教育＆チュータリング向けオープンソースLLMとは？
教育およびチュータリング向けのオープンソースLLMは、多様な科目や言語にわたって教育、学習、個別指導をサポートするために設計された、特化した大規模言語モデルです。これらのモデルは、高度な自然言語処理、マルチモーダル理解、推論能力を活用して、複雑な概念を説明し、学生の質問に答え、教育コンテンツを分析し、インタラクティブな学習体験を提供します。強力なAI技術へのオープンアクセスを提供することで、これらのモデルは教育を民主化し、学校、チュータリングプラットフォーム、個々の教育者が、法外なコストをかけることなく学生の成果を向上させる適応学習システム、多言語教育ツール、アクセスしやすいAIチューターを作成することを可能にします。
Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct
Qwen2.5-VL-7B-Instructは、教育に最適な視覚理解能力を備えた強力なマルチモーダルモデルです。画像内のテキスト、グラフ、レイアウトを分析し、教育ビデオを理解し、推論タスクをサポートします。効率的なパフォーマンス、マルチフォーマットの物体検出、構造化された出力生成により、この7Bパラメータモデルは教育コンテンツ分析やチュータリングアプリケーションに最適化されています。
Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct：手頃な価格のマルチモーダル学習アシスタント
Qwen2.5-VL-7B-InstructはQwenシリーズの新メンバーで、教育現場に最適な強力な視覚理解能力を備えています。画像内のテキスト、グラフ、レイアウトを分析でき、宿題の補助や文書理解に最適です。このモデルは長時間のビデオを理解し、教育的なイベントを捉え、推論やツールの操作をサポートし、構造化された出力でマルチフォーマットの物体検出を処理します。視覚エンコーダーの効率を向上させ、ビデオ理解における動的な解像度とフレームレートのトレーニングに最適化されたこの7Bモデルは、手頃な価格で卓越したパフォーマンスを提供します。33Kのコンテキスト長と、SiliconFlowでの入出力ともにわずか$0.05/Mトークンという価格設定により、教育機関やチュータリングプラットフォームにとって非常にアクセスしやすくなっています。
長所
- テキストと画像を含む教材を分析するための優れたマルチモーダル能力。
- SiliconFlowで入出力ともにわずか$0.05/Mトークンという費用対効果の高さ。
- グラフ、図、教育的なレイアウトを理解し分析できる。
短所
- フラッグシップモデルと比較してパラメータ数が少ないため、複雑な推論が制限される可能性がある。
- 33Kのコンテキスト長は、非常に長い教育文書には制限的かもしれない。
おすすめの理由
- 非常に手頃な価格で強力なマルチモーダル教育サポートを提供し、視覚コンテンツ分析で高いパフォーマンスを維持しながら、限られた予算の学校や教育者でもAIチュータリングを利用できるようにします。
meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
Meta Llama 3.1 8Bは、対話および教育ユースケースに最適化された多言語指示チューニングモデルです。15兆以上のトークンで教師ありファインチューニングと強化学習を用いてトレーニングされ、100以上の言語で役立つ安全な応答を提供します。このモデルはテキスト生成、多言語チュータリング、指示対話に優れており、多様な教育環境に最適です。
meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct：多言語教育のチャンピオン
Meta Llama 3.1はMetaによって開発された多言語大規模言語モデルのファミリーで、事前学習済みおよび指示チューニング済みのバリアントがあります。この8B指示チューニングモデルは、特に多言語対話ユースケースに最適化されており、一般的な業界ベンチマークにおいて、多くの利用可能なオープンソースおよびクローズドチャットモデルを上回る性能を発揮します。15兆以上の公開データトークンで、教師ありファインチューニングや人間のフィードバックによる強化学習などの技術を用いてトレーニングされ、有用性と安全性が強化されているため、教育アプリケーションに最適です。Llama 3.1は、2023年12月までの知識カットオフ、33Kのコンテキスト長でテキストとコードの生成をサポートし、SiliconFlowでは入出力ともに$0.06/Mトークンという卓越した手頃な価格で提供されており、多様な学生層に対応する多言語チュータリングプラットフォームに最適です。
長所
- 100以上の言語に対応し、多様な学生層への卓越した多言語サポート。
- SiliconFlowで入出力ともに$0.06/Mトークンという非常に手頃な価格。
- 安全で役立つ教育的インタラクションのためにRLHFでトレーニング済み。
短所
- 2023年12月の知識カットオフのため、最近の教育分野の進展を見逃す可能性がある。
- 画像や教育的な図を分析するためのマルチモーダル能力が欠けている。
おすすめの理由
- 卓越した多言語サポートと安全性への配慮により、教育における言語の壁を打ち破り、世界中の教育機関がアクセス可能な価格帯で、真に包括的な学習体験を可能にします。
zai-org/GLM-4.5V
