。再確認:現行文書は rerank-v4.0。旧 SoTA / 4096 王冠は捨てる。
- Rocinante 12B以前の Rocinante 12B スナップショット。再確認:leftover TheDrummer 物語カード。2026年のフロンティア既定ではない。
- sanoTTS294k〜2.3M パラメータの超小型ニューラル TTS。ブラウザまたは約 3 ドルの ESP32-S3 でオフライン合成。11 ボイス、6 言語、GPL-3.0。
- Seedance 2.5ByteDance Seed の音声付き動画モデル。30 秒ストーリー、精密な参照制御、2 回の延長、グリーンスクリーンなど制作向け編集を備える。
- Spark-X2.5-4BXHToken の効率的な 4B オープンウェイトモデル。ハイブリッド滑り窓注意機構でネイティブ 1M コンテキストを実現。コーディング・エージェント性能が高く、Apache 2.0、多言語。
- Stable Diffusion 3.5Stability 2024静止画ファミリー。再確認:コミュニティライセンスであり完全MITではない。ホームページは音声とBrand Studioも先頭。
- Swift-Qwen3.8-27BSwift-Qwen3.8-27B は UkisAI による Qwen3.8-27B の推論効率化ファインチューンで、思考トークンを約 58% 減らし、得点損失は 1% 未満です。
- text-embedding-3-large2024年OpenAI embeddingスナップショット。再確認:まだ掲載。未監査の2026旗艦やMIRACL国勢調査ではない。
- text-embedding-3-small以前の OpenAI 埋め込みスナップショット。再確認:料金ページは今も 100万あたり $0.020。2026年の埋め込み王冠ではない。
- text-embedding-ada-002前世代のOpenAI埋め込みモデルスナップショット。再確認:料金は$0.100/100万。2026年の既定埋め込みではない。
- text-moderation-latest前世代のOpenAI text-moderationスナップショット。再確認:旧テキストのみ経路。2026年の既定ではない。
- Tiel-Coder 35B A3B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。
- OpenAI: tts-1-hdOpenAIホストのtts-1-hd音声スナップショット。再確認:料金は$30/100万。2026年の既定TTS経路ではない。
- OpenAI: tts-1OpenAIホストのtts-1音声スナップショット。再確認:料金は$15/100万。2026年の既定TTS経路ではない。
- voyage-3-largeVoyage AIの最新SOTA汎用embeddingモデル。法律、金融、コードを含む100データセットにわたる8つの評価ドメインで第1位、OpenAIとCohereを平均9.74%と20.71%上回る。
- Voyage AI Rerank 2前世代のVoyageリランクスナップショット。再確認:現行文書はrerank-2.5。16k/NDCGの2026国勢調査ではない。
- WeLM-617BWeChat AI の 617B MoE モデル。トークンあたり活性化パラメータ 23B で、Hidden Decoding によるフロンティア規模初のシーケンス長スケーリングを実証。WeChat の AI アシスタント「小微」を支える。
- WeMM-EmbeddingTencent WeChat Visionチームの汎用マルチモーダル埋め込みモデル群(2B/4B/9B)、Qwen3.5ベース。テキスト・画像・動画・視覚ドキュメントをL2正規化空間に統合。Apache 2.0。
- OpenAI: whisper-1OpenAIホストのwhisper-1スナップショット。再確認:料金は$0.006/分。2026年の既定STT経路ではない。
- Whisper V3オープンウェイトWhisper large-v3系統。再確認:MIT、107,437 stars。OpenAI現行ホストSTTの既定ではない。
- WizardLM-2 7B以前の WizardLM-2 7B スナップショット。再確認:Microsoft の 2026 既定ではない。旧 10 倍大きい王冠は捨てる。
- WizardLM-2 8x22B以前の WizardLM-2 8x22B スナップショット。再確認:Microsoft の 2026 既定ではない。旧の最先端 / オープン SoTA 王冠は捨てる。
- xAI: Grok Beta以前の xAI Grok Beta スナップショット。再確認:現行文書は grok-4.6。2026年の推論既定ではなく、Grok 2 の後継でもない。
- YuE2-3BYuE2-3B は M·A·P の CC BY-NC 音楽モデルで、編集可能なスコアを計画してからボーカルと伴奏をローカルでレンダリングする。