200億パラメータ未満のオープンソースLLMとは？
200億パラメータ未満のオープンソースLLMは、計算効率を維持しながら強力なAI機能を提供する軽量な大規模言語モデルです。これらのモデルは、通常70億から90億パラメータの範囲で、推論、コーディング、多言語理解、対話などの主要分野でパフォーマンスを犠牲にすることなく、よりアクセスしやすいハードウェアで実行できるように設計されています。高度なトレーニング技術とアーキテクチャの革新を活用することで、最先端のAIへのアクセスを民主化し、開発者や企業がリソースが限られた環境で洗練された言語モデルを展開できるようにします。これらのモデルは、コラボレーションを促進し、イノベーションを加速させ、チャットボットから企業オートメーションまで、幅広いアプリケーションに費用対効果の高いソリューションを提供します。
Qwen3-8B
Qwen3-8Bは、Qwenシリーズの最新大規模言語モデルで、82億パラメータを搭載しています。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）をシームレスに切り替えるという独自の機能をサポートしています。数学、コード生成、常識的な論理推論において、以前のQwQおよびQwen2.5インストラクトモデルを上回る、著しく強化された推論能力を示します。
Qwen3-8B：デュアルモード推論の強力なモデル
Qwen3-8Bは、Qwenシリーズの最新大規模言語モデルで、82億パラメータを搭載しています。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）をシームレスに切り替えるという独自の機能をサポートしています。数学、コード生成、常識的な論理推論において、以前のQwQおよびQwen2.5インストラクトモデルを上回る、著しく強化された推論能力を示します。このモデルは、クリエイティブライティング、ロールプレイング、多ターン対話における人間の好みとの整合性に優れています。さらに、100以上の言語と方言をサポートし、強力な多言語指示追従および翻訳能力を備えています。131Kという大規模なコンテキスト長により、Qwen3-8Bは長文ドキュメントや長時間の会話を容易に処理できるため、複雑な推論タスクや多言語アプリケーションに最適です。
長所
- デュアルモード操作：複雑な推論には思考モード、効率性には非思考モード。
- 数学、コーディング、論理推論において優れたパフォーマンス。
- 100以上の言語と方言をサポート。
短所
- ネイティブな視覚機能を持たないテキストのみのモデル。
- 特定のユースケースではモード切り替えの最適化が必要な場合がある。
私たちが気に入っている理由
- シームレスなモード切り替えにより最先端の推論機能を提供し、100以上の言語で複雑な問題解決と効率的な日常対話の両方に対応できる最も汎用性の高い80億パラメータモデルです。
GLM-Z1-9B-0414
GLM-Z1-9B-0414は、GLMシリーズの小型モデルで、わずか90億パラメータでありながらオープンソースの伝統を維持し、驚くべき能力を発揮します。その小規模にもかかわらず、GLM-Z1-9B-0414は数学的推論と一般的なタスクにおいて優れたパフォーマンスを示します。その全体的なパフォーマンスは、同サイズのオープンソースモデルの中で既にトップレベルにあります。
GLM-Z1-9B-0414：コンパクトな数学的推論のエキスパート
GLM-Z1-9B-0414は、GLMシリーズの小型モデルで、わずか90億パラメータでありながらオープンソースの伝統を維持し、驚くべき能力を発揮します。その小規模にもかかわらず、GLM-Z1-9B-0414は数学的推論と一般的なタスクにおいて優れたパフォーマンスを示します。その全体的なパフォーマンスは、同サイズのオープンソースモデルの中で既にトップレベルにあります。研究チームは、より大規模なモデルに使用された一連の技術と同じものをこの90億パラメータモデルのトレーニングに採用しました。特にリソースが限られたシナリオにおいて、このモデルは効率性と有効性の間で優れたバランスを達成し、軽量なデプロイメントを求めるユーザーに強力な選択肢を提供します。このモデルは深い思考能力を備え、YaRN技術を通じて長いコンテキストを処理できるため、計算リソースが限られた環境で数学的推論能力を必要とするアプリケーションに特に適しています。33Kのコンテキスト長とSiliconFlowでの$0.086/Mトークンという競争力のある価格設定により、卓越した価値を提供します。
長所
- 90億パラメータモデルとしては例外的な数学的推論能力。
- YaRN技術による深い思考能力。
- 同サイズのオープンソースモデルの中でトップレベルのパフォーマンス。
短所
- SiliconFlowでの価格が$0.086/Mトークンと、一部の代替モデルよりやや高価。
- 汎用対話よりも推論に特化している。
