--- title: "オープンソースAI一覧｜自分のPCで動かせる全6モデルを比較 — ai-garage" description: "重みが公開されていて、自分のPCやサーバーで動かせるオープンソースAI（オープンウェイト）の一覧。主要6モデルを性能・日本語・軽さ・商用ライセンスの軸で比べ、用途別の選び方と注意点を初心者向けに解説。" source: https://ai-garage.jp/categories/opensource/ --- 🧩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。 6 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 Alibaba Qwen、DeepSeek、Moonshot Kimi、Z.ai GLM、Mistral、Meta Llama（Llama 4 で更新停止・後継は別系統の Muse Glimmer）。 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。 2024年末〜2025年初の 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。ただし Meta は Llama 4 を最後にフロンティアを閉源へ移しました。いま重みが公開されているモデルで知能スコア（第三者機関 Artificial Analysis の総合指標）が高いのは、Xiaomi の MiMo-V2.6-Pro（46・MIT ライセンス）、GLM-5.3（45）、Kimi K3（44）です。日本でも Sarashina（SB Intuitions）、PLaMo（Preferred Networks）、Karakuri などの国産モデルが登場し、2026年8月には国立情報学研究所（NII）が学習データの大部分まで公開した LLM-jp-4 33B を出しています。 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 Xiaomi MiMo-V2.6-Pro（知能スコア 46）、GLM-5.3（45・入力は文字だけ）、Kimi K3（44）、汎用の Qwen3.8-Max。画像も読めて安く使いたいなら DeepSeek V4.1-Flash 2 日本語性能なら Qwen、PLaMo、Sarashina、Karakuri、LLM-jp-4 33B（NII・Apache 2.0 で商用可・日本語 MT-Bench 8.00／2026-08-18 公開） 3 軽量・低スペックなら Gemma、Phi、Mistral Small 4、Qwen3.8-27B 4 商用利用前提なら Mistral / Gemma / Qwen3.8-27B（Apache 2.0）、GLM-5.3-Flash（MIT）（ライセンスを必ず確認） 5 かかるお金あたりの性能なら GLM-5.3-Flash（DeepSWE v1.1 で63%・1タスク平均$0.24／2026-09-22 更新版・2026-10-09 確認） 6 中国製を避けたいなら Mistral / Gemma / Meta Muse Glimmer（Llama 4 は更新が止まっている点に注意） USE CASES ## 用途別の使い方 ### 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。Qwen / Mistral / Llama が定番（Llama 4 は更新停止済みなので新規は Qwen・Mistral から）。 [Qwen](https://ai-garage.jp/models/qwen/)[Mistral](https://ai-garage.jp/models/mistral/)[Llama](https://ai-garage.jp/models/llama/) ### コストを徹底的に抑えたい DeepSeek の API は OpenAI の数十分の一の価格。大量処理を前提とするバックエンドで威力。コードを書かせる用途なら Z.ai の GLM も安く、旗艦の GLM-5.3 は DeepSWE v1.1 の公式ランキングで1課題あたり平均$3.99（旧世代の Claude Opus 5 の約3分の1）。 [DeepSeek](https://ai-garage.jp/models/deepseek/)[GLM](https://ai-garage.jp/models/glm/) ### 手元のPCで動かして遊ぶ Ollama や LM Studio を使って、MacBook や Windows PC で 7B〜30B モデルを動かす。学習にもなる。 [Qwen](https://ai-garage.jp/models/qwen/)[Mistral](https://ai-garage.jp/models/mistral/)[Llama](https://ai-garage.jp/models/llama/) ### ファインチューニングして自社モデル化 LoRA で自社の文体・専門用語を学習させて、業界特化モデルを作る。Qwen / Mistral / Llama が定番。 [Qwen](https://ai-garage.jp/models/qwen/)[Mistral](https://ai-garage.jp/models/mistral/)[Llama](https://ai-garage.jp/models/llama/) ALL MODELS ## 全6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。2026年9月10日に出た V4.1-Flash が旗艦 V4-Pro を性能でも価格でも上回った。予告された Pro の引退は撤回され、2本立てで提供中。 - ◎ V4.1-Flash は 552B の MoE で、1トークンあたり動くのは読み込み時 8B・書き出し時 16B だけ - ◎ 会話の途中経過を覚えるメモ（KVキャッシュ）を 890 バイト/トークンまで圧縮（旧 V4-Flash の約4分の1） - ◎ 1M tokens の長文コンテキスト、1回の出力は最大 384K tokens - ◎ API 価格が安い（すいている時間帯で入力 $0.15・出力 $0.6、キャッシュヒット時の入力は $0.003） - ◎ 重みが MIT ライセンスでオープンウェイト公開（deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash） - ◎ 画像と文章をそのまま一緒に扱える（V4-Pro は画像に非対応） - ◎ 考える深さを 1〜100 の数字で細かく指定できる（V4-Pro は low / high / max の3段だった） - △ 中国製のため業務利用は規約・データ取扱の確認を - △ V5 / R2 は未リリース（公式モデルIDに存在せず、V4.1 系が現役） - △ 旧 V4-Flash と V4-Flash-Vision-Exp は2026-09-10に引退（旧名で呼ぶと V4.1-Flash が答え、V4.1-Flash の料金で課金される）。V4-Pro も2026-09-14 の引退が予告されたが撤回され、V4.1-Flash とは別の独自料金のまま継続提供（2026-10-09 に公式料金ページで確認） - △ SWE-bench Verified の公表値がない。DeepSWE v1.1 は 74.2% だが、これは8種類の足回りで最も高く出た値で Claude Code では 69.8% - △ 道具を使わない難問（HLE 36.8）は Claude Opus 5.5 の 64.4（Anthropic 公表）に大きく届かない 料金 V4.1-Flash は混雑していない時間帯で入力 $0.15／出力 $0.6 per MTok（キャッシュヒット時の入力は $0.003）。混雑する時間帯＝平日の日本時間 10-13時・15-19時 はいずれも2倍で入力 $0.3／出力 $1.2（土日と中国の祝日は終日すいている時間帯の料金）。V4-Pro は引退が撤回されて独自の料金のままで、オフピーク $0.66／$1.98・ピーク $1.32／$3.96（2026-10-09 確認） 💡コストを徹底的に下げたい時の選択肢。 公式サイトを見る → ### Kimi Moonshot AI はじめて度 ★★★☆☆ 中国発 Moonshot AI のオープンモデル。K3 で総2.8兆パラメータ・100万トークンに到達し、オープン最大級のフロンティアモデルに。 - ◎ K3：総2.8兆パラメータ（896エキスパート中16活性・活性約104B）の MoE、オープンウェイト最大級 - ◎ 新アテンション Kimi Delta Attention（KDA）で長文デコードを高速化 - ◎ 100万トークンの長文コンテキスト - ◎ ネイティブ・マルチモーダル（テキスト/画像/動画） - ◎ フルウェイトを 2026-07-27 に Hugging Face（moonshotai/Kimi-K3）で公開済み - △ 中国製のため業務利用は規約・データ取扱の確認を - △ API 単価は $3/$15 と K2系から値上げ（オープン系では高め） - △ 総2.8兆パラメータ級でローカル運用のハードルは高い - △ ライセンスは Apache 2.0 / MIT ではなく独自の「Kimi K3 License」。商用利用は条文の確認が必要 料金 API は $3/$15 per MTok（キャッシュヒット時の入力は $0.30。K2系の $0.95/$4 前後から値上げ）。長文コンテキストの追加料金はなく、利用開始には最低 $1 のチャージが必要。Kimi.com・アプリでチャット利用も可、重みが公開されているので自前運用もできる。 💡オープン最大級（総2.8兆パラメータ）のモデルを試したい / 自前運用したい時の選択肢。 公式サイトを見る → ### Qwen Alibaba はじめて度 ★★☆☆☆ Alibaba 製の高性能モデル群。旗艦は2026年8月に正式リリースされた Qwen3.8-Max で、手元で動く Qwen3.8-27B まで一通り揃う。 - ◎ 日本語含む多言語が得意 - ◎ 現行旗艦 Qwen3.8-Max は $2.00/$6.00（2026-09-02 の更新版 Qwen3.8-Max-0902 も据え置き）、前世代 Qwen3.7 Max は $2.50/$7.50 と frontier 級では安い部類 - ◎ コーディングとエージェント（PC操作・ターミナル作業）に強く、コンテキストは 1M tokens - ◎ 2026-09-02（日本時間。