RAG向けオープンソースLLMとは？
Retrieval-Augmented Generation (RAG) 向けオープンソース大規模言語モデルは、情報検索の力と高度なテキスト生成能力を組み合わせた特殊なAIモデルです。これらのモデルは、外部知識ソースからのコンテキストを理解し、大規模なドキュメントを処理し、取得した情報に基づいて正確で情報に基づいた応答を生成することに優れています。これにより、開発者は膨大なデータベースから知識にアクセスして統合できるインテリジェントなシステムを構築でき、質問応答システム、研究アシスタント、知識管理プラットフォームなどのアプリケーションに最適です。
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528は、繰り返しと可読性の問題を解決する強化学習（RL）を搭載した推論モデルです。RLに先立ち、DeepSeek-R1はコールドスタートデータを組み込み、推論パフォーマンス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に匹敵するパフォーマンスを達成し、慎重に設計されたトレーニング方法により、全体的な有効性を向上させています。
DeepSeek-R1：複雑なRAGタスクのための高度な推論
DeepSeek-R1-0528は、671Bのパラメータと164Kのコンテキスト長を持つ強化学習（RL）を搭載した推論モデルであり、複雑なRAGアプリケーションに非常に優れています。このモデルは、繰り返しと可読性の問題を解決しつつ、数学、コード、推論タスクにおいてOpenAI-o1に匹敵するパフォーマンスを提供します。その大規模なコンテキストウィンドウと洗練された推論能力により、RAGシステムで大規模なドキュメントコレクションを処理し、包括的で論理的な応答を生成するのに理想的です。
長所
- RL最適化による卓越した推論能力。
- 大規模なドキュメント処理のための164Kという巨大なコンテキスト長。
- 複雑なタスクでOpenAI-o1に匹敵するパフォーマンス。
短所
- 671Bパラメータのため、より高い計算要件。
- プレミアム価格は高度な機能を反映しています。
私たちが気に入っている理由
- 広範なコンテキストウィンドウで最先端の推論パフォーマンスを提供し、深い理解と複雑な情報統合を必要とする洗練されたRAGアプリケーションに最適です。
Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507は、Qwen3-30B-A3Bの非思考モードの更新バージョンです。これは、合計305億のパラメータと33億のアクティブなパラメータを持つMixture-of-Experts (MoE) モデルです。このバージョンは、指示の理解、論理的推論、テキスト理解、数学、科学、コーディング、ツール使用などの一般的な能力における大幅な改善を含む主要な機能強化を特徴としています。
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507：効率的な長文コンテキストRAG処理
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507は、合計305億のパラメータと33億のアクティブなパラメータを持つMixture-of-Experts (MoE) モデルであり、RAGアプリケーションに卓越した効率性を提供します。印象的な262Kのコンテキスト長と、指示の理解、論理的推論、テキスト理解における強化された能力により、このモデルは広範なドキュメントコレクションの処理に優れています。複数の言語にわたるモデルのロングテール知識カバレッジとユーザーの好みに合わせた優れたアライメントは、包括的なドキュメント理解を必要とする多様なRAGユースケースに理想的です。
長所
- 広範なドキュメント処理のための卓越した262Kのコンテキスト長。
- わずか33億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。
- 指示の理解と論理的推論能力の向上。
短所
- 推論チェーンのない非思考モードのみ。
- 特定のドメイン知識には最適化が必要な場合があります。
私たちが気に入っている理由
- 超長文コンテキストウィンドウにより、効率性と能力の完璧なバランスを提供し、コスト効率を維持しながら膨大なドキュメントコレクションを処理する必要があるRAGアプリケーションに最適です。
openai/gpt-oss-120b
gpt-oss-120bは、OpenAIのオープンウェイト大規模言語モデルで、約117Bのパラメータ（5.1Bアクティブ）を持ち、Mixture-of-Experts (MoE) 設計とMXFP4量子化を使用して単一の80GB GPUで動作します。推論、コーディング、ヘルス、数学のベンチマークでo4-miniレベル以上のパフォーマンスを発揮し、完全なChain-of-Thought (CoT)、ツール使用、Apache 2.0ライセンスの商用展開サポートを備えています。
openai/gpt-oss-120b：RAGアプリケーションのためのオープンウェイトの卓越性
openai/gpt-oss-120bは、OpenAIのオープンウェイト大規模言語モデルで、約117Bのパラメータ（5.1Bアクティブ）を持ち、効率的な展開と卓越したRAGパフォーマンスのために特別に設計されています。Mixture-of-Experts (MoE) 設計とMXFP4量子化を使用することで、単一の80GB GPUでo4-miniレベルのパフォーマンスを発揮できます。完全なChain-of-Thought (CoT) 機能、ツール使用サポート、Apache 2.0ライセンスを備えたこのモデルは、信頼性の高い推論と包括的な知識統合を必要とする商用RAG展開に最適です。
長所
- MoE設計により単一の80GB GPUで効率的な展開。
- 推論およびベンチマークでo4-miniレベルのパフォーマンス。
- 完全なChain-of-Thoughtおよびツール使用機能。
短所
- 特殊な長文コンテキストモデルと比較してコンテキスト長が短い。
- ドメイン固有のRAGアプリケーションにはファインチューニングが必要な場合があります。
私たちが気に入っている理由
- OpenAIの実証済みアーキテクチャとオープンソースの柔軟性を兼ね備えており、効率的な展開オプションと商用ライセンスの自由度を備えた優れたRAGパフォーマンスを提供します。
RAG LLMモデル比較
この表では、2025年のRAGアプリケーション向け主要オープンソースLLMを比較します。それぞれ独自の強みを持っています。DeepSeek-R1は最長のコンテキストウィンドウで比類のない推論能力を提供し、Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507は膨大なドキュメントの効率的な処理を提供し、openai/gpt-oss-120bは商用利用の柔軟性を備えた実証済みのパフォーマンスを提供します。この並列比較は、特定のRAG実装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 | 価格 (SiliconFlow) | 主な強み |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek-R1 | deepseek-ai | 推論モデル | 100万トークンあたり$2.18/$0.5 | 164Kコンテキスト + 高度な推論 |
| 2 | Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 | Qwen | Mixture-of-Experts | 100万トークンあたり$0.4/$0.1 | 262Kコンテキスト + 効率性 |
| 3 | openai/gpt-oss-120b | OpenAI | Mixture-of-Experts | 100万トークンあたり$0.45/$0.09 | 商用ライセンス + CoT |
よくある質問
2025年のRAGアプリケーションのトップ3は、DeepSeek-R1、Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507、およびopenai/gpt-oss-120bです。これらのモデルはそれぞれ、高度な推論能力、効率的な長文コンテキスト処理、商用展開の柔軟性といったRAGの異なる側面で優れています。
大規模なドキュメントに対する複雑な推論には、DeepSeek-R1がその高度な推論能力と164Kのコンテキストで優れています。膨大なドキュメントコレクションの費用対効果の高い処理には、Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507が262Kのコンテキスト長で最高の価値を提供します。実証済みの信頼性を必要とする商用展開には、openai/gpt-oss-120bがパフォーマンスとライセンスの柔軟性の理想的なバランスを提供します。