モデルデータベース

実際に動かす、または呼び出せる60のモデルを、選ぶときに重要な数値とともに。列見出しをクリックでソート、プラットフォーム・ウェイト・モダリティで絞り込み。

パラメータ数はベンダー公称の総数です（Mixture of Expertsモデルのアクティブパラメータ数は備考に記載）。コンテキスト長はベンダーが文書化している最大値です。最終確認 2026年11月。

モデル	プラットフォーム	パラメータ	コンテキスト	モダリティ	ウェイト	ライセンス	公開日	用途
all-MiniLM-L6-v2 Sentence-Transformers · Sentence-Transformers all-* · all-MiniLM-L6-v2、all-MiniLM-L12-v2、all-mpnet-base-v2	オープンソース	23 M	256	埋め込み	オープンウェイト	Apache-2.0	2022年3月2日	CPU上で高速な384次元の文エンベディング。Field Guideの実行可能な例で使用日付はHugging Faceリポジトリの日付。カードは2021年のHugging Faceコミュニティウィーク中に学習したと記すが、日は示していない。256ワードピースを超える入力は切り捨てられる。
Apple Foundation Models (AFM 3) Apple · Apple Foundation Models · AFM on-device (about 3B)、AFM server (PT-MoE)、AFM 3 Core (3B)、AFM 3 Core Advanced (20B sparse)、AFM 3 Cloud、AFM 3 Cloud Pro	Apple	—	—	マルチモーダル、テキスト、画像	クローズド	Proprietary (Apple Intelligence, Foundation Models framework)	2025年7月17日	SwiftのFoundation Modelsフレームワークを通じた、iOSとmacOSアプリ内でのオンデバイス生成日付は2025年の技術報告書のもの。Appleはオンデバイスモデルについて約3 B、AFM 3 Core Advanced（2026年6月）について20 B（アクティブ1から4 B）を公表している。クラウドモデルとコンテキストウィンドウは非公開。第3世代はGoogleと共同で構築された。重みは公開されていない。
BGE-M3 BAAI · BGE · bge-m3、bge-large-en-v1.5、bge-base-en-v1.5、bge-small-en-v1.5	オープンソース	568 M	8 k	埋め込み	オープンウェイト	MIT	2024年1月30日	密・疎・マルチベクトルの出力を返す、オープンな多言語エンベディングモデル1つカードにパラメータ数の記載がないため、XLM-RoBERTa-largeバックボーンとチェックポイントのサイズから算出。1024次元、100以上の言語に対応。Multilingual-E5-large（Microsoft、MIT、512トークン）が一般的な代替。
BLOOM BigScience · BLOOM · 560m、1b1、1b7、3b、7b1、176B	Hugging Face	176 B	2 k	テキスト、コード	オープン（制限付き）	BigScience RAIL License v1.0	2022年7月11日	Jean Zay上で公開のまま学習された、初の大規模オープン多言語モデルとしての歴史的参照自然言語46、プログラミング言語13に対応。RAILライセンスには利用制限があるため、オープンソースではなくオープンウェイト。BLOOMZは指示チューニング版。
Claude Fable 5.2 Anthropic · Claude 5.2 · Claude Fable 5、Claude Fable 5.1、Claude Fable 5.2、Claude Mythos 5.2	Anthropic	—	1 M	マルチモーダル、テキスト、画像、コード	クローズド	Proprietary (API terms)	2026年11月9日	高effortのOpus 5.5でも足りない場合の、高度な推論と長時間のエージェント実行パラメータ数は非公開。本稿執筆時点で最も新しいClaudeモデル。思考はオフにできない。30日間のデータ保持が必須のため、ゼロ保持契約の下では利用できない。Claude Mythos 5.2は認証済み組織向けの同一モデル。
Claude Haiku 5.5 Anthropic · Claude 5.5 · Claude Haiku 4.5、Claude Haiku 5.5	Anthropic	—	1 M	マルチモーダル、テキスト、画像	クローズド	Proprietary (API terms)	2026年10月7日	レイテンシとコストが支配的な、大量の分類・ルーティング・抽出パラメータ数は非公開。最大出力128 k。段階制の価格で、100 kトークンまでのプロンプトは割安。
Claude Opus 5.5 Anthropic · Claude 5.5 · Claude Haiku 5.5、Claude Sonnet 5.5、Claude Opus 5.5	Anthropic	—	1 M	マルチモーダル、テキスト、画像、コード	クローズド	Proprietary (API terms)	2026年9月22日	Anthropicのドキュメントが出発点として推奨する、エージェント型コーディングと長文ドキュメント作業パラメータ数は非公開。最大出力128 k。適応的思考は常時オンで、深さはeffortレベルで指定する。Anthropicのモデル概要では、ほとんどのワークロードのデフォルトと位置づけられている。
