エンジニアリング向けオープンソースLLMとは？
エンジニアリング向けオープンソースLLMは、コード生成やデバッグから実際のコードベースの自律的なパッチ適用まで、複雑なソフトウェアエンジニアリングタスクを処理するために設計された特殊な大規模言語モデルです。Mixture-of-Experts (MoE) や強化学習などの高度な深層学習アーキテクチャを使用し、自然言語の指示を機能的なコードに変換し、既存のソフトウェアをデバッグし、開発者ツールと統合します。このテクノロジーにより、エンジニアや開発者はソフトウェア開発を加速し、反復的なタスクを自動化し、前例のない効率で堅牢なソリューションを構築できます。これらはコラボレーションを促進し、イノベーションを加速し、強力なエンジニアリングツールへのアクセスを民主化し、個々のコーディングプロジェクトから大規模なエンタープライズソフトウェア開発まで、幅広いアプリケーションを可能にします。
moonshotai/Kimi-Dev-72B
Kimi-Dev-72Bは、SWE-bench Verifiedで60.4%を達成し、オープンソースモデルの中で最先端の結果を記録した新しいオープンソースコーディング大規模言語モデルです。大規模な強化学習を通じて最適化されており、Dockerで実際のコードベースを自律的にパッチ適用し、完全なテストスイートが合格した場合にのみ報酬を獲得します。これにより、モデルは実際のソフトウェアエンジニアリング標準に沿った、正確で堅牢かつ実用的なソリューションを提供します。
moonshotai/Kimi-Dev-72B：最先端のソフトウェアエンジニアリングパフォーマンス
Kimi-Dev-72Bは、SWE-bench Verifiedで60.4%を達成し、オープンソースモデルの中で最先端の結果を記録した新しいオープンソースコーディング大規模言語モデルです。大規模な強化学習を通じて最適化されており、Dockerで実際のコードベースを自律的にパッチ適用し、完全なテストスイートが合格した場合にのみ報酬を獲得します。これにより、モデルは実際のソフトウェアエンジニアリング標準に沿った、正確で堅牢かつ実用的なソリューションを提供します。720億のパラメータと131Kのコンテキスト長を持つこのモデルは、複雑なコードベースを理解し、本番環境に対応したソリューションを提供するのに優れています。SiliconFlowで、入力トークン100万あたり$0.29、出力トークン100万あたり$1.15で利用可能です。
長所
- オープンソースモデルの中でSWE-bench Verifiedで最先端の60.4%のスコアを達成。
- 実世界のエンジニアリング向けに大規模な強化学習を通じて最適化。
- Docker統合によりコードベースを自律的にパッチ適用。
短所
- 小規模モデルと比較して推論コストが高い。
- デプロイにはかなりの計算リソースが必要。
私たちが気に入っている理由
- その画期的なSWE-bench Verifiedパフォーマンスと実用的で本番環境に対応したコード生成能力により、オープンソースソフトウェアエンジニアリングAIのゴールドスタンダードを確立しています。
Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instructは、アリババがこれまでにリリースした中で最もエージェント的なコードモデルです。総パラメータ数4800億、アクティブパラメータ数350億のMixture-of-Experts (MoE) モデルであり、効率性とパフォーマンスのバランスが取れています。このモデルは、256Kトークンのコンテキスト長をネイティブにサポートしており、リポジトリ規模のコードベースや複雑なプログラミングタスクを処理できます。Qwen3-Coderは、エージェント的なコーディングワークフローのために特別に設計されています。
Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct：最もエージェント的なエンジニアリングモデル
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instructは、アリババがこれまでにリリースした中で最もエージェント的なコードモデルです。総パラメータ数4800億、アクティブパラメータ数350億のMixture-of-Experts (MoE) モデルであり、効率性とパフォーマンスのバランスが取れています。このモデルは、256K（約262,144）トークンのコンテキスト長をネイティブにサポートしており、YaRNなどの外挿法を使用することで最大100万トークンまで拡張可能で、リポジトリ規模のコードベースや複雑なプログラミングタスクを処理できます。Qwen3-Coderは、コードを生成するだけでなく、開発者ツールや環境と自律的に対話して複雑な問題を解決するエージェント的なコーディングワークフローのために特別に設計されています。さまざまなコーディングおよびエージェントベンチマークでオープンモデルの中で最先端の結果を達成しており、Claude Sonnet 4などの主要モデルに匹敵するパフォーマンスを発揮します。SiliconFlowで、入力トークン100万あたり$1.14、出力トークン100万あたり$2.28で利用可能です。
長所
- 自律的なツール対話機能を備えた最もエージェント的なコードモデル。
- MoEを介した効率的な350億アクティブパラメータを持つ4800億の総パラメータ。
- リポジトリ規模の作業向けに256Kのネイティブコンテキスト、100万トークンまで拡張可能。