GLM-4.5Vは、MoEアーキテクチャを使用し、総パラメータ数106B、アクティブパラメータ数12Bの最先端の視覚言語モデルです。4K画像サポートにより、画像、ビデオ、長文文書など多様な視覚的教育コンテンツの処理に優れています。迅速な応答と深い推論のバランスをとるための「思考モード」スイッチを備えており、複雑な教育的問題解決に最適です。
zai-org/GLM-4.5V：教育のための高度な視覚的推論
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。総パラメータ数106B、アクティブパラメータ数12BのフラッグシップテキストモデルGLM-4.5-Airを基盤とし、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）のような革新を導入し、STEM教育に不可欠な3D空間関係の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、強化学習の各段階での最適化を通じて、モデルは画像、ビデオ、長文文書などの多様な視覚コンテンツを処理し、41の公開マルチモーダルベンチマークにおいて、同規模のオープンソースモデルの中で最先端のパフォーマンスを達成しています。「思考モード」スイッチにより、ユーザーは簡単なクエリに対する迅速な応答と、複雑な問題に対する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での出力$0.86/Mトークン、入力$0.14/Mトークンという価格設定で、高度な教育アプリケーションに卓越した価値を提供します。
長所
- 複雑な問題解決のための「思考モード」を備えた高度なマルチモーダル推論能力。
- 4K解像度の画像をサポートし、ビデオや長い教育文書を処理。
- 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。
短所
- 小規模モデルと比較してコストが高いが、その能力に見合っている。
- 最適なパフォーマンスを得るためには、より多くの計算リソースが必要になる場合がある。
おすすめの理由
- 最先端のマルチモーダル理解と柔軟な推論モードを組み合わせることで、視覚的分析と深い推論が不可欠な高度なSTEM教育や複雑な問題解決シナリオにおける究極のツールとなります。
教育用LLMの比較
この表では、2025年の教育およびチュータリング向けの主要なオープンソースLLMを比較します。それぞれが学習環境において独自の強みを持っています。多言語アクセシビリティについては、Meta-Llama-3.1-8B-Instructが卓越した言語カバレッジを提供します。視覚学習と手頃なマルチモーダルサポートについては、Qwen2.5-VL-7B-Instructが優れた価値を提供し、GLM-4.5Vは複雑なSTEM科目向けの高度な推論能力を提供します。この並列比較は、教育者が特定の教育ニーズと予算制約に合わせて適切なモデルを選択するのに役立ちます。表示されている価格はすべてSiliconFlowのものです。
| 番号 | モデル | 開発者 | サブタイプ | SiliconFlow価格（出力） | 中核となる教育上の強み |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct | Qwen | Vision-Language Model | $0.05/M tokens | 手頃なマルチモーダルコンテンツ分析 |
| 2 | meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct | Meta | Multilingual Instruction | $0.06/M tokens | 100以上の言語サポートと安全性 |
| 3 | zai-org/GLM-4.5V | Zhipu AI | Vision-Language + Reasoning | $0.86/M tokens | STEM向けの高度な推論 |
よくある質問
2025年のトップ3は、Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct、meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct、そしてzai-org/GLM-4.5Vです。これらの各モデルは、教育能力、手頃な価格、そして教育と学習をサポートする独自のアプローチ（マルチモーダルコンテンツ分析から多言語サポート、複雑な科目向けの高度な推論まで）で際立っていました。
私たちの分析では、特定のニーズに応じて異なるリーダーがいることが示されています。視覚コンテンツ分析を必要とする予算重視の機関には、SiliconFlowで$0.05/MトークンのQwen/Qwen2.5-VL-7B-Instructが卓越した価値を提供します。多様な学生層に対応する多言語の教室には、meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instructが$0.06/Mトークンで100以上の言語サポートを提供します。複雑な推論と4Kの視覚分析を必要とする高度なSTEM教育には、zai-org/GLM-4.5Vが革新的な思考モードを備え、SiliconFlowで出力$0.86/Mトークンで最先端のパフォーマンスを提供します。