Claude Sonnet 4.5 Anthropic · Claude 4.5 · Claude Haiku 4.5、Claude Sonnet 4.5、Claude Opus 4.5	Anthropic	—	200 k	マルチモーダル、テキスト、画像、コード	クローズド	Proprietary (API terms)	2025年9月29日	budget_tokens指定の拡張思考を使う、2025年のClaude API向けに書かれたコードを読むためパラメータ数は非公開。Claude API上で2026年9月30日に非推奨となり、2026年11月30日に提供終了予定。推奨される後継はClaude Sonnet 5.5。Claude Sonnet 4（2025年5月）は2026年6月15日に提供終了。最大出力64 k。
Claude Sonnet 5.5 Anthropic · Claude 5.5 · Claude Haiku 5.5、Claude Sonnet 5.5、Claude Opus 5.5	Anthropic	—	1 M	マルチモーダル、テキスト、画像、コード	クローズド	Proprietary (API terms)	2026年9月28日	Opusの半額で使える、日常的なコーディング・エージェント・企業向け作業パラメータ数は非公開。最大出力128 k。本稿執筆時点の価格は入力100万トークンあたり2 USD、出力100万トークンあたり10 USD。
CLIP ViT-L/14 OpenAI · CLIP · ViT-B/32、ViT-B/16、ViT-L/14、ViT-L/14@336px、RN50、RN101	OpenAI	400 M	77	マルチモーダル、画像、埋め込み	オープンウェイト	MIT	2022年1月1日	ゼロショット画像分類と、画像・テキストの共同エンベディングコンテキストはテキストエンコーダの77トークン制限。OpenAIのモデルカードはCLIPを2021年1月、ViT-L/14の重みを2022年1月としているが日は示していないため、ここでは当月1日を公開日とした。パラメータ数はHugging Faceの推定値で約0.4 B。
Codestral 22B Mistral AI · Codestral · Codestral 22B v0.1、Codestral 25.01 (API)、Codestral 25.08 (API)	Mistral	22 B	32 k	コード	オープン（制限付き）	Mistral AI Non-Production License	2024年5月29日	研究用または非本番用途での、エディタ内のfill-in-the-middleコード補完 80以上のプログラミング言語で学習。後続のCodestral（256 kコンテキストの25.01、および25.08）はAPI専用でサイズは非公開。
DeepSeek-R1 DeepSeek · DeepSeek-R1 · R1、R1-Zero、R1-0528、Distill-Qwen-1.5B、Distill-Qwen-7B、Distill-Llama-8B、Distill-Qwen-14B、Distill-Qwen-32B、Distill-Llama-70B	オープンソース	671 B	128 k	テキスト、コード	オープンウェイト	MIT	2025年1月20日	オープンな推論トレースと、GPU 1枚で動く蒸留サイズ MoE: 総パラメータ671 B、アクティブ37 B。R1-0528の更新（2025年5月28日）もMIT。蒸留したLlama版はLlamaのライセンスを引き継ぐ。
DeepSeek-V3 DeepSeek · DeepSeek-V3 · DeepSeek-V3-Base、DeepSeek-V3、DeepSeek-V3-0324	オープンソース	671 B	128 k	テキスト、コード	オープン（制限付き）	DeepSeek Model License (code MIT)	2024年12月26日	2025年のオープンウェイトの方向性を決めた、MoEとマルチトークン予測の設計 MoE: 総パラメータ671 B、アクティブ37 B。チェックポイントはマルチトークン予測モジュールを含むためディスク上では685 B。元の重みは商用利用を認めるDeepSeek Model Licenseの下にある。V3-0324（2025年3月）以降の重みはMIT。
DeepSeek-V4.1-Flash DeepSeek · DeepSeek-V4 · V4-Flash (284B-A13B)、V4-Pro (1.6T-A49B)、V4.1-Flash、V4.1-Flash-1017	オープンソース	552 B	1 M	マルチモーダル、テキスト、画像、コード	オープンウェイト	MIT	2026年9月10日	本稿執筆時点でDeepSeekの最新オープンモデル。マルチモーダルでコンテキスト1 M 552 Bのバックボーンに196 Bの疎アクセスメモリを加え、ディスク上では763 B。モードに応じてアクティブは8から16 B。45 Tのマルチモーダルトークンでゼロから学習した因果的エンコーダ・デコーダ。DeepSeek-V4-Pro（総パラメータ1.6 T、アクティブ49 B、MIT）は2026年4月にプレビュー公開された。
