コーディング用オープンソースLLMとは？
コーディング用オープンソースLLMは、複数のプログラミング言語でコードを理解、生成、デバッグするために設計された特殊な大規模言語モデルです。高度な深層学習アーキテクチャを使用し、膨大なコーディングデータセットで訓練されており、自然言語のプロンプトを機能的なコードに変換し、デバッグを支援し、インテリジェントなコード補完を提供します。この技術により、開発者は開発ワークフローを加速し、日常的なコーディングタスクを自動化し、前例のない効率で洗練されたソフトウェアエンジニアリング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、強力なコーディング支援ツールへのアクセスを民主化し、個人の開発から大規模なエンタープライズソフトウェアエンジニアリングまで幅広いアプリケーションを可能にします。
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。
Kimi-Dev-72B：最先端のソフトウェアエンジニアリング
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。720億のパラメータと131Kのコンテキスト長により、大規模なコードベースと複雑なプログラミングタスクの理解に優れています。
長所
- SWE-bench Verifiedで60.4%を達成 - オープンソースモデルの中で最先端。
- 実世界のコーディング向けに大規模な強化学習を通じて最適化。
- Docker統合により実際のコードベースを自律的にパッチ適用。
短所
- 大規模な720億パラメータモデルは、かなりの計算リソースを必要とします。
- モデルの複雑さとパフォーマンスにより、価格が高め。
おすすめの理由
- 実世界のソフトウェアエンジニアリング能力とベンチマークをリードするパフォーマンスで、オープンソースコーディングモデルのゴールドスタンダードを確立しています。
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、アクティブなパラメータ数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。256Kのコンテキスト長でリポジトリ規模の理解をサポートし、エージェント的なコーディングワークフロー向けに特別に設計されています。
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct：究極のエージェント型コーディングモデル
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、アクティブなパラメータ数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、ネイティブで256Kトークンのコンテキスト長をサポートし、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型コーディングワークフロー向けに特別に設計されています。
長所
- 総パラメータ数4800億の最もエージェント的なコーディングモデル。
- 256K〜1Mトークンのコンテキストによるリポジトリ規模の理解。
- 開発者ツールや環境との自律的な対話。
短所
- コーディングモデルの中で最も高いリソース要件。
- プレミアム価格は高度な機能を反映。
おすすめの理由
- 自律的なソフトウェア開発ワークフローとリポジトリ規模のコード理解が可能な、エージェント型コーディングAIの頂点です。
DeepSeek-V3
DeepSeek-V3は、DeepSeek-R1モデルの強化学習技術を利用し、推論およびコーディングタスクでのパフォーマンスを大幅に向上させています。数学およびコーディング関連の評価セットでGPT-4.5を超えるスコアを達成しました。このモデルは、6710億のパラメータを持つMixture-of-Expertsアーキテクチャを特徴とし、ツール呼び出し機能が著しく改善されています。
DeepSeek-V3：高度なコード推論の強力なモデル
DeepSeek-V3の新しいバージョン（DeepSeek-V3-0324）は、以前のDeepSeek-V3-1226と同じベースモデルを使用しており、後処理トレーニング方法のみが改善されています。新しいV3モデルは、DeepSeek-R1モデルのトレーニングプロセスからの強化学習技術を取り入れ、推論タスクでのパフォーマンスを大幅に向上させています。数学およびコーディング関連の評価セットでGPT-4.5を超えるスコアを達成しました。さらに、このモデルはツール呼び出し、ロールプレイング、およびカジュアルな会話能力において著しい改善が見られます。
長所
- 数学およびコーディング評価でGPT-4.5を超える。
- 強化学習による推論能力の向上。
- コーディングワークフローのためのツール呼び出しの改善。
短所
- デプロイには非常に高い計算要件。
- 複雑なアーキテクチャは、最適化に専門知識を必要とする場合があります。
おすすめの理由
- オープンソースのアクセシビリティと高度な推論能力を維持しながら、コーディングタスクでGPT-4.5を超えるパフォーマンスを提供します。
コーディングAIモデル比較
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コーディングLLMを比較します。ベンチマークをリードするソフトウェアエンジニアリングには、Kimi-Dev-72Bが最先端のSWE-benchパフォーマンスを提供します。自律的なエージェント型コーディングワークフローには、Qwen3-Coder-480B-A35B-Instructが比類のないリポジトリ規模の機能を提供し、DeepSeek-V3は高度な推論とツール統合を優先します。この比較表は、特定の開発ニーズに合った適切なコーディングアシスタント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 | Kimi-Dev-72B | moonshotai | コード生成 | $0.29-$1.15/Mトークン | SWE-benchリーダー (60.4%) |
| 2 | Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct | Qwen | エージェント型コーディング | $1.14-$2.28/Mトークン | リポジトリ規模の理解 |
| 3 | DeepSeek-V3 | deepseek-ai | コード推論 | $0.27-$1.13/Mトークン | GPT-4.5を超えるパフォーマンス |
よくある質問
2025年のトップ3は、Kimi-Dev-72B、Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct、そしてDeepSeek-V3です。これらのモデルはそれぞれ、その革新性、コーディングパフォーマンス、そしてソフトウェアエンジニアリング、エージェント型コーディングワークフロー、コード推論タスク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。
私たちの分析では、異なるニーズに対して明確なリーダーが示されています。Kimi-Dev-72Bは、実際のコードベースのパッチ適用とSWE-benchパフォーマンスを必要とするソフトウェアエンジニアリングタスクに最適な選択肢です。自律的なコーディングエージェントとリポジトリ規模の理解を必要とする開発者には、Qwen3-Coder-480B-A35B-Instructが優れています。高度なコード推論とツール統合には、DeepSeek-V3が優れたパフォーマンスを発揮します。