科学研究・学術向けオープンソースLLMとは何ですか？
科学研究と学術向けオープンソース大規模言語モデルは、学術研究、研究分析、教育アプリケーションをサポートするために設計された専門的なAIシステムです。これらのモデルは複雑な推論、数学的計算、科学文献分析、マルチモーダルデータ処理に優れています。研究者が膨大なデータセットを分析し、研究仮説を生成し、査読を支援し、科学的発見を加速することを可能にします。オープンソースであることにより、研究コミュニティ内でのコラボレーションを促進し、学術応用における透明性を確保し、分野を超えて科学的知識を前進させることができる強力なAIツールへのアクセスを民主化します。
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528は、繰り返しと可読性の問題に対処する強化学習（RL）によって駆動される推論モデルです。RL以前に、DeepSeek-R1はその推論パフォーマンスをさらに最適化するためにコールドスタートデータを組み込みました。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、慎重に設計された訓練方法により全体的な効果を向上させました。
DeepSeek-R1：科学研究向けプレミア推論モデル
DeepSeek-R1-0528は、科学的・数学的推論タスクに優れる強化学習により駆動された最先端の推論モデルです。MoEアーキテクチャを使用した671Bパラメータと164Kコンテキスト長を持ち、複雑な数学的、コーディング、推論課題においてOpenAI-o1に匹敵するパフォーマンスを達成します。このモデルはコールドスタートデータ最適化と慎重に設計された訓練方法を取り入れて学術研究シナリオでの効果を高め、科学的仮説生成、数学証明支援、研究環境での複雑な問題解決に理想的です。
長所
- OpenAI-o1に匹敵する優れた推論能力。
- 複雑な科学タスク向け671BパラメータMoEアーキテクチャ。
- 長い研究文書処理のための164Kコンテキスト長。
短所
- 大きなパラメータ数により高い計算要件。
- 大規模な研究ワークロードに対するプレミアム価格。
なぜ私たちが愛するのか
- 複雑な科学的問題に対して比類のない推論パフォーマンスを提供し、深い分析思考を必要とする学術研究のゴールドスタンダードとなっているからです。
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、235B総パラメータと22B活性化パラメータを持つMixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャを特徴とします。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）の間のシームレスな切り替えを独自にサポートします。大幅に強化された推論能力と、創作、ロールプレイング、マルチターン対話における優れた人間の好み整合性を実証しています。
Qwen3-235B-A22B：デュアルモード柔軟性を持つ高度な学術推論
Qwen3-235B-A22Bは、革新的なデュアルモードアーキテクチャを持つ学術重点言語モデルの頂点を表しています。MoE設計により22Bが活性化される235B総パラメータを特徴とし、複雑な論理推論、数学、コーディング用の思考モードと効率的な学術対話用の非思考モードの間をシームレスに切り替えます。このモデルは優れた推論能力を実証し、100以上の言語をサポートし、国際的な研究協力、多言語学術執筆、多様な研究領域にわたる複雑な科学的問題解決に完璧です。
長所
- 深い推論と効率的な対話の間のデュアルモード切り替え。
- 22B活性パラメータを持つ235BパラメータMoEアーキテクチャ。
- グローバル研究協力のための100以上の言語サポート。
短所
- 複雑なアーキテクチャは最適使用に学習曲線が必要。
- 思考モード動作にはより高いリソース要件。
なぜ私たちが愛するのか
- その独特なデュアルモード柔軟性により、研究者は深い分析思考と効率的なコミュニケーションの間を最適化でき、多様な学術ワークフローに完璧だからです。
THUDM/GLM-4.1V-9B-Thinking
GLM-4.1V-9B-Thinkingは、智谱AIと清華大学のKEGラボが共同リリースしたオープンソースの視覚言語モデル（VLM）で、汎用マルチモーダル推論を進歩させるために設計されています。GLM-4-9B-0414基盤モデル上に構築され、「思考パラダイム」を導入し、Reinforcement Learning with Curriculum Sampling（RLCS）を活用して複雑なタスクにおける能力を大幅に向上させています。
THUDM/GLM-4.1V-9B-Thinking：マルチモーダル研究の卓越性
GLM-4.1V-9B-Thinkingは、学術・研究応用のために特別に設計された画期的な視覚言語モデルです。智谱AIと清華大学KEGラボによって共同開発されたこの9Bパラメータモデルは、Reinforcement Learning with Curriculum Sampling（RLCS）によって強化された革命的な「思考パラダイム」を導入しています。コンパクトなサイズにも関わらず、18のベンチマークではるかに大きな72Bモデルに匹敵する最先端のパフォーマンスを達成します。このモデルはSTEM問題解決、動画理解、長文書分析に優れ、任意のアスペクト比で4K解像度画像を処理でき、科学データ分析と研究可視化に理想的です。
長所
- 大型モデルに匹敵するパフォーマンスを持つコンパクトな9Bパラメータ。
- STEM問題解決と科学可視化に優秀。
- 任意のアスペクト比で4K解像度画像を処理。
短所
- 小さなパラメータ数は一部の複雑な推論タスクを制限する可能性。
- 純粋なテキストよりも視覚言語タスクに主に焦点。
なぜ私たちが愛するのか
- コスト効率的なパッケージで優れたマルチモーダル研究能力を提供し、予算制約があるが要求の厳しい研究ニーズを持つ学術機関に完璧だからです。
科学研究LLM比較
この表では、2025年の科学研究と学術分野向けの主要なオープンソースLLMを比較します。それぞれが学術応用において独自の強みを持っています。DeepSeek-R1は複雑な科学的問題に対して比類のない推論力を提供し、Qwen3-235B-A22Bは多様な研究ワークフローに柔軟なデュアルモード動作を提供し、GLM-4.1V-9B-Thinkingは視覚研究データに優れたマルチモーダル能力を提供します。この比較は、研究者が特定の学術目標に適したAIパートナーを選択するのに役立ちます。
| 番号 | モデル | 開発者 | サブタイプ | SiliconFlow価格 | コア研究強み |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek-R1 | deepseek-ai | 推論モデル | $0.50-$2.18/Mトークン | プレミア数学推論 |
| 2 | Qwen3-235B-A22B | Qwen3 | 推論モデル | $0.35-$1.42/Mトークン | デュアルモード学術柔軟性 |
| 3 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM | 視覚言語モデル | $0.035-$0.14/Mトークン | マルチモーダル研究の卓越性 |
よくある質問
2025年の科学研究と学術分野向けのトップ3選考は、DeepSeek-R1、Qwen3-235B-A22B、そしてTHUDM/GLM-4.1V-9B-Thinkingです。各モデルは科学的推論、数学的計算、研究応用における優れた能力で選ばれ、オープンソース学術AIの最先端を表しています。
複雑な数学推論と理論研究には、DeepSeek-R1が高度な推論能力でリードしています。多言語研究協力と柔軟な学術ワークフローには、Qwen3-235B-A22Bがデュアルモードアーキテクチャで優れています。視覚データ分析、科学画像処理、マルチモーダル研究には、GLM-4.1V-9B-Thinkingがパフォーマンスとコスト効率の最適な組み合わせを提供します。