Devstral Small Mistral AI · Devstral · Devstral Small 1.0 (2505)、Devstral Small 1.1 (2507)、Devstral Small 2 (2512)、Devstral 2 (2512)	Mistral	24 B	128 k	コード、テキスト	オープンウェイト	Apache-2.0	2025年5月21日	24 GB GPU 1枚で、OpenHandsなどのツールと組み合わせるローカルのエージェント型コーディング Mistral Small 3.1からビジョンエンコーダを取り除いてファインチューニングしたもので、All Hands AIと共同開発。Magistral Small（2025年6月、24 B、Apache-2.0）は推論に特化した姉妹モデル。
DINOv2 Meta · DINO · ViT-S/14 (21M)、ViT-B/14 (86M)、ViT-L/14 (300M)、ViT-g/14 (1.1B)	Meta	1.1 B	—	画像、埋め込み	オープンウェイト	Apache-2.0	2023年4月17日	ラベルなしで線形プローブ・検索・密な予測に使える、自己教師あり画像特徴パラメータ数はViT-g/14のティーチャーのもの。小さいサイズはそこから蒸留されている。DINOv3（2025年8月、最大6.7 B）はより強力だが、独自のDINOv3 Licenseの下にある。
Falcon-H1-7B-Instruct Technology Innovation Institute (TII) · Falcon-H1 · 0.5B、1.5B、1.5B-Deep、3B、7B、34B	オープンソース	7.6 B	262 k	テキスト、コード	オープン（制限付き）	Falcon-LLM License	2025年5月20日	小さなサイズで長コンテキストを扱う、TransformerとMambaのハイブリッドアーキテクチャ Falcon-LLM LicenseはApache-2.0をベースに利用規範を加えたもので、そのためオープンウェイト（制限付き）。Falcon 3（2024年12月、1Bから10B、コンテキスト32 k）は純粋なTransformerの前世代ファミリー。
Florence-2-large Microsoft · Florence-2 · Florence-2-base (0.23B)、Florence-2-large (0.77B)	Microsoft	770 M	—	画像、マルチモーダル	オープンウェイト	MIT	2024年6月15日	テキストプロンプトでキャプション生成・検出・セグメンテーション・OCRをこなす小型モデル1つ公開日はHugging Faceの最初のコミット。カードには2023年11月の論文の日付しか記載がない。テキストのコンテキスト長は非公開。両サイズにファインチューニング済みの-ft版がある。
FLUX.1 [dev] Black Forest Labs · FLUX.1 · FLUX.1 [schnell] (Apache-2.0)、FLUX.1 [dev]、FLUX.1 [pro] (API only)	オープンソース	12 B	—	画像	オープン（制限付き）	FLUX.1 [dev] Non-Commercial License	2024年7月31日	2024年と2025年で最も広くファインチューニングされたオープン画像モデル Rectified flow Transformer。日付はメーカー組織配下のHugging Faceリポジトリの日付。FLUX.1 [schnell]は同じ12 BサイズでApache-2.0。FLUX.2 [dev]（2025年11月25日、32 B）がFLUX Non-Commercial Licenseの下で後継となった。
Gemini 2.5 Flash Google · Gemini 2.5 · Gemini 2.5 Flash-Lite、Gemini 2.5 Flash、Gemini 2.5 Flash Image	Google	—	1.0 M	マルチモーダル、テキスト、画像、音声、動画	クローズド	Proprietary (API terms)	2025年6月17日	2025年のRAGやエージェントの例の多くが対象とする、低コストのマルチモーダルティアパラメータ数は非公開。本稿執筆時点で非推奨であり、APIアクセスは2026年12月1日に終了。知識カットオフは2025年1月。
Gemini 2.5 Pro Google · Gemini 2.5 · Gemini 2.5 Flash-Lite、Gemini 2.5 Flash、Gemini 2.5 Pro	Google	—	1.0 M	マルチモーダル、テキスト、画像、音声、動画、コード	クローズド	Proprietary (API terms)	2025年6月17日	Gemini 2.5世代の上に構築された2025年のベンチマークやチュートリアルを読むためパラメータ数は非公開。日付は安定版の公開日で、プレビュー版は2025年3月に登場。本稿執筆時点で非推奨であり、APIアクセスは2026年12月1日に終了し、リクエストはGemini 3.8 Flashモデルに転送される。最大出力65 k。