米国時間では 9-01 夜）に QwenCloud の API で提供が始まった Qwen3.8-Max-0902 は、コーディングと Cowork 向けに追加学習した更新版（2.4T・1M コンテキスト） - ◎ オープンウェイト版は Qwen3.8-27B（2026-08-15 公開・Apache 2.0・約278億パラメータ・画像/動画対応）まで揃い、安価マルチモーダル版（3.7 Plus）もある - ◎ Qwen4 世代の設計を先取りした Qwen3.8-Flash-Next（2026-08-26 公開）もオープンウェイト。総125B に 51B の N-gram 埋め込みが付き、1トークンあたり動くのは 6B のマルチモーダル MoE。ライセンスは Apache 2.0 ではなく Qwen Community License 1.0 - △ 中国製のため業務利用は規約・データ取扱の確認を - △ 旗艦 Qwen3.8-Max の重みも公開されているが、ライセンスは Apache 2.0 ではなく独自の `qwen3.8-max`。Apache 2.0 なのは小型の Qwen3.8-27B のほう（Qwen3.8-Flash-Next も Apache 2.0 ではなく Qwen Community License 1.0） - △ バージョンが 3.5 → 3.6 → 3.7 → 3.8 と小刻みに上がるので、単価やスペックの記述はすぐ古くなる（「Qwen 4」本体は 2026-09-22 に「学習中」と公式発表されたが、2026-10-09 時点で未公開。Qwen4 の設計を先取りしたのは 2026-08-26 公開の Qwen3.8-Flash-Next） 料金 2026年8月3日に正式リリースされた Qwen3.8-Max は $2.00/$6.00 per MTok（context 1M）。廉価版 Qwen3.8-Flash（Flash-Next の製品版）は $0.15/$0.47（国際版・context 1M、2026-09-10 確認）。前世代の旗艦 Qwen3.7 Max は $2.50/$7.50、安価マルチモーダル版 Qwen3.7 Plus は $0.32/$1.28（いずれも Alibaba Cloud Model Studio）。オープンウェイト版は無料で、2026年8月15日0時（日本時間）に公開された Qwen3.8-27B が Apache 2.0（BF16 約51.7GB／FP8 約28.7GB）。旗艦の Qwen3.8-Max の重みも公開されているが、そちらは独自の `qwen3.8-max` ライセンス。2026年9月2日に QwenCloud の API へ登場した更新版 Qwen3.8-Max-0902 も $2.00/$6.00 で据え置き（キャッシュ命中時の入力は明示キャッシュ $0.17／暗黙キャッシュ $0.25）。定額プラン「Token Plan 個人版」は月39元／139元／499元の3段階で、プレビュー期間中は Qwen3.8-Max のクレジット消費が1/10（夜間は1/50）に抑えられていた（正式リリース後もこの優遇が続くかは公表されていない） 💡中華系 LLM では品質安定派。安くて強い。 公式サイトを見る → ### Llama Meta はじめて度 ★★☆☆☆ オープンウェイト LLM の代名詞——ただし Meta の開発は Muse 系へ移り、オープン版も2026年8月公開の Muse Glimmer が担う。Llama 4 が事実上の最終世代。 - ◎ 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 4 で native multimodal（テキスト + 画像）に対応 - ◎ Scout は 10M tokens 長コンテキスト - △ Meta のフロンティアは閉源の Muse Spark 系（1.3 まで更新）へ移行済みで、Llama ブランドの後継は依然として未発表 - △ ただし Meta は 2026-08-10 に別系統のオープンモデル Muse Glimmer（約296億パラメータ・Apache 2.0）を公開し、重みを配る路線に部分的に戻った。圧縮された配布版なら 24GB の VRAM でも動く（圧縮しない場合は55GB超が必要） - △ ネットに出回る「Llama 5 リリース」記事は誤情報なので注意（2026-10 時点で Llama 5 は存在しない） - △ 単独ブランドサイト llama.com は Meta の開発者ポータル（developer.meta.com）に統合された 料金 モデル自体は無料（Llama 4 Community License、自分で動かす）。API 提供は AWS Bedrock / Azure / Oracle 等の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 4 で更新が止まっているので、新規なら Meta 自身の Muse Glimmer や Qwen / DeepSeek / Mistral も比較を。 