計画タスクのためのオープンソースLLMとは？
計画タスクのためのオープンソースLLMは、複雑な推論、タスク分解、シーケンシャル計画、およびエージェントベースのワークフローに優れるように設計された特殊な大規模言語モデルです。強化学習やMixture-of-Experts設計を含む高度なアーキテクチャを使用することで、複雑な目標を実行可能なステップに分解し、多段階プロセスを推論し、外部ツールと統合して計画を実行できます。これらのモデルは、コラボレーションを促進し、自律システムにおけるイノベーションを加速し、強力な計画機能へのアクセスを民主化し、ソフトウェアエンジニアリングエージェントから戦略的ビジネス計画、自律ワークフローオーケストレーション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、強化学習（RL）によって駆動される推論モデルで、繰り返しと可読性の問題を解決します。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に匹敵するパフォーマンスを達成し、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ています。
DeepSeek-R1：エリート推論と計画の原動力
DeepSeek-R1-0528は、強化学習（RL）によって駆動される推論モデルで、Mixture-of-Expertsアーキテクチャを使用し、合計671Bのパラメータと164Kのコンテキスト長を持ちます。繰り返しと可読性の問題を解決しつつ、コールドスタートデータを組み込んで推論性能を最適化します。数学、コード、推論タスクにおいてOpenAI-o1に匹敵するパフォーマンスを達成しており、深い多段階推論、論理分解、戦略的タスクオーケストレーションを必要とする複雑な計画シナリオに非常に優れています。慎重に設計されたRLトレーニング方法により、計画ワークフロー、ソフトウェアエンジニアリングタスク、および自律エージェントアプリケーションにおける全体的な有効性を向上させています。
長所
- OpenAI-o1に匹敵するエリート推論能力。
- MoE効率を備えた大規模な671Bパラメータ。
- 複雑な計画シナリオに対応する164Kのコンテキスト長。
短所
- モデルサイズのため、より高い計算要件。
- 小規模モデルと比較してプレミアムな価格帯。
私たちが気に入っている理由
- 強化学習を通じて最先端の推論と計画能力を提供し、複雑な自律ワークフローや戦略的タスク計画に最適なモデルとなっています。
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507は、AlibabaのQwenチームがリリースしたQwen3シリーズの最新思考モデルです。合計305億のパラメータと33億のアクティブパラメータを持つMixture-of-Experts（MoE）モデルとして、複雑なタスクの能力強化に焦点を当てています。
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507：思考モードによる効率的な計画
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507は、Mixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャを備え、合計305億のパラメータと33億のアクティブパラメータを持つQwen3シリーズの最新思考モデルです。このモデルは、論理推論、数学、科学、コーディング、および通常人間の専門知識を必要とする学術ベンチマークを含む推論タスクで大幅に改善されたパフォーマンスを示します。ステップバイステップの推論とエージェント能力を通じて非常に複雑な問題に取り組む、特殊な「思考モード」により、計画タスクに優れています。ネイティブ256Kのコンテキストサポート（1Mトークンまで拡張可能）により、長期間の計画、ツール統合、およびシーケンシャルタスク実行に最適です。
長所
- ステップバイステップ計画のための特殊な思考モード。
- わずか3.3Bのアクティブパラメータを持つ効率的なMoEアーキテクチャ。
- 拡張された256Kコンテキスト（最大1Mトークン）。
短所
- フラッグシップモデルよりも少ないパラメータ数。
- 思考モードは推論レイテンシを増加させる可能性がある。
私たちが気に入っている理由
- 専用の思考モードを通じて効率性と計画能力の最適なバランスを提供し、大規模モデルの計算オーバーヘッドなしで複雑な多段階計画タスクに最適です。
GLM-4.5-Air
GLM-4.5-Airは、Mixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャに基づいて構築された、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などの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-Air：エージェント最適化計画モデル
GLM-4.5-Airは、AIエージェントアプリケーションと計画タスク向けに特別に設計された基盤モデルで、Mixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャを備え、合計106Bのパラメータと12Bのアクティブパラメータを持ちます。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、自律エージェントの動作を必要とする計画ワークフローに非常に優れています。このモデル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のワークフロー自動化まで、幅広い計画シナリオに効果的に適応できます。ネイティブ131Kのコンテキスト長は、包括的な計画ドキュメントと長期間のタスクシーケンスをサポートします。
長所
- AIエージェントおよび計画ワークフロー向けに特別に構築。
- ツール使用と統合のための広範な最適化。
- 柔軟な計画アプローチのためのハイブリッド推論。
短所
- フラッグシップ推論モデルほど大規模ではない。
- 高度に専門化された計画ドメインではファインチューニングが必要な場合がある。
私たちが気に入っている理由
- エージェントベースの計画向けに特別に設計されており、優れたツール統合機能を備えているため、自律ワークフローオーケストレーションやソフトウェア開発計画タスクに理想的な選択肢です。
計画LLM比較
この表では、2025年の計画タスク向け主要オープンソースLLMを、それぞれの独自の強みとともに比較します。最大の推論深度と複雑な戦略的計画には、エリートRL訓練能力を持つDeepSeek-R1がリードします。思考モードによる効率的なステップバイステップ計画には、Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507が最適なバランスを提供します。ツール統合を伴うエージェントベースのワークフローには、GLM-4.5-Airが自律計画で優れています。この比較表は、特定の計画および推論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) | 主要計画能力 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek-R1 | deepseek-ai | 推論 | $2.18/M Output | $0.5/M Input | エリート多段階推論 |
| 2 | Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 | Qwen | 推論 | $0.4/M Output | $0.1/M Input | 効率的な思考モード計画 |
| 3 | GLM-4.5-Air | zai | 推論＆エージェント | $0.86/M Output | $0.14/M Input | エージェント最適化ワークフロー |
よくある質問
2025年のトップ3は、DeepSeek-R1、Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507、およびGLM-4.5-Airです。これらのモデルはそれぞれ、優れた推論能力、計画最適化、そして戦略的タスク分解から自律エージェントワークフローまで、複雑な多段階計画の課題を解決するための独自のアプローチで際立っていました。
詳細な分析により、異なる計画ニーズに対応するいくつかの主要モデルが明らかになりました。DeepSeek-R1は、深い推論と長期間のタスクシーケンスを必要とする複雑な戦略的計画に最適な選択肢です。Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507は、効率的なMoEアーキテクチャと思考モードによるステップバイステップ計画に優れています。GLM-4.5-Airは、広範なツール統合とソフトウェア開発計画を必要とする自律エージェントワークフローに理想的です。