Gemini 4 Carbon Google · Gemini 4 · Gemini 4 Hydrogen、Gemini 4 Argon、Gemini 4 Carbon	Google	—	1.0 M	マルチモーダル、テキスト、画像、音声、動画、コード	クローズド	Proprietary (API terms)	2026年11月10日	マルチモーダルと長コンテキストの作業向けの、Google最強の推論モデルパラメータ数は非公開。コンテキストの数値は入力と出力を合わせた統合ウィンドウ。Gemini 4 Argon（2026年10月13日）が中位ティア、Gemini 4 Hydrogen（2026年11月12日）が小型ティア。導入価格は2026年11月30日に終了。
Gemini Embedding (gemini-embedding-001) Google · Gemini Embedding · gemini-embedding-001、gemini-embedding-2	Google	—	2 k	埋め込み	クローズド	Proprietary (API terms)	2025年7月14日	128から3072次元までのMatryoshka出力を持つ、ホスト型テキストエンベディングパラメータ数は非公開。テキストのみ。2028年5月14日に提供終了予定で、後継はマルチモーダルのgemini-embedding-2（入力8 k）。オープンなEmbeddingGemma（308 M）がオンデバイスの代替。
Gemma 3 27B Google DeepMind · Gemma 3 · 270M、1B、4B、12B、27B	Google	27 B	128 k	マルチモーダル、テキスト、画像	オープン（制限付き）	Gemma Terms of Use	2025年3月12日	Gemma利用規約の下で画像入力と140言語に対応する、GPU 1枚向けのオープンモデル 1 Bと270 Mのサイズはテキストのみでコンテキスト32 k。知識カットオフは2024年8月。2026年4月にGemma 4に置き換えられたが、依然として広く使われている。
Gemma 4 31B Google DeepMind · Gemma 4 · E2B、E4B、12B、26B A4B、31B	Google	30.7 B	256 k	マルチモーダル、テキスト、画像、動画	オープンウェイト	Apache-2.0	2026年4月2日	Apache-2.0の下で公開された初のGemma。設定可能な思考機能と256 kコンテキストを備える密な31 Bのフラッグシップ。姉妹モデルの26B A4Bは総パラメータ25.2 B、アクティブ3.8 BのMoE。E2BとE4Bはコンテキスト128 kで、ネイティブの音声入力に対応。知識カットオフは2025年1月。
GLM-4.6 Z.ai (Zhipu AI) · GLM-4.5 · GLM-4.5-Air (106B-A12B)、GLM-4.5 (355B-A32B)、GLM-4.6	オープンソース	355 B	200 k	テキスト、コード	オープンウェイト	MIT	2025年9月29日	エージェント型コーディング向けのMITライセンスMoE。小規模ホスト向けに106 BのAir版もある MoE: 総パラメータ355 B、アクティブ32 B。メーカーのブログが自動チェックで表示されなかったため、日付はHugging Faceリポジトリの日付。GLM-4.5（2025年7月）はコンテキスト128 k。
GPT-4o OpenAI · GPT-4 · gpt-4o、GPT-4o mini、gpt-4o-audio-preview、gpt-4o-realtime-preview、gpt-4o-transcribe	OpenAI	—	128 k	マルチモーダル、テキスト、画像、音声	クローズド	Proprietary (API terms)	2024年5月13日	2024年と2025年のチュートリアルの多くが前提とする世代のチャット・ビジョンモデルを理解するためパラメータ数は非公開。最大出力は16 kトークン。本稿執筆時点でAPIモデルページ上は非推奨とされ、2024年5月のスナップショットは提供終了。知識カットオフは2023年10月。
GPT-6 Astra OpenAI · GPT-6 · GPT-6 Astra、GPT-6 Astra Pro、GPT-6 Sol、GPT-6 Luna、GPT-6.1 Sol、GPT-6.1 Terra	OpenAI	—	1.1 M	マルチモーダル、テキスト、画像、コード	クローズド	Proprietary (API terms)	2026年9月3日	品質がコストより優先される、最も難しい推論・エージェント作業パラメータ数は非公開。OpenAI APIドキュメントのフラッグシップモデル欄で先頭に掲載。最大入力922 k、最大出力128 k。推論機能は組み込みで、o系列の後継は別途存在しない。知識カットオフは2026年4月。
GPT-6.1 Terra OpenAI · GPT-6 · GPT-6.1 Sol、GPT-6.1 Terra	OpenAI	—	1.1 M	マルチモーダル、テキスト、画像、コード	クローズド	Proprietary (API terms)	2026年10月26日	Astraティアより低価格で、ビジョンとコンピュータ操作を含む日常的なAPI作業パラメータ数は非公開。本稿執筆時点で最も新しいOpenAIのテキストモデル。最大出力128 k。知識カットオフは2026年6月。