公式サイトを見る → ### Mistral Mistral AI はじめて度 ★★☆☆☆ ヨーロッパ発のオープンモデル勢。2026-10-06 に新しい旗艦 Mistral Large 4 を公開プレビューで出し、重みも10月末までに公開する予定。 - ◎ 新しい旗艦 Mistral Large 4（2026-10-06 公開プレビュー）は総パラメータ約1兆のうち1回に動くのは520億の MoE で、テキストと画像を読める。一度に読める量は公式で100万トークン - ◎ Large 4 の知能スコアは 38（第三者機関 Artificial Analysis の総合指標 v4.3.2）で、同じ Mistral の Medium 3.5（14）を大きく上回る - ◎ Mistral Large 3 が 675B 総 / 41B アクティブの MoE（Apache 2.0） - ◎ Medium 3.5（2026-04-28）はチャット・推論・コーディング・視覚を1つに統合、SWE-Bench Verified 77.6% - ◎ 消費者向けの Le Chat は 2026-05-28 に「Vibe」へ改称・統合（無料プランあり）、改称時点の既定モデルは Medium 3.5 - ◎ Vibe は Work / Code / Chat の3モードを束ねた作業エージェントで、CLI・VS Code 拡張まで用意 - ◎ 小型の Mistral Small 4（Apache 2.0）や Ministral 3（14B/8B/3B）まで揃い、自前運用しやすい - ◎ Voxtral TTS / OCR 4.1（2026-07-16 公開、2026-08-31 に一般提供）など周辺モデルも拡充 - △ Large 4 はまだプレビュー版で、正式版で料金や仕様が変わることがある。重みは2026年10月末までに公開すると予告されているが（発表文の言い方は「今月末」）、2026-10-09 時点では未公開でライセンス名も公表されていない - △ Large 4 の一度に読める量は、公式は100万トークン、Artificial Analysis は52万4千トークンと表示していて食い違う - △ Medium 3.5 のライセンスは Apache 2.0 ではなく Modified MIT（高収益企業に一部制限あり） 料金 オープン版は無料。API は Large 4（プレビュー）が定価 $1.36/$4.18（キャッシュ済み入力 $0.14。公開から2週間は半額の $0.68/$2.09）、Medium 3.5 が $1.5/$7.5、Large 3 が $0.5/$1.5、Small 4 が $0.15/$0.6 per MTok（2026-10-09 確認・公式 API 料金表）。消費者向けは Le Chat 改め Vibe で、無料プランあり・Pro 月14.99ドル・Team 1人月24.99ドル（学生は月5.99ドル） 💡ヨーロッパ系で、規制対応・データ主権を求める現場に強い。Vibe（旧 Le Chat）は無料で試せる。 公式サイトを見る → ### GLM Z.ai はじめて度 ★★☆☆☆ 中国 Z.ai の GLM シリーズ。旗艦 GLM-5.3 は DeepSWE 公式ランキングで 69%・6位、重みは独自ライセンスで公開。廉価版 GLM-5.3-Flash は MIT ライセンスで商用利用もでき、その高速版 GLM-5.3-FlashX も出ている。 - ◎ 旗艦 GLM-5.3（2026-08-14 発表・2026-08-18 API 提供開始、いずれも米国時間）は DeepSWE v1.1 の公式ランキングで 69%・表示21モデル中6位（2026-09-22 更新／2026-10-09 確認）。同率は Kimi K3 の 69% - ◎ 1課題あたりの平均費用 $3.99 は、同じランキングで3位の旧世代 Claude Opus 5（$11.84）の約3分の1（後継の Opus 5.5 はこのランキングにまだ載っていない） - ◎ 100万トークンの長文コンテキスト、一度に書ける量は最大12万8千トークン - ◎ GLM-5.3 本体の重みも 2026-08-28（米国時間）に Hugging Face の zai-org/GLM-5.3 で公開（重みの合計は約753B、公式表記は 744B-A40B）。ライセンスは独自の「GLM-5.3 License」で、モデル提供（MaaS）事業を営み売上が100億ドルを超える事業者だけ商用利用の前に Z.ai の審査が必要 - ◎ 廉価版 GLM-5.3-Flash（2026-08-26 公開）は重みが MIT ライセンスで公開され、商用利用もできる - ◎ GLM-5.3-Flash は画面やブラウザの画像も見られるので、コードと表示結果を行き来する作業に向く - ◎ 高速版の GLM-5.3-FlashX（モデル名 glm-5.3-flashx）は毎秒200トークンで返す。公開日は公式ページに書かれていない - △ 旗艦の GLM-5.3 は入力がテキストのみ（画像・音声は扱えない） - △ GLM-5.3 本体の重みは 2026-08-28 に公開されたが、ライセンスは MIT ではなく独自の「glm-5.3」ライセンス（Hugging Face 上の表記は「other」）。