モデル

オープンウェイトモデル：首位は誰か、クローズドモデルとの差は

Kimi、DeepSeek、GLM、Qwen、Gemma、gpt-oss：オープンウェイトの首位、クローズドモデルとの差、ライセンス、開発者への影響。

執筆： Audryk · 2026年10月28日

• モデル
• #モデル
• #オープンソース
• #DeepSeek
• #Kimi
• #Qwen
• #ベンチマーク
• #価格

10月27日、Artificial Analysisがルールを変えた。Intelligence Indexはバージョン5に移行し、60%が非公開テストになった。最良のクローズドモデルと最良のオープンモデルの差は3点から12点に広がった(Artificial Analysis)。実際にウェイトをダウンロードできるモデルに限ると、差は26点に達する。誰が先頭で、どれだけの差があり、価格はいくらで、どのライセンスなのかを整理するのに良い機会だ。

まず用語について。これらのモデルのほとんどは、フリーソフトウェアの意味での「オープンソース」ではなく、オープンウェイトモデルだ。学習済みモデルをダウンロードし、自分で動かし、調整できるが、ライセンスにはしばしば条件が付く。特に断りがない限り、ベンダーが発表したスコアはベンダー自身のものであり、価格は100万トークンあたりの米ドルである。

オープンモデルの首位は誰か

表の上位は中国のラボが占める。

• Moonshot AI(Kimi)。 Kimi K3は2.8兆パラメータで、コンテキストウィンドウは100万トークン。Moonshotはこれを「the world's first open 3T-class model」と呼ぶ(Kimi)。後継のKimi K3.1 Proは10月23日からAPIで利用できるが、ウェイトの公開は「by Nov 4」(11月4日まで)とされている(Kimi)。
• DeepSeek。 DeepSeek V4.1-Flashは5,520億パラメータのマルチモーダルモデルで、コンテキストウィンドウは100万トークン(Hugging Face)。10月17日のアップデートであるV4.1-Flash-1017はMITライセンスだ(Hugging Face)。
• Z.ai。 GLM-5.3はHugging Faceによると約7,530億パラメータで、軽量版のGLM-5.3-FlashはMITライセンスだ(Hugging Face)。
• Alibaba(Qwen)。 270億パラメータでApache 2.0のQwen3.8-27Bは、最もダウンロードされているオープンモデルの1つだ(Hugging Face)。大型のQwen3.8-2.4T-A95Bは、Qwen3.8-Maxのダウンロード可能版で、独自のライセンスの下にある(Hugging Face)。

米国側では、Metaが10月15日にMuse Spark Openをリリースした。8,160億パラメータで、トークンあたりのアクティブは420億、コンテキストウィンドウは100万トークンだ。Metaはこれを「the most capable US open-weight model to date」と呼ぶ(Meta)。GoogleにはGemma 4があり、31B版はApache 2.0だ(Hugging Face)。OpenAIに新しいリリースはない。オープンモデルのページに載っているのは依然としてgpt-ossとgpt-oss-safeguardだけで(OpenAI)、gpt-ossは2025年8月5日のものだ(OpenAI)。

欧州では、MistralがMistral Small 4をApache 2.0で(Hugging Face)、Mistral Medium 3.5を修正MITライセンスで公開している(Mistral)。旗艦のMistral Large 4は、LMArenaではプロプライエタリとして掲載されている(LMArena)。

小型モデルも動いている。Liquid AIは10月27日にLFM3をリリースし、17億パラメータ版も含まれる(Liquid AI)。10月24日にApache 2.0で公開されたNanbeige4.3-33Bは、Terminal-Bench 4.0で23.8%と報告している(Hugging Face)。

クローズドモデルとの差

Artificial Analysisのv5指標では、上位5モデルはすべてAnthropicとOpenAIのものだ。最良のオープンモデルであるKimi K3.1 Proは、まだウェイトを公開していない。実際に入手できるウェイトの中では、DeepSeek V4.1 Flash 1017とGLM-5.3が32点で首位となり、Anthropicの小型モデルClaude Haiku 5.5(36点)には及ばない。

Artificial Analysis Intelligence Index v5、100点満点
█ クローズドモデル
▓ オープンウェイト、公開済み
░ ウェイト公開を予告、未公開

Claude Opus 5.5         58 │█████████████████████████████
GPT-6 Astra             57 │█████████████████████████████
GPT-6.1 Sol             55 │████████████████████████████
Gemini 4 Argon          50 │█████████████████████████
Muse Wonder Full        50 │█████████████████████████
Kimi K3.1 Pro           46 │░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░
Claude Haiku 5.5        36 │██████████████████
DeepSeek V4.1 Flash     32 │▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓
GLM-5.3                 32 │▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓
Qwen3.8-27B             20 │▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓

出典：Artificial Analysis, Index v5, 2026年10月27日。Muse Wonder FullとQwen3.8-27BのスコアはCybernews(2026年10月28日)の報告による。各モデルの最高の推論強度。