gpt-oss-120b OpenAI · gpt-oss · gpt-oss-20b、gpt-oss-120b	OpenAI	117 B	131 k	テキスト、コード	オープンウェイト	Apache-2.0	2025年8月5日	OpenAI式のharmonyチャット形式を使い、80 GB GPU 1枚でセルフホストする推論 MoE: 総パラメータ117 B、アクティブ5.1 B、128エキスパートのうちトークンごとに4つがアクティブ。MXFP4形式で配布され、80 GB GPU 1枚に収まる。20 B版（アクティブ3.6 B）は16 GBに収まる。GPT-2以来となるOpenAI初のオープンウェイト言語モデル。
Kimi K2 Thinking Moonshot AI · Kimi K2 · Kimi-K2-Base、Kimi-K2-Instruct、Kimi-K2-Instruct-0905、Kimi-K2-Thinking	オープンソース	1000 B	256 k	テキスト、コード	オープン（制限付き）	Modified MIT License	2025年11月4日	ネイティブINT4で配布される、1兆パラメータのオープンなエージェント型モデル MoE: 総パラメータ1 T、アクティブ32 B、384エキスパート。日付はHugging Faceリポジトリの日付。修正MITライセンスは非常に大規模な展開に帰属表示の条項を追加している。Kimi K2 Instruct（2025年7月）はコンテキスト128 k。
Llama 3.1 8B Meta · Llama 3.1 · 8B、70B、405B	Meta	8 B	128 k	テキスト、コード	オープン（制限付き）	Llama 3.1 Community License	2024年7月23日	コンシューマGPU 1枚やMacでのローカル実験とLoRAファインチューニング BaseとInstructの両バリアント。事前学習カットオフは2023年12月。ライセンスは月間ユーザー7億人を超えるサービスでの利用を制限し、帰属表示を求める。
Llama 3.3 70B Instruct Meta · Llama 3.3 · 70B Instruct	Meta	70 B	128 k	テキスト、コード	オープン（制限付き）	Llama 3.3 Community License Agreement	2024年12月6日	Metaの公表ベンチマークでLlama 3.1 405Bに匹敵しつつ、コストはごく一部で済む密な70 Bモデル Instruct版のみの公開で、ベースモデルはない。ホスティング各社で広く提供され、量子化すれば24 GB GPU 2枚で動作する。
Llama 4 Maverick Meta · Llama 4 · Scout (17Bx16E)、Maverick (17Bx128E)	Meta	400 B	1 M	マルチモーダル、テキスト、画像、コード	オープン（制限付き）	Llama 4 Community License Agreement	2025年4月5日	マルチGPUホストでの多言語チャットと画像理解向けの、より大きなLlama 4 MoE: 総パラメータ400 B、アクティブ17 B、ルーティングされる128エキスパートに共有エキスパート1つを加えた構成。ライセンスはマルチモーダル利用についてEU向けの制限を追加している。
Llama 4 Scout Meta · Llama 4 · Scout (17Bx16E)、Maverick (17Bx128E)	Meta	109 B	10 M	マルチモーダル、テキスト、画像、コード	オープン（制限付き）	Llama 4 Community License Agreement	2025年4月5日	H100 1枚でint4で動かす、長文ドキュメントと画像の処理 MoE: 総パラメータ109 B、アクティブ17 B、16エキスパート。10 MのコンテキストはMetaの主張であり、ほとんどのホストははるかに短い長さで提供している。Metaの2026年のMuse Sparkモデルはクローズドのため、本稿執筆時点でも最新のオープンなLlama。知識カットオフは2024年8月。
Llama-3.3-Nemotron-Super-49B-v1 NVIDIA · Llama Nemotron · Nano 8B、Super 49B、Ultra 253B	NVIDIA	49 B	131 k	テキスト、コード	オープン（制限付き）	NVIDIA Open Model License	2025年3月18日	H100 1枚に収まる、Llama 3.3 70Bを枝刈りした派生モデル。推論機能はシステムプロンプトで切り替え可能 MetaのLlama 3.3 70B Instructからニューラルアーキテクチャ探索で構築されており、Llama 3.3 Community Licenseも適用される。リポジトリ名では3_3とアンダースコアを使う。
Mistral 7B Mistral AI · Mistral 7B · Mistral 7B v0.1、Mistral 7B Instruct	Mistral	7.3 B	33 k	テキスト	オープンウェイト	Apache-2.0	2023年9月27日	無数のファインチューンとllama.cpp量子化の元になった、定番の小型オープンモデルコンテキストは公開されたconfigのmax_position_embeddings。アテンションは4096トークンのスライディングウィンドウを使用。グループ化クエリアテンション。