MIT なのは廉価版の GLM-5.3-Flash のほう - △ SWE-bench Verified・MMLU・GPQA・AIME は公式・第三者とも数値が出ていない - △ 中国製のため業務利用は規約とデータの取り扱いを確認したい - △ GLM-5.3-FlashX は、コーディング用の定額プラン（GLM Coding Plan）ではまだ使えない - △ GLM-5.3-Flash の50%オフは 2026-09-09 24時（シンガポール時間・UTC+8）で終了し、2026-09-10 から定価 $0.15/$0.50（2026-09-10 に公式料金ページで確認） 料金 API は GLM-5.3 が $1.4/$4.4 per MTok、GLM-5.3-Flash が $0.15/$0.50（2026-09-10 確認）、高速版の GLM-5.3-FlashX が $0.37/$1.25（キャッシュ済み入力 $0.075・2026-10-09 確認）。GLM-5.3-Flash に付いていた50%オフの $0.075/$0.25 は 2026-09-09 24時（シンガポール時間・UTC+8）で終了した。なお AI仲介サービスの OpenRouter は 2026-09-10 時点でまだ $0.075/$0.25 を表示している。チャットは chat.z.ai から無料で試せて、コーディング用の定額プラン（GLM Coding Plan）も用意されている。GLM-5.3-Flash は重みが MIT ライセンスで公開されているので自前運用もできる。GLM-5.3 本体の重みも 2026-08-28 から公開されているが、こちらは MIT ではなく独自の glm-5.3 ライセンス。 💡安くコードを書かせたい / オープンな重みを自前で動かしたい時の選択肢。商用OKの MIT は Flash、本体 GLM-5.3 は独自ライセンス。 公式サイトを見る → 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 RELATED TERMS ## 関連用語 [オープンウェイト モデルの中身が公開されてて、自分で動かせる。](https://ai-garage.jp/glossary/#open-weight)[オンプレ（自社運用） AIを自社のサーバーで動かす運用。](https://ai-garage.jp/glossary/#on-premise)[LoRA 巨大モデルに「アドオン」を貼って軽く微調整する手法。](https://ai-garage.jp/glossary/#lora)[量子化 モデルを軽くして安いPCでも動かす技術。](https://ai-garage.jp/glossary/#quantization)[蒸留（Distillation） 大きいモデルの知識を小さいモデルに移す。](https://ai-garage.jp/glossary/#distillation) RELATED TOPICS ## 関連トピック [オープンソースAI vs クローズドAI Qwen・DeepSeek・Kimi がトップ走者に迫る。性能だけでなく『所有権』が論点に。](https://ai-garage.jp/topics/open-vs-closed/) OTHER CATEGORIES ## 他のカテゴリも見る [💬 チャットAI ブラウザを開いてアカウント作るだけで使える、いちばん身近なAI。質問に答えてもらう、文章を書いてもらう、相談する……全部このカテゴリ。](https://ai-garage.jp/categories/chat/)[⌨️ コーディングAI AIにプログラミングを手伝わせる、最も生産性が爆上がりするジャンル。エンジニアから「コード書けない人」まで、関わり方は人それぞれ。](https://ai-garage.jp/categories/coding/)[🎨 画像生成AI 文章で指示するだけで、AI がイラスト・写真風画像・デザイン素材を作ってくれる。デザイナーじゃなくても絵が作れる時代。](https://ai-garage.jp/categories/image/)[🎬 動画生成AI テキストや画像から、AI が動画を作ってくれる新ジャンル。Sora 2 撤退後は Gemini Omni Flash / Seedance 2.5 / Kling / Veo 3.1 / Runway Gen-4.5 が主役。](https://ai-garage.jp/categories/video/)[🎵 音声・音楽AI 音声合成・音声クローン・音楽生成、ナレーション、文字起こし、リアルタイム翻訳。耳に届くものすべてがAIの守備範囲に。](https://ai-garage.jp/categories/audio/)[🔍 検索AI ウェブを横断検索して、根拠つきで答えるタイプのAI。ChatGPTのウソが気になる人にとっての救世主。](https://ai-garage.jp/categories/search/)[📚 リサーチAI 数十本の論文や数百ページの資料を読ませて、深く考えさせるタイプのAI。学習・研究・調査の革命。](https://ai-garage.jp/categories/research/)