プロンプトエンジニアリングにLLMが理想的である理由とは？
プロンプトエンジニアリングに最適なオープンソースLLMは、複雑な指示を正確に理解し、追従し、実行するために特別に最適化された大規模言語モデルです。これらのモデルは、指示順守、論理的推論、多ターン対話、ツール統合といった、効果的なプロンプトエンジニアリングに不可欠な能力に優れています。これにより、開発者は常に正確で文脈に合った出力を生成する洗練されたプロンプトを作成できます。拡張されたコンテキストウィンドウ、推論モード、計算効率のためのMoEアーキテクチャなどの機能を備えたこれらのモデルは、プロンプトエンジニアが信頼性の高いAIアプリケーションを構築し、複雑なワークフローを自動化し、自然言語インターフェースで可能なことの限界を押し広げることを可能にします。
Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507は、総パラメータ数305億、アクティブパラメータ数33億のMixture-of-Expertsモデルであり、指示追従、論理的推論、テキスト理解、数学、科学、コーディング、ツール使用において大幅な改善を特徴としています。最大256Kトークンまでの長文コンテキスト理解が強化され、ユーザーの好みに優れたアライメントを持つことで、多様なプロンプトエンジニアリングタスクに対して非常に役立つ応答と高品質なテキスト生成を提供します。
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507：優れた指示追従性
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507は、Qwen3-30B-A3Bの非思考モードの更新版です。これは、総パラメータ数305億、アクティブパラメータ数33億のMixture-of-Experts（MoE）モデルです。このバージョンは、指示追従、論理的推論、テキスト理解、数学、科学、コーディング、ツール使用などの一般的な能力において大幅な改善を含む主要な強化を特徴としています。また、複数の言語にわたるロングテール知識のカバー範囲で実質的な向上を示し、主観的および自由形式のタスクにおけるユーザーの好みに著しく優れたアライメントを提供し、より役立つ応答と高品質なテキスト生成を可能にします。さらに、長文コンテキスト理解能力は256Kに強化されました。このモデルは非思考モードのみをサポートし、出力に`
長所
- 卓越した指示追従とプロンプト順守。
- 複雑なプロンプトのための強化された256Kコンテキストウィンドウ。
- ユーザーの好みに優れたアライメント。
短所
- 段階的な推論のための思考モードをサポートしていません。
- 効果を最大化するためには、慎重なプロンプト設計が必要です。
おすすめの理由
- 強化されたコンテキスト理解力により、優れた指示追従能力を発揮し、一貫した高品質な結果で複雑なプロンプトを作成・実行するのに最適です。
zai-org/GLM-4.5-Air
GLM-4.5-Airは、AIエージェントアプリケーション向けに特別に設計された基盤モデルであり、総パラメータ数1060億、アクティブパラメータ数120億のMixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャに基づいて構築されています。ツール使用、ウェブブラウジング、ソフトウェア開発、フロントエンド開発のために広範に最適化されており、複雑な推論タスクから日常のプロンプトエンジニアリングアプリケーションまで、多様なシナリオに効果的に適応するハイブリッド推論アプローチを採用しています。
GLM-4.5-Air：多用途プロンプトのためのハイブリッド推論
GLM-4.5-Airは、AIエージェントアプリケーション向けに特別に設計された基盤モデルであり、総パラメータ数1060億、アクティブパラメータ数120億のMixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャに基づいて構築されています。ツール使用、ウェブブラウジング、ソフトウェア開発、フロントエンド開発のために広範に最適化されており、Claude CodeやRoo Codeのようなコーディングエージェントとのシームレスな統合を可能にします。GLM-4.5はハイブリッド推論アプローチを採用しており、複雑な推論タスクから日常的なユースケースまで、幅広いアプリケーションシナリオに効果的に適応できます。この汎用性により、異なるタスクが異なるレベルの推論深度を必要とするプロンプトエンジニアリングにおいて、非常に優れています。131Kのコンテキストウィンドウとエージェントワークフローへの最適化により、洗練されたプロンプトに埋め込まれた多段階の指示を理解し実行することに優れています。
長所
- ハイブリッド推論が様々なプロンプトの複雑さに適応。
- ツール使用とエージェントアプリケーションに最適化。