Mistral Large 4 Mistral AI · Mistral Large · Mistral Large 3 (2512)、Mistral Large 4 (2610)	Mistral	1050 B	1 M	マルチモーダル、テキスト、画像、コード	オープン（制限付き）	Mistral Ecosystem Open-Weight License	2026年10月6日	エージェント型と長コンテキスト作業向けのMistralのフラッグシップ。セルフホスト向けにオープンウェイトで入手可能 MoE: 総パラメータ1.05 T、アクティブ52 B、加えて1.6 Bのビジョンエンコーダ。日付はAPIパブリックプレビューのもの。重みは2026年11月に公開された。ライセンスは修正MITで、model-as-a-serviceの事業者には別途商用ライセンスを求める。Mistral Large 3（675 B、Apache-2.0、2025年12月）は非推奨。
Mistral Small 3.2 Mistral AI · Mistral Small · Mistral Small 3.1 (2503)、Mistral Small 3.2 (2506)	Mistral	24 B	128 k	マルチモーダル、テキスト、画像	オープンウェイト	Apache-2.0	2025年6月20日	RTX 4090 1枚または32 GBのMacに収まる、密な24 Bのマルチモーダルモデル Mistral Small 3.1（2025年3月17日）の更新版で、指示追従と関数呼び出しを改善。MistralはMistral Small 4以降、3.x系をAPI上で非推奨としている。
Mistral Small 4 Mistral AI · Mistral Small · Mistral Small 4 (2603)	Mistral	119 B	256 k	マルチモーダル、テキスト、画像、コード	オープンウェイト	Apache-2.0	2026年3月16日	指示・推論・コーディングを1つのオープンモデルに統合した、低コストで提供できるMoE MoE: 総パラメータ119 B、アクティブ約6.5 B（Mistralのドキュメントは6.5 B、発表記事は6 Bにエンベディングを加えた値としている）。Smallという名前だが、フル精度ではマルチGPUのホストが必要。
Mixtral 8x7B Mistral AI · Mixtral · Mixtral 8x7B、Mixtral 8x7B Instruct、Mixtral 8x22B	Mistral	46.7 B	32 k	テキスト	オープンウェイト	Apache-2.0	2023年12月11日	オープンモデルで、スパースな混合エキスパート（MoE）のルーティングの仕組みを学ぶため MoE: 総パラメータ46.7 B、アクティブ12.9 B、各層でトークンごとに8エキスパートのうち2つを使用。
NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B-A3B NVIDIA · Nemotron 3 · Nano 30B-A3B、Super 120B-A12B、Ultra 550B-A55B	NVIDIA	30 B	1 M	テキスト、コード	オープン（制限付き）	NVIDIA Nemotron Open Model License	2025年12月15日	GPU 1枚でエージェントと長コンテキストを扱う、Mamba-2とMoEのハイブリッド高速モデル MoE: 総パラメータ30 B、アクティブ3.5 B、ルーティングされる128エキスパートに共有エキスパート1つ。Hugging Faceのデフォルトconfigはコンテキスト256 kで、1 Mまでサポート。Nemotron 3.5 Super VL（2026年10月15日、総パラメータ120 B、アクティブ12 B、OpenMDW 1.1ライセンス）がファミリー最新のモデル。
Olmo 3 32B Ai2 (Allen Institute for AI) · Olmo 3 · 7B、32B、7B-Think、32B-Think、7B-Instruct、3.1-32B-Think、3.1-32B-Instruct	オープンソース	32 B	66 k	テキスト、コード	オープンウェイト	Apache-2.0	2025年11月20日	学習データ、コード、全チェックポイントを重みとともに公開した、完全にオープンな科学オープンウェイトにとどまらない、本来の意味でのオープンソース。Think版は完全な推論トレースを公開する。OLMo 2（2024年11月、コンテキスト4 k）が前世代。
OpenAI o3 OpenAI · o-series · o3、o3-pro、o3-mini、o4-mini	OpenAI	—	200 k	マルチモーダル、テキスト、画像	クローズド	Proprietary (API terms)	2025年4月16日	o系列の推論結果を報告する2025年の論文やベンチマークを読むためパラメータ数は非公開。o系列最後のベースモデル。APIドキュメントでは非推奨とされ、後継はGPT-5。o4-miniは提供終了。最大出力100 k。
OpenELM Apple · OpenELM · 270M、450M、1.1B、3B	Apple	3 B	2 k	テキスト	オープン（制限付き）	Apple Sample Code License	2024年4月23日	CoreNetの学習コード付きで、完全に再現可能な小型モデルの学習レシピを学ぶためパラメータ数は最大サイズのもの。コンテキストは公開されたconfigのmax_context_length。日付はHugging Faceへの最初のアップロード。論文は2024年4月22日に公開。全サイズにInstruct版がある。
