社内オンプレで動かす独自AI
機密情報を扱う社内チャットボット、社内FAQ、議事録要約などをオンプレで運用。Llama / Mistral / Qwen が定番。
🧩オープンソース
AIを、自分のものに。
重みが公開されていて、自分のPCやサーバーで動かせるAI。データを外に出したくない、コストを抑えたい人向け。
4 モデル
4 用途
WHAT IS
オープンソースって何？
オープンソース／オープンウェイトAIは、モデルの中身（重み）が公開されていて、自分のサーバー・PCで動かせるタイプのAIです。代表格は Meta Llama、Mistral、Alibaba Qwen、DeepSeek、Google Gemma。 クラウドAI（ChatGPT、Claude、Gemini など）と比べて、データを外に出さなくて済む・カスタマイズ自由・長期的にコストを抑えられる、という利点があります。一方で、自前でGPUを用意したり、運用ノウハウが必要だったり、ハードルもあります。
HISTORY
ここまでの歴史
2023年2月の Meta Llama 公開が業界の転機。当初は研究用途のみでしたが、Llama 2 で商用利用が解禁され、Mistral・Qwen が続きました。 2025年末の DeepSeek V3 / R1 は『クローズドモデル並みの性能を数十分の一のコストで』を実現して業界に衝撃。Llama 4 / Qwen 3 / Gemma 4 が続き、2026年は『オープンモデルがクローズドに本気で迫る』年に。日本でも Sarashina（SB Intuitions）、PLaMo（Preferred Networks）、Karakuri などの国産モデルが登場しています。
2026 TRENDS
2026年のトレンド
2026年のキーワードは『性能差の急速縮小』『軽量化（量子化）』『マルチモーダル化』。クラウドモデルとの差は数か月〜半年程度に縮まり、用途によってはオープンの方が良い、というケースも増えました。 ツールとしては Ollama（手元で動かす）、vLLM・SGLang（高速推論）、LM Studio（GUI）、Hugging Face（モデルハブ）が定番。
HOW TO CHOOSE
選び方の軸
1
性能重視なら DeepSeek R1（推論）、Llama 4 / Qwen 3 系（汎用）
2
日本語性能なら Qwen、PLaMo、Sarashina、Karakuri
3
軽量・低スペックなら Gemma、Phi、Mistral 7B、Qwen 1.5B
4
商用利用前提なら Llama / Mistral / Gemma（ライセンスを必ず確認）
5
中国製を避けたいなら Llama / Mistral / Gemma
ALL MODELS
全4モデル一覧
このカテゴリの全モデルを比較
DeepSeek
DeepSeek
はじめて度
★★★☆☆
中国発、コスパとオープン性の象徴。V4 Preview で 1.6T パラメータ MoE が登場。
- ◎ V4-Pro 1.6T（49B active）/ V4-Flash 284B（13B active）の MoE
- ◎ 1M tokens の長文コンテキスト
- ◎ CSA+HCA ハイブリッドアテンションで効率改善
- ◎ API 価格が圧倒的に安い
- ◎ オープンウェイトで公開
- △ 中国製のため業務利用は規約・データ取扱の確認を
- △ R2 は未リリース（公式モデルIDに存在せず、V4 が現役）
Qwen
Alibaba
はじめて度
★★☆☆☆
Alibaba 製の高性能オープンモデル群。Qwen3.6 で 397B MoE を超える dense モデルへ。
- ◎ 日本語含む多言語が得意
- ◎ サイズのバリエーションが豊富（dense 27B / MoE 36B-A3B 等）
- ◎ ベンチで上位常連、agentic coding で 397B MoE を超える
- ◎ Apache 2.0 ライセンスで完全オープン
Llama
Meta
はじめて度
★★☆☆☆
Meta 製のオープンウェイト LLM。Llama 5 で 600B+ params / 5M context へ進化。
- ◎ 中身（重み）が公開されている
- ◎ 自分の PC・サーバーで動かせる
- ◎ 派生モデル・改造モデルが豊富
- ◎ Llama Guard 4 同梱で安全制御も標準装備
料金 モデル自体は無料（自分で動かす）。API 提供は各クラウドベンダ経由
💡クラウド任せにしたくないエンジニア向け。Llama 5 は Blackwell B200 50万基で訓練された本気仕様。
公式サイトを見る →
Mistral
Mistral AI
はじめて度
★★☆☆☆
ヨーロッパ発、軽量で速いオープンモデル。Mistral Large 3 で MoE 675B へ大型化。
- ◎ Mistral Large 3 が 675B 総 / 41B アクティブの MoE
- ◎ オープンウェイトの選択肢が広い
- ◎ API も提供（Le Chat）
- ◎ Voxtral TTS（2026-03）で音声も拡充
CAVEATS
気をつけること
△
自前運用は GPU 調達・運用ノウハウが必要。クラウドより総コストが高くなることもある
△
ライセンスはモデルごとに違う。商用利用可否、再配布、ファインチューン後の取り扱いを必ず確認
△
中国系モデル（Qwen、DeepSeek 等）は業務利用時、規約・データ流出懸念の確認を
△
セキュリティ更新・ベンチ追跡が自己責任。クラウドAIの『自動アップデート』はない
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