私たちが気に入っている理由
- はるかに大規模なモデルに匹敵する数学的推論能力を備えており、リソースが限られた環境での計算タスクに最適な選択肢です。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
Meta Llama 3.1は、Metaが開発した多言語大規模言語モデルのファミリーで、80億、700億、4050億パラメータの事前学習済みおよび指示チューニング済みバリアントを特徴としています。この80億パラメータの指示チューニング済みモデルは、多言語対話のユースケースに最適化されており、一般的な業界ベンチマークにおいて、多くの利用可能なオープンソースおよびクローズドなチャットモデルを上回る性能を発揮します。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct：業界ベンチマークのリーダー
Meta Llama 3.1は、Metaが開発した多言語大規模言語モデルのファミリーで、80億、700億、4050億パラメータの事前学習済みおよび指示チューニング済みバリアントを特徴としています。この80億パラメータの指示チューニング済みモデルは、多言語対話のユースケースに最適化されており、一般的な業界ベンチマークにおいて、多くの利用可能なオープンソースおよびクローズドなチャットモデルを上回る性能を発揮します。このモデルは、15兆トークン以上の公開データでトレーニングされ、有用性と安全性を高めるために教師ありファインチューニングや人間からのフィードバックによる強化学習などの技術が使用されました。Llama 3.1はテキストとコードの生成をサポートし、知識カットオフは2023年12月です。33Kのコンテキスト長とSiliconFlowでの$0.06/Mトークンという競争力のある価格設定により、このモデルはオープンソースAIにおけるMetaのコミットメントを象徴しています。多言語会話、コード生成、指示追従タスクに優れており、チャットボット、コンテンツ生成、多言語アプリケーションに最適です。
長所
- 多くのオープンソースおよびクローズドモデルをベンチマークで上回る。
- 堅牢なパフォーマンスのために15兆トークン以上でトレーニング済み。
- 多言語対話と指示追従に最適化。
短所
- 2023年12月の知識カットオフにより、最新情報が制限される可能性がある。
- 33Kのコンテキスト長は一部の競合モデルよりも小さい。
私たちが気に入っている理由
- Metaの豊富なリソースに支えられ、膨大なデータセットでトレーニングされたこのモデルは、多言語対話と指示追従タスクにおいて、比類のない価格でベンチマークをリードするパフォーマンスを提供します。
LLMモデル比較
この表では、2025年の主要な200億パラメータ未満のオープンソースLLMを比較します。それぞれが独自の強みを持っています。デュアルモード機能を備えた高度な推論にはQwen3-8Bが比類のない汎用性を提供します。制約された環境での数学的推論にはGLM-Z1-9B-0414が専門的な深い思考能力を提供し、Meta-Llama-3.1-8B-Instructは業界をリードするベンチマークで多言語対話に優れています。この並列比較は、特定の開発または展開目標に合った適切な軽量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 | Qwen3-8B | Qwen3 | チャット | $0.06/Mトークン | デュアルモード推論、131Kコンテキスト |
| 2 | GLM-Z1-9B-0414 | THUDM | 推論機能付きチャット | $0.086/Mトークン | 数学的推論のエキスパート |
| 3 | Meta-Llama-3.1-8B-Instruct | meta-llama | チャット | $0.06/Mトークン | ベンチマークをリードする多言語対応 |
よくある質問
2025年のトップ3は、Qwen3-8B、GLM-Z1-9B-0414、およびMeta-Llama-3.1-8B-Instructです。これらのモデルはそれぞれ、推論、多言語対話、リソース効率の高い展開における課題解決に対する革新性、パフォーマンス、独自のアプローチにおいて際立っており、200億パラメータ未満に留まっています。
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。Qwen3-8Bは、デュアルモード機能と131Kのコンテキスト長を備えた汎用性の高い推論に最適な選択肢であり、複雑な問題解決や長文コンテンツに理想的です。GLM-Z1-9B-0414は、数学的推論と深い思考タスクに優れています。Meta-Llama-3.1-8B-Instructは、多言語対話と指示追従のベンチマークリーダーであり、チャットボットや会話型AIアプリケーションに最適です。