データ分析のためのオープンソースLLMとは？
データ分析のためのオープンソースLLMは、複雑なデータセット、ドキュメント、グラフ、表、マルチモーダルコンテンツから情報を処理、解釈、抽出するために設計された特殊な大規模言語モデルです。推論能力や視覚言語理解を含む高度な深層学習アーキテクチャを使用することで、構造化データと非構造化データを分析し、数学的計算を実行し、データ視覚化を生成し、分析クエリに対してインテリジェントな応答を提供できます。これらのモデルは、強力な分析ツールへのアクセスを民主化し、開発者やデータサイエンティストが洗練されたデータ分析アプリケーションを構築し、レポート生成を自動化し、多様なデータソースから前例のない精度と効率で実用的な洞察を抽出することを可能にします。
Qwen2.5-VL-72B-Instruct
Qwen2.5-VLは、Qwen2.5シリーズの視覚言語モデルであり、いくつかの点で大幅な機能強化が施されています。画像内のテキスト、グラフ、レイアウトを分析しながら一般的なオブジェクトを認識する強力な視覚理解能力を持ち、推論しツールを動的に指示できる視覚エージェントとして機能します。1時間以上の動画を理解し、主要なイベントを捉えることができ、バウンディングボックスや点を生成することで画像内のオブジェクトを正確に特定します。また、請求書やフォームなどのスキャンデータに対する構造化出力をサポートします。
Qwen2.5-VL-72B-Instruct：包括的なマルチモーダルデータ分析
Qwen2.5-VL-72B-Instructは、Qwen2.5シリーズの視覚言語モデルであり、いくつかの点で大幅な機能強化が施されています。画像内のテキスト、グラフ、レイアウトを分析しながら一般的なオブジェクトを認識する強力な視覚理解能力を持ち、推論しツールを動的に指示できる視覚エージェントとして機能します。1時間以上の動画を理解し、主要なイベントを捉えることができ、バウンディングボックスや点を生成することで画像内のオブジェクトを正確に特定します。また、請求書やフォームなどのスキャンデータに対する構造化出力をサポートします。このモデルは、画像、動画、エージェントタスクを含む様々なベンチマークで優れたパフォーマンスを発揮し、131Kのコンテキスト長により広範なデータセットの深い分析を可能にします。72Bのパラメータを持つこのモデルは、複雑な視覚データソースから構造化情報を抽出するのに優れており、包括的なデータ分析ワークフローに最適です。
長所
- グラフ、表、ドキュメントの強力なマルチモーダル分析。
- 請求書やフォームからの構造化データ抽出をサポート。
- 広範なデータセット分析のための131Kコンテキスト長。
短所
- 72Bパラメータによる高い計算要件。
- SiliconFlowでは$0.59/Mトークンというバランスの取れた価格設定が必要。
おすすめの理由
- 最先端のマルチモーダルデータ分析を提供し、視覚データ、グラフ、長文ドキュメントから卓越した精度でシームレスに洞察を抽出します。
DeepSeek-V3
DeepSeek-V3-0324は、合計671Bのパラメータを持つMixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャを採用し、DeepSeek-R1モデルからの強化学習技術を取り入れることで、推論タスクにおけるパフォーマンスを大幅に向上させています。数学およびコーディング関連の評価セットでGPT-4.5を超えるスコアを達成しました。また、ツール呼び出し、ロールプレイング、カジュアルな会話能力においても顕著な改善が見られます。
DeepSeek-V3：複雑なデータ分析のための高度な推論
DeepSeek-V3-0324は、合計671Bのパラメータを持つMixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャを採用し、DeepSeek-R1モデルからの強化学習技術を取り入れることで、推論タスクにおけるパフォーマンスを大幅に向上させています。数学およびコーディング関連の評価セットでGPT-4.5を超えるスコアを達成しました。さらに、ツール呼び出し、ロールプレイング、カジュアルな会話能力においても顕著な改善が見られます。131Kのコンテキスト長を持つDeepSeek-V3は、複雑な分析推論に優れており、高度な数学的計算、統計分析を実行し、大規模なデータセットから洞察を導き出す必要があるデータサイエンティストに最適です。このモデルの効率的なMoE設計は、SiliconFlowで出力トークンあたり$1.13/M、入力トークンあたり$0.27/Mという妥当な計算コストを維持しながら、強力なパフォーマンスを保証します。
長所
- 数学的分析のための卓越した推論能力。
- 671Bの総パラメータを持つ効率的なMoEアーキテクチャ。
- コーディングおよびデータ操作タスクにおける優れたパフォーマンス。
短所
- ネイティブの視覚機能を持たず、主にテキストに焦点を当てている。