Parakeet TDT 0.6B v3 NVIDIA · Parakeet · parakeet-tdt-0.6b-v2 (English)、parakeet-tdt-0.6b-v3 (25 languages)	NVIDIA	600 M	—	音声	オープンウェイト	CC-BY-4.0	2025年8月14日	欧州25言語に対応した、句読点付きの高速なオープン音声認識 FastConformerエンコーダとtoken-and-durationトランスデューサデコーダの構成で、NVIDIA NeMoで実行する。音声モデルのためトークンのコンテキストはない。v2（2025年5月1日）は英語のみ。
Phi-4 Microsoft · Phi-4 · Phi-4-mini-instruct (3.8B)、Phi-4-multimodal-instruct (5.6B)、Phi-4 (14B)、Phi-4-reasoning (14B)、Phi-4-reasoning-vision-15B	Microsoft	14 B	16 k	テキスト、コード	オープンウェイト	MIT	2024年12月12日	合成データを多用して学習した密な14 Bモデルで、サイズの割に数学と推論に強い公開日はモデルカードに記載のAzure AI Foundryでの日付。Hugging Faceへの公開アップロードは2025年1月8日。データカットオフは2024年6月。
Phi-4-mini-instruct Microsoft · Phi-4 · Phi-4-mini-instruct、Phi-4-mini-reasoning、Phi-4-mini-flash-reasoning	Microsoft	3.8 B	128 k	テキスト、コード	オープンウェイト	MIT	2025年2月19日	最高品質よりも128 kコンテキストが重要な、関数呼び出し付きのオンデバイス・エッジ向けチャットモデルカードには2025年2月としか記載がない。日はHugging Faceの最初のコミットから。語彙数200 kでグループ化クエリアテンションを使用。マルチモーダル版は5.6 Bで画像と音声の入力を追加。
Phi-4-reasoning-vision-15B Microsoft · Phi-4 · Phi-4-reasoning (14B)、Phi-4-reasoning-plus (14B)、Phi-4-reasoning-vision-15B	Microsoft	15 B	16 k	マルチモーダル、テキスト、画像	オープンウェイト	MIT	2026年3月4日	本稿執筆時点で最新のPhi。Phi-4-reasoningにSigLIP-2ビジョンエンコーダを組み合わせたもの本稿執筆時点でPhi-5は存在しない。ミッドフュージョン設計で、画像1枚あたり最大3,600の視覚トークン。Phi-4-reasoning（2025年4月30日）はテキストのみのベースで、コンテキストは32 k。
Pixtral 12B Mistral AI · Pixtral · Pixtral 12B (2409)、Pixtral Large (2411)	Mistral	12.4 B	128 k	マルチモーダル、テキスト、画像	オープンウェイト	Apache-2.0	2024年9月17日	画像とテキストの交互入力と可変解像度に対応した、初期のオープンなビジョン言語モデル 12 Bのデコーダに、ゼロから学習した0.4 Bのビジョンエンコーダを組み合わせた構成。Mistralにより非推奨とされている。Pixtral Large（124 B）はMistral Research Licenseの下にある。
Qwen2.5-7B-Instruct Alibaba Cloud (Qwen team) · Qwen2.5 · 0.5B、1.5B、3B、7B、14B、32B、72B	オープンソース	7.6 B	131 k	テキスト、コード	オープンウェイト	Apache-2.0	2024年9月19日	2024年と2025年における、多言語チャット・構造化出力・ファインチューニング向けのデフォルトの小型オープンモデル公開されたconfigは32 k。フルの131 kにはYaRNが必要。3BサイズはQwen Research License、72BはQwen Licenseの下にあり、Apache-2.0なのはそれ以外のサイズのみ。Qwen2.5-CoderとQwen2.5-Mathは姉妹ファミリー。
Qwen3-235B-A22B Alibaba Cloud (Qwen team) · Qwen3 · 0.6B、1.7B、4B、8B、14B、32B、30B-A3B、235B-A22B	オープンソース	235 B	33 k	テキスト、コード	オープンウェイト	Apache-2.0	2025年4月29日	思考の切り替え機能を持ち、ほとんどのホスティング事業者が提供する大規模オープンMoE MoE: 総パラメータ235 B、アクティブ22 B、トークンごとに128エキスパートのうち8つを使用。ネイティブコンテキスト32 k、YaRNで128 k。2025年7月のInstruct-2507とThinking-2507の更新で256 kに拡張。密なQwen3-8B（8.2 B）がGPU 1枚向けの一般的な選択肢。
