ソフトウェア開発向けオープンソースLLMとは？
ソフトウェア開発向けオープンソースLLMは、複数のプログラミング言語にわたるコードを理解、生成、推論するよう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アーキテクチャを使用し、コードの自律的な記述、エラーのデバッグ、コードベースのリファクタリング、開発ツールとの対話を行います。これらのモデルは、単純なコード補完から複雑なエージェント型コーディングタスクまで、実際のソフトウェアエンジニアリングワークフローをサポートし、開発者が開発サイクルを加速し、コード品質を向上させ、前例のないAIアシスタンスで困難なプログラミング問題を解決できるようにします。
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打ち立て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内の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：最先端のコード推論
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打ち立て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。720億のパラメータと131Kのコンテキストウィンドウを持ち、大規模な強化学習を通じて最適化されており、Docker環境で実際のコードベースを自律的にパッチ適用します。モデルは、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するため、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。この厳格なトレーニングアプローチにより、Kimi-Dev-72Bは本番環境レベルのコード生成およびソフトウェア開発タスクにおいて非常に信頼性が高くなります。
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。
- 大規模な強化学習により、堅牢でテストに合格するコードを保証。
- 広範なコードベースを処理するための131Kのコンテキスト長。
短所
- 720億のパラメータにより、より高い計算要件。
- 100万出力トークンあたり$1.15の価格は、広範な使用には高くなる可能性あり。
おすすめポイント
- 実際のテストスイートに合格する本番環境対応のコードを提供することで、オープンソースコーディングモデルのベンチマークを設定し、本格的なソフトウェア開発のゴールドスタンダードとなっています。
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型のコードモデルです。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、エージェント型コーディングワークフロー向けに特別に設計されており、コードを生成するだけでなく、開発ツールや環境と自律的に対話して複雑な問題を解決します。
Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct：究極のエージェント型コーダー
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型のコードモデルです。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) モデルとして、効率性とパフォーマンスを巧みに両立させています。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、YaRNなどの外挿法を使用して最大100万トークンまで拡張できるため、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、エージェント型コーディングワークフロー向けに特別に設計されており、コードを生成するだけでなく、開発ツールや環境と自律的に対話して複雑な問題を解決します。様々なコーディングおよびエージェント型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のような主要モデルに匹敵するパフォーマンスを発揮します。
長所
- 最適なパフォーマンスのための4800億の総パラメータと効率的な350億のアクティブパラメータ。
- リポジトリ規模の作業に対応する256Kのネイティブコンテキスト、1Mトークンまで拡張可能。
- Claude Sonnet 4に匹敵する最先端のエージェント型コーディング機能。
短所
- 100万出力トークンあたり$2.28という高価格は、その高度な機能を反映。
- 潜在能力を最大限に引き出すには、エージェント型ワークフローの理解が必要。
おすすめポイント
- AI支援開発の未来を象徴するモデルであり、大規模なコードベース全体で自律的にコーディング、デバッグ、ツールとの対話を行い、完全なソリューションを提供します。
zai-org/GLM-4.5-Air
GLM-4.5-Air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、総パラメータ数1060億、アクティブパラメータ数120億の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、多用途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：効率的なエージェント駆動型コーディング
GLM-4.5-Air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、総パラメータ数1060億、アクティブパラメータ数120億の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の開発ユースケースまで、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のコンテキストウィンドウとSiliconFlowからの100万出力トークンあたり$0.86という競争力のある価格設定により、開発チームにとって能力と効率の優れたバランスを提供します。
長所
- AIエージェントおよびツール使用ワークフロー向けに特別に最適化。
- アクティブパラメータがわずか120億の効率的なMoEアーキテクチャ。
- SiliconFlowからの100万出力トークンあたり$0.86という優れたコストパフォーマンス。
短所
- アクティブパラメータ数が少ないため、非常に複雑なタスクでのパフォーマンスが制限される可能性あり。
- 専用のコードモデルと比較して、純粋なコーディングに特化していない。
おすすめポイント
- 手頃な価格で強力なエージェント型コーディング機能を提供し、あらゆる規模のチームが高度なAI支援開発を利用できるようにします。
ソフトウェア開発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LLMをソフトウェア開発向けに比較します。ベンチマークをリードするコード推論には、moonshotai/Kimi-Dev-72Bが標準を設定します。リポジトリ規模のエージェント型コーディングには、Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instructが比類のない機能を提供し、zai-org/GLM-4.5-Airは効率的なエージェント最適化開発を提供します。この並列比較は、開発ワークフローに適し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 | SiliconFlow価格 | 主な強み |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | moonshotai/Kimi-Dev-72B | moonshotai | コーディング＆推論 | $1.15/M出力 | SWE-bench Verifiedリーダー (60.4%) |
| 2 | Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct | Qwen | エージェント型コーディング | $2.28/M出力 | リポジトリ規模のエージェントワークフロー |
| 3 | zai-org/GLM-4.5-Air | zai | エージェント最適化開発 | $0.86/M出力 | 効率的なエージェント統合 |
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、その卓越したコーディング能力、ソフトウェア開発の課題に対する革新的なアプローチ、SWE-bench Verifiedやエージェント型コーディングタスクなどの業界ベンチマークでの実証されたパフォーマンスで際立っていました。
私たちの分析によると、異なるニーズに対応する専門的なリーダーが存在します。moonshotai/Kimi-Dev-72Bは、実際のテストスイートに合格し、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本番環境レベルのコードに最適な選択肢です。大規模なコードベースを扱い、エージェント型ツールとの対話が必要な開発者には、Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instructが256Kのコンテキストと自律開発機能で優れています。費用対効果の高いエージェント最適化コーディングを求めるチームには、zai-org/GLM-4.5-AirがSiliconFlowから100万出力トークンあたり$0.86で、パフォーマンスと効率の最高のバランスを提供します。