短所
- モデルサイズと機能により価格が高い。
- 単純なコーディングタスクには過剰な場合がある。
私たちが気に入っている理由
- 開発者ツールと自律的に対話し、大規模なコードベースを処理することで、エージェント的なコーディングワークフローに革命をもたらし、複雑なソフトウェアエンジニアリングプロジェクトにとって究極の選択肢となります。
zai-org/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向け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は、多様なアプリケーションシナリオに対応するためにハイブリッド推論アプローチを採用しています。
zai-org/GLM-4.5-Air：エージェント駆動型エンジニアリング向けに最適化
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向け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。総パラメータ数1060億、アクティブパラメータ数120億で、低推論コストで優れたパフォーマンスを提供します。このモデルは131Kのコンテキスト長をサポートしており、包括的なエンジニアリングワークフローに最適です。SiliconFlowで、入力トークン100万あたり$0.14、出力トークン100万あたり$0.86で利用可能です。
長所
- AIエージェントアプリケーションとツール統合向けに特別に最適化。
- Claude Codeなどの人気コーディングエージェントとシームレスに統合。
- 120億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
- 最も複雑なエンジニアリングタスク向けには最大のモデルではない。
- コンテキスト長は一部の特殊なコーディングモデルよりも短い。
私たちが気に入っている理由
- エージェント駆動型機能、ソフトウェア開発の最適化、コスト効率の完璧なバランスを実現しており、AIを活用した開発ワークフローを構築するエンジニアリングチームにとって理想的な選択肢です。
エンジニアリングLLM比較
この表では、それぞれ独自の強みを持つ2025年の主要なオープンソースエンジニアリングLLMを比較します。最高のSWE-bench Verifiedスコアを持つ本番環境対応のコード生成には、moonshotai/Kimi-Dev-72Bがトップを走ります。大規模なエージェントコーディングワークフローには、Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instructが比類のないリポジトリ理解を提供します。ツール統合を備えた費用対効果の高いエージェント駆動型開発には、zai-org/GLM-4.5-Airが優れた価値を提供します。この並列比較は、特定のエンジニアリングニーズに合った適切なツールを選択するのに役立ちます。
| 番号 | モデル | 開発者 | サブタイプ | 価格 (SiliconFlow) | 主な強み |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | moonshotai/Kimi-Dev-72B | moonshotai | 推論、コーディング | 入力トークン100万あたり$0.29 / 出力トークン100万あたり$1.15 | SWE-bench Verified 60.4% (SOTA) |
| 2 | Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct | Qwen | コーディング、エージェント | 入力トークン100万あたり$1.14 / 出力トークン100万あたり$2.28 | 最もエージェント的、256K-1Mコンテキスト |
| 3 | zai-org/GLM-4.5-Air | zai | 推論、エージェント、コーディング | 入力トークン100万あたり$0.14 / 出力トークン100万あたり$0.86 | エージェント最適化、費用対効果が高い |
よくある質問
2025年のトップ3は、moonshotai/Kimi-Dev-72B、Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct、zai-org/GLM-4.5-Airです。これらのモデルはそれぞれ、革新性、ソフトウェアエンジニアリングタスクでのパフォーマンス、コード生成、自律的なパッチ適用、エージェント開発ワークフローにおける課題解決への独自のアプローチで際立っていました。
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リーダーがいます。moonshotai/Kimi-Dev-72Bは、オープンソースモデルの中で最高のSWE-bench Verifiedスコアを持つ、本番環境対応のコード生成と自律的なコードベースパッチ適用に最適な選択肢です。最大のエージェント機能とリポジトリ規模の理解を必要とするエンジニアには、Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instructが256K-1Mトークンのコンテキストと自律的なツール対話で優れています。優れたツール統合を備えた費用対効果の高いエージェント駆動型開発には、zai-org/GLM-4.5-AirがClaude CodeおよびRoo Code統合の最適化により最高の価値を提供します。