Qwen3.8-27B Alibaba Cloud (Qwen team) · Qwen3.8 · Qwen3.8-27B、Qwen3.8-Flash-Next、Qwen3.8-2.4T-A95B	オープンソース	27.8 B	262 k	マルチモーダル、テキスト、画像、動画、コード	オープンウェイト	Apache-2.0	2026年8月14日	本稿執筆時点で最新のApache-2.0版Qwen。密なモデルでネイティブにビジョン言語対応、コンテキスト256 k コンテキストは約1 Mトークンまで拡張できる。2.4 Tのフラッグシップ（アクティブ95 B、2026年8月12日）は月間ユーザー数と収益の条項を持つ独自のQwen3.8-Max Licenseの下にあり、オープンウェイト（制限付き）となる。Qwen3.5（2026年2月）とQwen3.6（2026年4月）がQwen3と本リリースの間に位置する。
SAM 2 (Segment Anything Model 2) Meta · Segment Anything · Tiny (38.9M)、Small (46M)、Base+ (80.8M)、Large (224.4M)	Meta	224 M	—	画像、動画	オープンウェイト	Apache-2.0	2024年7月29日	学習コードも公開された、プロンプト可能な画像・動画セグメンテーションパラメータ数はLargeチェックポイントのもの。ビジョンモデルのためトークンのコンテキストはない。SAM 2.1チェックポイント（2024年9月）はそのまま差し替えられる改良版。SAM 3（2025年11月、848 M）はテキストプロンプトを追加したが、より制限の強いSAM Licenseで配布されている。
SmolLM2-1.7B-Instruct Hugging Face · SmolLM2 · 135M、360M、1.7B	Hugging Face	1.7 B	8 k	テキスト	オープンウェイト	Apache-2.0	2024年10月31日	ノートPCのCPUで動く実行可能な例。Field Guideが135M版をキャッシュしているのはこのため Llama型のアーキテクチャで11 Tトークンで学習、英語のみ。コンテキストは公開されたconfig、日付はHugging Faceの最初のコミットから。全サイズにBaseとInstructの両バリアント。
SmolLM3-3B Hugging Face · SmolLM3 · SmolLM3-3B-Base、SmolLM3-3B	Hugging Face	3 B	66 k	テキスト、コード	オープンウェイト	Apache-2.0	2025年7月8日	学習レシピを公開し、6言語と思考のオン・オフ切り替えを備えた、完全にオープンな3 Bモデルコンテキスト64 kで学習され、YaRNで128 kまで拡張。Hugging Faceはデータの構成と学習設定を完全に公開している。
SmolVLM-Instruct Hugging Face · SmolVLM · 256M、500M、2.2B	Hugging Face	2.2 B	16 k	マルチモーダル、画像、テキスト	オープンウェイト	Apache-2.0	2024年11月26日	GPUメモリ6 GB未満、256MサイズならCPUでも動くビジョン言語推論 SmolLM2バックボーンにSigLIPエンコーダを組み合わせた構成。256Mと500Mのサイズは2025年1月23日に追加。SmolVLM2は動画入力に対応した別の後継ファミリー。
Stable Diffusion 3.5 Large Stability AI · Stable Diffusion 3.5 · Medium (2.5B)、Large (8.1B)、Large Turbo (8.1B)	オープンソース	8.1 B	—	画像	オープン（制限付き）	Stability AI Community License	2024年10月22日	年間収益100万 USD未満なら無料のライセンスで使える、オープンなテキストからの画像生成マルチモーダル拡散Transformer。画像モデルのためトークンのコンテキストはない。Hugging Faceリポジトリはライセンス同意が必要なゲート付き。
text-embedding-3-large OpenAI · text-embedding-3 · text-embedding-3-small、text-embedding-3-large	OpenAI	—	8 k	埋め込み	クローズド	Proprietary (API terms)	2024年1月25日	すでにOpenAI APIを使っている場合の、検索向けホスト型エンベディングパラメータ数は非公開。出力は最大3072次元で、dimensionsパラメータによりベクトルを短縮できる。入力トークン単位の課金。
Whisper large-v3 OpenAI · Whisper · tiny、base、small、medium、large-v2、large-v3、large-v3-turbo	OpenAI	1.6 B	—	音声	オープンウェイト	MIT	2023年11月6日	99言語に対応したオープンな音声認識と翻訳音声を30秒のウィンドウ単位で処理するため、トークン数のコンテキスト値はない。GitHubリポジトリはMITと記載する一方、Hugging FaceカードのメタデータはApache-2.0としている。large-v3-turbo（809 M）は蒸留した高速デコーダ版。

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