- 広範な分析ワークロードに対する中程度の価格設定。
おすすめの理由
- 最先端の推論と数学的実力を兼ね備えており、深い論理処理と統計計算を必要とする複雑なデータ分析に最適なモデルです。
GLM-4.5V
GLM-4.5Vは、Zhipu AIがリリースした最新世代の視覚言語モデル（VLM）です。合計106Bのパラメータと12Bのアクティブパラメータを持つMixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャに基づいて構築されており、3D回転位置エンコーディング（3D-RoPE）などの革新を導入し、3D空間関係に対する知覚および推論能力を大幅に向上させています。このモデルには「思考モード」スイッチが搭載されており、ユーザーは迅速な応答と深い推論を柔軟に選択できます。
GLM-4.5V：インテリジェントなマルチモーダルデータ理解
GLM-4.5Vは、Zhipu AIがリリースした最新世代の視覚言語モデル（VLM）です。このモデルは、合計106Bのパラメータと12Bのアクティブパラメータを持つフラッグシップテキストモデルGLM-4.5-Airに基づいて構築されており、Mixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャを利用して、より低い推論コストで優れたパフォーマンスを実現しています。技術的には、GLM-4.5Vは3D回転位置エンコーディング（3D-RoPE）などの革新を導入し、3D空間関係に対する知覚および推論能力を大幅に向上させています。事前学習、教師ありファインチューニング、強化学習の各フェーズにわたる最適化を通じて、このモデルは画像、動画、長文ドキュメントなどの多様な視覚コンテンツを処理でき、その規模のオープンソースモデルの中で41の公開マルチモーダルベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成しています。さらに、このモデルには「思考モード」スイッチが搭載されており、ユーザーは効率性と有効性のバランスを取るために、迅速な応答と深い推論を柔軟に選択できます。66Kのコンテキスト長と、SiliconFlowで出力トークンあたり$0.86/M、入力トークンあたり$0.14/Mという競争力のある価格設定により、GLM-4.5Vは包括的なデータ分析タスクに優れた価値を提供します。
長所
- 41のマルチモーダルベンチマークで最先端のパフォーマンス。
- 速度と深さのバランスを取るための柔軟な「思考モード」。
- 12B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。
短所
- 競合他社と比較してコンテキスト長が短い（66K）。
- 最適なパフォーマンスのためにモード切り替えが必要な場合がある。
おすすめの理由
- 思考モードの切り替えにより比類のない柔軟性を提供し、データアナリストがマルチモーダルデータセット全体で迅速な探索と深い分析推論をシームレスに切り替えることを可能にします。
LLMデータ分析モデル比較
この表では、2025年の主要なオープンソースLLMを比較します。それぞれが独自の強みを持っています。Qwen2.5-VL-72B-Instructはマルチモーダルな視覚データ分析に優れ、DeepSeek-V3は数学的計算のための高度な推論を提供し、GLM-4.5Vは多様な分析タスクのための柔軟な思考モードを提供します。この比較により、特定のデータ分析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 | Qwen2.5-VL-72B-Instruct | Qwen2.5 | 視覚言語モデル | $0.59/Mトークン | マルチモーダルデータ抽出 |
| 2 | DeepSeek-V3 | deepseek-ai | 推論モデル | 出力$1.13/M、入力$0.27/M | 高度な数学的推論 |
| 3 | GLM-4.5V | zai | 視覚言語モデル | 出力$0.86/M、入力$0.14/M | 柔軟な思考モード |
よくある質問
2025年のトップ3は、Qwen2.5-VL-72B-Instruct、DeepSeek-V3、GLM-4.5Vです。これらのモデルはそれぞれ、マルチモーダルなドキュメント理解から高度な数学的推論、柔軟な分析ワークフローまで、データ分析の課題を解決するための革新性、パフォーマンス、独自のアプローチで際立っていました。
視覚データ分析には、Qwen2.5-VL-72B-InstructとGLM-4.5Vが最良の選択肢です。Qwen2.5-VL-72B-Instructは、画像内のテキスト、グラフ、レイアウトの分析に優れており、請求書やフォームなどのスキャンデータに対する構造化出力をサポートします。GLM-4.5Vは、柔軟な思考モードによりマルチモーダルベンチマークで最先端のパフォーマンスを提供し、画像、動画、長文ドキュメントを含む多様な視覚データ分析タスクに最適です。