知識グラフ構築のためのオープンソースLLMとは？
知識グラフ構築のためのオープンソースLLMは、情報を相互接続された知識表現に抽出し、構造化し、整理するために設計された特殊な大規模言語モデルです。これらのモデルは、非構造化テキスト、ドキュメント、マルチモーダルコンテンツからエンティティ、関係、意味的つながりを特定することに優れています。高度な推論アーキテクチャ、強化学習、構造化出力生成を利用して、生データをグラフベースの知識構造に変換します。これらはコラボレーションを促進し、企業データ統合を加速し、強力な知識抽出ツールへのアクセスを民主化し、企業知識ベースから科学研究、インテリジェント検索システムまで幅広いアプリケーションを可能にします。
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528は、Mixture-of-Expertsアーキテクチャを採用し、合計671Bのパラメータを持つ強化学習（RL）駆動の推論モデルです。数学、コード、推論タスクにおいてOpenAI-o1に匹敵する性能を達成しています。164Kのコンテキスト長により、複雑な推論ワークフローに優れており、大規模なドキュメントコレクションから多段階の関係を抽出し、包括的な知識グラフを構築するのに理想的です。
DeepSeek-R1：複雑な知識抽出のための最高の推論
DeepSeek-R1-0528は、繰り返しと可読性の問題を解決する強化学習（RL）駆動の推論モデルです。RLに先立ち、DeepSeek-R1はコールドスタートデータを組み込み、推論性能をさらに最適化しました。数学、コード、推論タスクにおいてOpenAI-o1に匹敵する性能を達成し、慎重に設計されたトレーニング方法により、全体的な有効性を向上させました。その大規模な671B MoEアーキテクチャと164Kのコンテキストウィンドウにより、DeepSeek-R1は複雑な関係を理解し、多段階の推論を実行し、構造化された知識を抽出することに優れており、多様なデータソースから洗練された知識グラフを構築するためのゴールドスタンダードとなっています。
長所
- 複雑なエンティティ関係抽出のための最先端の推論能力。
- 164Kのコンテキスト長により、大規模なドキュメントやコードベースを処理。
- 671BパラメータのMoEアーキテクチャが卓越した性能を発揮。
短所
- モデルサイズが大きいため、より高い計算要件。
- SiliconFlowからの出力トークン100万あたり$2.18というプレミアム価格。
おすすめの理由
- その比類のない推論の深さと大規模なコンテキストウィンドウにより、複雑なデータソースから包括的で多層的な知識グラフを構築するための究極の選択肢となります。
Qwen3-235B-A22B
Qwen3-235B-A22Bは、合計235Bのパラメータと22Bのアクティブ化されたパラメータを持つMixture-of-Expertsアーキテクチャを特徴としています。複雑な論理推論のための思考モードと、効率的な処理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。このモデルは、外部ツールとの正確な統合のためのエージェント機能に優れており、100以上の言語をサポートしているため、多言語知識グラフ構築に理想的です。
Qwen3-235B-A22B：エージェント機能を備えた多用途な推論
Qwen3-235B-A22Bは、Qwenシリーズの最新の大規模言語モデルであり、合計235Bのパラメータと22Bのアクティブ化されたパラメータを持つMixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャを特徴としています。このモデルは、思考モード（複雑な論理推論、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。推論能力が大幅に向上し、クリエイティブライティング、ロールプレイング、多段階対話における人間の好みとの整合性が優れています。このモデルは、外部ツールとの正確な統合のためのエージェント機能に優れており、100以上の言語と方言を強力な多言語指示追従および翻訳能力でサポートしています。131Kのコンテキスト長により、多様な多言語ソースから構造化された知識を抽出し、外部知識ベースと統合するのに最適です。
長所
- デュアルモード操作により、複雑な推論と効率的な処理の両方を最適化。
- 優れたエージェント機能により、知識抽出のためのシームレスなツール統合が可能。
- 100以上の言語に対応する多言語サポートにより、グローバルな知識グラフ構築が可能。
短所
- 思考モードと非思考モードの選択を理解する必要がある。
- 131Kのコンテキストは、非常に長いドキュメントの場合、一部の競合他社よりも小さい。
おすすめの理由
- その独自のデュアルモードアーキテクチャと卓越したエージェント機能により、複数の言語にわたる動的でツール統合された知識グラフを構築するための完璧な選択肢となります。
GLM-4.5
GLM-4.5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、合計335Bのパラメータを持つMixture-of-Expertsアーキテクチャに基づいています。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、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、複雑な推論タスクと日常的なユースケースの両方に対応するハイブリッド推論アプローチを採用しており、知識グラフ構築ワークフローに非常に効果的です。
GLM-4.5：知識統合のためのエージェントファーストアーキテクチャ
GLM-4.5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、合計335Bのパラメータを持つMixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャに基づいています。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。131Kのコンテキスト長と深いエージェント最適化により、多段階の知識抽出ワークフローを調整し、外部データソースを統合し、知識グラフの構築のための構造化出力を生成することに優れています。
長所
- AIエージェントワークフローとツール統合のために特別に構築。
- ハイブリッド推論により、知識抽出タスクの複雑さの変化に適応。
- 335B MoEパラメータが強力な性能を発揮。
短所
- エージェントに焦点を当てた設計は、従来のNLPタスクには学習曲線があるかもしれない。
- コンテキスト長は十分だが、非常に大規模なドキュメントでは最先端ではない。
おすすめの理由
- そのエージェントファーストアーキテクチャとハイブリッド推論により、複数のデータソースと自律的に対話できるインテリジェントで自己指向の知識グラフ構築パイプラインを構築するための理想的な選択肢となります。
知識グラフ構築のためのLLMモデル比較
この表では、それぞれ独自の強みを持つ2025年の知識グラフ構築向け主要オープンソースLLMを比較します。DeepSeek-R1は、最大のコンテキストウィンドウで比類のない推論の深さを提供します。Qwen3-235B-A22Bは、柔軟なデュアルモード操作で優れた多言語およびエージェント機能を提供します。GLM-4.5は、自律的な知識抽出ワークフローのために特別に構築されたエージェントアーキテクチャを提供します。この比較表は、特定の知識グラフ構築要件に合った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 | 価格 (SiliconFlow) | 主な強み |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek-R1 | deepseek-ai | 推論モデル | 入力トークン100万あたり$0.50 / 出力トークン100万あたり$2.18 | 164Kコンテキストによる最高の推論 |
| 2 | Qwen3-235B-A22B | Qwen3 | MoE推論モデル | 入力トークン100万あたり$0.35 / 出力トークン100万あたり$1.42 | 多言語対応 + エージェント機能 |
| 3 | GLM-4.5 | zai | AIエージェントモデル | 入力トークン100万あたり$0.50 / 出力トークン100万あたり$2.00 | エージェントファーストアーキテクチャ |
よくある質問
2025年のトップ3は、DeepSeek-R1、Qwen3-235B-A22B、GLM-4.5です。これらのモデルはそれぞれ、卓越した推論能力、構造化出力生成、エンティティと関係を抽出するための独自のアプローチで際立っており、これらは包括的な知識グラフを構築するための重要な要件です。
当社の詳細な分析によると、さまざまなニーズに対応するいくつかの主要モデルがあります。DeepSeek-R1は、深い推論と大規模なコンテキストウィンドウを必要とする複雑な多層知識抽出の最有力候補です。エージェント統合を伴う多言語知識グラフには、Qwen3-235B-A22Bが比類のない汎用性を提供します。自律的でツール統合された抽出ワークフローには、GLM-4.5のエージェントファーストアーキテクチャが最適です。