- 包括的なプロンプトのための大規模な131Kコンテキストウィンドウ。
短所
- 高度に専門化されたタスクにはファインチューニングが必要な場合があります。
- 小規模モデルと比較して高価格帯。
おすすめの理由
- そのハイブリッド推論アプローチとエージェント最適化された設計により、単純なクエリから複雑なマルチツールワークフローまで、多様なアプリケーションにおけるプロンプトエンジニアリングに信じられないほど汎用性があります。
Qwen/Qwen3-14B
Qwen3-14Bは、Qwenシリーズの最新大規模言語モデルで、148億のパラメータを持ち、複雑な論理的推論のための思考モードと効率的な対話のための非思考モード間のシームレスな切り替えを独自にサポートしています。推論能力が大幅に強化され、創造的なライティングや多ターン対話における人間の好みに優れたアライメントを示し、強力な多言語指示追従能力で100以上の言語をサポートします。
Qwen3-14B：動的プロンプトのための柔軟な推論
Qwen3-14Bは、Qwenシリーズの最新大規模言語モデルで、148億のパラメータを持ちます。このモデルは、思考モード（複雑な論理的推論、数学、コーディング用）と非思考モード（効率的で汎用的な対話用）間のシームレスな切り替えを独自にサポートしています。数学、コード生成、常識的な論理的推論において、以前のQwQおよびQwen2.5指示モデルを上回る、大幅に強化された推論能力を示します。このモデルは、創造的なライティング、ロールプレイング、多ターン対話における人間の好みに優れたアライメントを発揮します。さらに、強力な多言語指示追従および翻訳能力で100以上の言語と方言をサポートしています。プロンプトエンジニアリングにとって、このデュアルモード機能は非常に貴重です。エンジニアは、必要なときに深い推論をトリガーするプロンプトを作成したり、より単純なタスクに対して迅速な応答を得たりすることができ、これらすべてを131Kのコンテキストウィンドウを持つ単一のモデルフレームワーク内で実現できます。
長所
- 柔軟なプロンプトエンジニアリングのためのデュアルモード操作。
- 両モードでの強力な推論能力。
- 優れた多言語サポート（100以上の言語）。
短所
- フラッグシップモデルよりも少ないパラメータ数。
- モード切り替えには明示的なプロンプト設計が必要です。
おすすめの理由
- 思考モードと非思考モードを切り替える独自の能力は、ワークフローで深い推論と迅速な応答の両方を必要とするプロンプトエンジニアにとって、比類のない柔軟性を提供します。
プロンプトエンジニアリングのためのLLM比較
この表では、2025年のプロンプトエンジニアリング向けに最適化された主要なオープンソースLLMを比較します。各モデルは独自の強みを持っています。Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507は指示追従と長文コンテキスト理解に優れ、GLM-4.5-Airはエージェントアプリケーション向けのハイブリッド推論を提供し、Qwen3-14Bは柔軟なデュアルモード操作を提供します。この比較により、特定のプロンプトエンジニアリング要件、コンテキストニーズ、予算の考慮事項に基づいて適切なモデルを選択するのに役立ちます。
| 番号 | モデル | 開発元 | サブタイプ | 料金 (SiliconFlow) | 主な強み |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 | Qwen | チャット | 100万トークンあたり$0.4/$0.1 | 優れた指示追従性 |
| 2 | GLM-4.5-Air | zai | チャット | 100万トークンあたり$0.86/$0.14 | エージェント向けハイブリッド推論 |
| 3 | Qwen3-14B | Qwen3 | チャット | 100万トークンあたり$0.28/$0.07 | 柔軟なデュアルモード操作 |
よくある質問
2025年のトップ3は、Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507、zai-org/GLM-4.5-Air、およびQwen/Qwen3-14Bです。これらのモデルはそれぞれ、指示追従、推論能力、コンテキスト処理に優れており、効果的なプロンプトエンジニアリングワークフローに不可欠な品質を備えています。
プロンプトエンジニアリングでは、より大きなコンテキストウィンドウが大きな利点をもたらします。当社のトップピックは、131Kから262Kトークンまでのコンテキスト長を提供し、エンジニアが包括的なシステムプロンプトを作成し、豊富な例を含め、会話履歴を維持することを可能にします。256Kのコンテキストを持つQwen3-30B-A3B-Instruct-2507のようなモデルは、リポジトリ規模の理解や複雑な多ターン対話に特に価値があります。