オープンソース大規模言語モデルとは？
オープンソース大規模言語モデル（LLM）は、膨大な量のテキストデータで訓練され、人間のような言語を理解し生成する高度なAIシステムです。これらのモデルは、トランスフォーマーアーキテクチャと深層学習を使用して、自然言語のプロンプトを処理し、一貫性のある文脈に沿った応答を生成します。オープンソースLLMは、強力なAI機能へのアクセスを民主化し、開発者、研究者、企業が独自の制限なしに展開、カスタマイズ、革新することを可能にします。これらは、コーディング支援や推論タスクから多言語コミュニケーション、創造的なコンテンツ生成まで、幅広いアプリケーションをサポートします。
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1は、強化学習（RL）によって駆動される推論モデルで、繰り返しや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に匹敵する性能を達成し、慎重に設計されたトレーニング方法を通じて、全体的な有効性を向上させています。
DeepSeek-R1：高度な推論の原動力
DeepSeek-R1は、強化学習（RL）によって駆動される推論モデルで、繰り返しや可読性の問題を解決します。MoEアーキテクチャに合計671Bのパラメータと164Kのコンテキスト長を持ち、数学、コード、推論タスクにおいてOpenAI-o1に匹敵する性能を達成します。コールドスタートデータ最適化を組み込んだ慎重に設計されたトレーニング方法を通じて、複雑な推論シナリオにおける全体的な有効性を向上させています。
長所
- 推論タスクにおいてOpenAI-o1に匹敵する性能。
- 高度な強化学習による最適化。
- 大規模な671BパラメータMoEアーキテクチャ。
短所
- デプロイメントには高い計算要件が必要。
- パラメータ数が多いため、推論コストが高い。
私たちが気に入っている理由
- 最先端の推論性能を、主要なクローズドソースモデルに匹敵するレベルで提供しつつ、オープンソースであり、研究者や開発者がアクセス可能であるためです。
Qwen3-235B-A22B
Qwen3-235B-A22Bは、Qwenシリーズの最新の大規模言語モデルで、合計235Bのパラメータと22Bのアクティブ化されたパラメータを持つMixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャを特徴としています。このモデルは、思考モード（複雑な論理推論、数学、コーディング用）と非思考モード（効率的な汎用対話用）の間でシームレスな切り替えを独自にサポートしています。
Qwen3-235B-A22B：多用途な推論の卓越性
Qwen3-235B-A22Bは、合計235Bのパラメータと22Bのアクティブ化されたパラメータを持つ洗練されたMoEアーキテクチャを特徴としています。複雑な論理推論、数学、コーディングのための思考モードと、効率的な対話のための非思考モードの間でシームレスな切り替えを独自にサポートしています。このモデルは、クリエイティブライティングやロールプレイングにおいて優れた人間嗜好アライメントを示し、ツール統合のための優れたエージェント機能と100以上の言語をサポートしています。
長所
- 柔軟性と効率性のためのデュアルモード操作。
- 優れた多言語サポート（100以上の言語）。
- ツール統合のための優れたエージェント機能。
短所
- 複雑なアーキテクチャのため、慎重なデプロイメント計画が必要。
- より小型のモデルよりも高いリソース要件。
私たちが気に入っている理由
- 効率的な対話機能と高度な推論を組み合わせたデュアルモード操作により、比類のない柔軟性を提供し、多様なAIアプリケーションに最適であるためです。
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内で実際のコードベースを自律的にパッチし、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。
Kimi-Dev-72B：最先端のコーディングの卓越性
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、72Bパラメータの専門的なコーディングモデルです。大規模な強化学習を通じて最適化されており、Docker環境で実際のコードベースを自律的にパッチし、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、モデルは実世界のソフトウェアエンジニアリング標準に合致した、正確で堅牢かつ実用的なソリューションを提供します。
長所
- SWE-bench Verifiedで最先端の60.4%の性能。
- 実世界のコードベースパッチ機能。
- 実用的なソリューションのための強化学習最適化。
短所
- 主にコーディングタスクに特化。
- 最適な性能にはDocker環境が必要。
私たちが気に入っている理由
- 実世界のソフトウェアエンジニアリングタスクにおいて、実用的でデプロイ可能なソリューションで最先端の性能を達成することにより、オープンソースコーディングモデルの新しい基準を確立しているためです。
オープンソース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を比較します。高度な推論タスクには、DeepSeek-R1がOpenAI-o1に匹敵する比類のない性能を提供します。推論と対話の両方を必要とする多用途なアプリケーションには、Qwen3-235B-A22Bがデュアルモードの柔軟性を提供します。専門的なコーディングタスクには、Kimi-Dev-72Bが最先端のソフトウェアエンジニアリング機能を提供します。この比較は、特定のAI開発ニーズ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 | SiliconFlow料金 | 主な強み |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek-R1 | deepseek-ai | 推論モデル | 入力: $0.50/M | 出力: $2.18/M | 高度な推論機能 |
| 2 | Qwen3-235B-A22B | Qwen3 | MoE推論モデル | 入力: $0.35/M | 出力: $1.42/M | デュアルモードの柔軟性 |
| 3 | Kimi-Dev-72B | moonshotai | コーディングモデル | 入力: $0.29/M | 出力: $1.15/M | 最先端のコーディング性能 |
よくある質問
2025年のトップ3は、DeepSeek-R1、Qwen3-235B-A22B、およびmoonshotai/Kimi-Dev-72Bです。これらのモデルはそれぞれ、推論、対話、コーディングタスクにおける課題解決への革新性、性能、独自のアプローチで際立っていました。
私たちの分析によると、特定のニーズに応じて異なるリーダーがいます。DeepSeek-R1は、OpenAI-o1に匹敵する複雑な推論タスクに優れています。Qwen3-235B-A22Bは、多言語サポートを備えた推論と効率的な対話の両方を必要とするアプリケーションに最適です。Kimi-Dev-72Bは、SWE-benchで最先端の性能を持つソフトウェアエンジニアリングおよびコーディングタスクの最有力候補です。