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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

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

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）

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

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）

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）