長文コンテキストウィンドウ向けLLMとは？
長文コンテキストウィンドウ向けLLMは、1回のセッションで大量のテキスト入力を処理し、理解するために特別に設計された大規模言語モデルです。これらのモデルは、10万から100万トークン以上のコンテキスト長を扱うことができ、文書全体、コードベース、研究論文、複雑な複数ターンの会話を、以前の情報を失うことなく処理できます。この技術により、開発者や研究者は大規模なデータセットを分析し、包括的な文書分析を行い、膨大なテキスト全体で一貫した推論を維持することが可能になり、エンタープライズアプリケーション、研究、高度なAIワークフローにとって不可欠なものとなっています。
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。これは、総パラメータ数4800億、活性化パラメータ数350億の混合エキスパート（MoE）モデルであり、効率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、YaRNのような外挿法を使用することで最大100万トークンまで拡張可能です。これにより、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-480B-A35B-Instruct：リポジトリ規模のコード理解
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。これは、総パラメータ数4800億、活性化パラメータ数350億の混合エキスパート（MoE）モデルであり、効率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、YaRNのような外挿法を使用することで最大100万トークンまで拡張可能です。これにより、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、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おり、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、複雑な問題を解決します。
長所
- 4800億パラメータの巨大なMoEアーキテクチャ（350億の活性化パラメータ）。
- ネイティブで256Kのコンテキストをサポートし、100万トークンまで拡張可能。
- コーディングおよびエージェントベンチマークで最先端のパフォーマンス。
短所
- パラメータ数が多いため、高い計算要件が必要。
- SiliconFlowでのプレミアム価格設定（100万トークンあたり出力$2.28 / 入力$1.14）。
おすすめの理由
- 拡張されたコンテキストウィンドウを通じて、コードベース全体や複雑なプログラミングタスクを処理する能力により、比類のないリポジトリ規模のコード理解を提供します。
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507は、アリババのQwenチームがリリースしたQwen3シリーズの最新の思考モデルです。総パラメータ数305億、活性化パラメータ数33億の混合エキスパート（MoE）モデルとして、推論タスクで大幅に向上したパフォーマンスを示します。このモデルはネイティブで256Kの長文コンテキスト理解能力をサポートし、100万トークンまで拡張可能です。
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507：高度な長文コンテキスト推論
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507は、アリババのQwenチームがリリースしたQwen3シリーズの最新の思考モデルです。総パラメータ数305億、活性化パラメータ数33億の混合エキスパート（MoE）モデルとして、複雑なタスクの能力向上に焦点を当てています。このモデルは、論理的推論、数学、科学、コーディング、そして通常は人間の専門知識を必要とする学術的なベンチマークなど、推論タスクで大幅に向上したパフォーマンスを示します。このモデルはネイティブで256Kの長文コンテキスト理解能力をサポートし、100万トークンまで拡張可能です。このバージョンは、ステップバイステップの推論を通じて非常に複雑な問題に取り組むための「思考モード」に特化して設計されており、エージェント能力にも優れています。
長所
- 効率的なMoE設計（総パラメータ305億、活性化パラメータ33億）。
- ネイティブで256Kのコンテキストをサポートし、100万トークンまで拡張可能。
- 複雑な推論タスクのための専門的な思考モード。
短所
- より大きなモデルと比較して活性化パラメータ数が少ない。
- 一般的なタスクよりも主に推論に焦点を当てている。
おすすめの理由
- 卓越した長文コンテキスト能力と、思考モードによる高度な推論を組み合わせており、拡張された入力処理を必要とする複雑な分析タスクに最適です。
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-0528は、強化学習（RL）を活用した推論モデルで、反復や可読性の問題に対処します。数学、コード、推論タスクでOpenAI-o1に匹敵するパフォーマンスを達成し、164Kのコンテキストウィンドウをサポートします。このモデルは、推論パフォーマンスを最適化するためにコールドスタートデータを取り入れ、慎重に設計されたトレーニング手法により全体的な効果を向上させています。
DeepSeek-R1：プレミアムな長文コンテキスト推論の強力なモデル
DeepSeek-R1-0528は、強化学習（RL）を活用した推論モデルで、反復や可読性の問題に対処します。RLに先立ち、DeepSeek-R1は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取り入れました。数学、コード、推論タスクで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手法により全体的な効果を向上させています。164Kのコンテキストウィンドウと6710億パラメータのMoEアーキテクチャにより、利用可能な最も有能な長文コンテキスト推論モデルの1つとなっています。
長所
- 優れたパフォーマンスを実現する6710億パラメータの巨大なMoEアーキテクチャ。
- 広範な文書処理のための164Kコンテキストウィンドウ。
- 推論タスクでOpenAI-o1に匹敵するパフォーマンス。
短所
- SiliconFlowで最も高価な価格設定（100万トークンあたり出力$2.18 / 入力$0.5）。
- 最適なパフォーマンスを得るには、かなりの計算リソースが必要。
おすすめの理由
- OpenAI-o1レベルの推論パフォーマンスを164Kという実質的なコンテキストウィンドウで提供し、複雑な長文コンテキスト推論タスクにおけるプレミアムな選択肢となっています。
長文コンテキストLLMの比較
この表では、2025年の主要な長文コンテキストウィンドウ向けLLMを比較します。各モデルは拡張入力処理の異なる側面で優れています。リポジトリ規模のコード理解には、Qwen3-Coder-480B-A35B-Instructが比類のない能力を提供します。長文コンテキストでの高度な推論には、Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507が優れた思考モード能力を提供し、DeepSeek-R1はプレミアムな推論パフォーマンスを提供します。この並列比較は、特定の長文コンテキスト処理ニーズに適したツールを選択するのに役立ちます。
| 番号 | モデル | 開発者 | コンテキスト長 | 価格 (SiliconFlow) | 主な強み |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct | Qwen | 262Kトークン | $2.28/$1.14 / Mトークン | リポジトリ規模のコーディング |
| 2 | Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 | Qwen | 262Kトークン | $0.4/$0.1 / Mトークン | 長文コンテキスト推論 |
| 3 | DeepSeek-R1 | deepseek-ai | 164Kトークン | $2.18/$0.5 / Mトークン | プレミアムな推論パフォーマンス |
よくある質問
2025年のトップ3は、Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct、Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507、そしてDeepSeek-R1です。これらのモデルはそれぞれ、164Kから262Kトークンのコンテキストウィンドウを持つ卓越した長文コンテキスト能力と、拡張入力処理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、異なるニーズに対する明確なリーダーが示されています。Qwen3-Coder-480B-A35B-Instructは、262Kのネイティブコンテキストを持つリポジトリ規模のコード理解に最適な選択肢です。長文文書での複雑な推論には、Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507が優れた思考モード能力を提供します。実質的なコンテキストを持つプレミアムな推論パフォーマンスには、DeepSeek-R1が164KのコンテキストウィンドウでOpenAI-o1レベルの能力を提供します。