差が最も大きいのは、未知の長いタスクだ。メンテナーがコード変更を承認する必要がある非公開テストのFrontierCode 2.0では、Claude Opus 5.5がタスクの46%を完了し、最良のオープンモデルであるDeepSeek V4.1 Flash 1017は28%だった。ターミナル上で科学研究を行うTerminal-Bench-Scienceでは、公開済みの最良のオープンモデルでも13%どまりで、大半は10%未満だ。GPT-6 Astraは63%である(Artificial Analysis)。例外が1つある。Kimi K3.1 Proは、Terminal-Bench 4.0で全モデル中最高の67%を記録している。

この順位変動には批判もある。DeepSeek V4.1 Flashが45から32に下がったように、複数のオープンモデルが一度に10点超を失い、Hacker Newsのコメント投稿者は説明を求めている(Cybernews)。

2つの匿名の回答を比べるユーザーの投票に基づくLMArenaのランキングでは、差はより小さい。

出典：LMArena、テキストのリーダーボード、2026年10月27日、419モデル。1位はGemini 4 Carbon(1,528)で、スコアには依然として「preliminary」と表示されている。

私たちの見方：2つのランキングは同じものを測っていない。ユーザー投票では、最良のオープンモデルであるKimi K3は、Gemini 4 Argonに32点差しかない。未知のテストを伴う長いエージェントタスクでは、差ははるかに大きい。そしてそれこそが、コーディングエージェントにとって重要な用途だ。

コスト：オープンモデルの第一の強み

価格は依然としてオープンモデルの大きな利点だが、すべてのモデルに当てはまるわけではなく、もはや自動的でもない。

公式APIの価格、出力100万トークンあたりの$
█ クローズドモデル
▓ オープンウェイトモデル

Claude Opus 5.5         20 │████████████████████
Kimi K3                 15 │▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓
GPT-6.1 Sol             10 │██████████
Gemini 4 Argon          10 │██████████
Qwen3.8-Max              6 │▓▓▓▓▓▓
GPT-6.1 Terra            5 │█████
GLM-5.3               4.40 │▓▓▓▓
DeepSeek V4-Pro       3.96 │▓▓▓▓
DeepSeek V4.1-Flash   1.20 │▓
Claude Haiku 5.5      0.50 │█
GPT-6 Luna            0.50 │█
GLM-5.3-Flash         0.50 │▓

出典：Anthropic、Kimi、OpenAI、Google(ローンチ価格、11月30日まで)、Alibaba Cloud(国際料金。ホスト版の価格)、Z.ai、DeepSeek(ピーク時間帯。オフピークは半額)。Claude Haiku 5.5：プロンプトが100,000トークン以下の場合。2026年10月28日確認。

DeepSeek V4.1-Flashは依然として最も印象的な例だ。ピーク時間帯で入力0.30ドル、出力1.20ドルで、オフピークではその半額になる(DeepSeek)。対照的に、Kimi K3は入力3ドル、出力15ドルで課金され、GPT-6.1 Solより高い(Kimi)。小型のクローズドモデルも価格帯の下限に達している。Claude Haiku 5.5とGPT-6 Lunaは、0.10ドルと0.50ドルだ(Anthropic、OpenAI)。

トークン単価がすべてではない。Artificial Analysisは、指標でタスク全体のコストも測定している。Claude Opus 5.5は10.04ドル、GPT-6 Astraは6.24ドル、GPT-6.1 Solは1.27ドル、GPT-6.1 Terraは0.96ドルだ(Artificial Analysis)。推論トークンを大量に書く安価なモデルは、無駄のないクローズドモデルと同程度のコストになりうる。

ライセンス：オープンは無料を意味しない

ライセンスには幅があり、本当に寛容なものから、大規模な競合を狙った条件付きのものまである。

私たちの見方：傾向は明確だ。最大級のオープンモデルには独自のライセンスが付き、その条項の多くは、モデルをAPIとして再販するホストを対象にしている。社内で使うチームにとっては、大半は使用可能なままだ。しきい値を超えるソフトウェアベンダーは、選ぶ前にライセンスを読むべきだ。

実際にダウンロードされているもの

話題になるモデルは、開発者が最も多くダウンロードするモデルではない。

Hugging Faceの先月のダウンロード数、単位：百万

Gemma 4 31B           8.47 │▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓
Qwen3.8-27B           7.52 │▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓
GLM-5.3-Flash         6.42 │▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓
gpt-oss-20b           6.01 │▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓
gpt-oss-120b          2.83 │▓▓▓▓▓▓
GLM-5.3               2.30 │▓▓▓▓▓
DeepSeek V4.1-Flash   1.85 │▓▓▓▓
Kimi K3               0.85 │▓▓
Muse Glimmer 30B      0.21 │▏
Mistral Small 4       0.07 │▏
Muse Spark Open       0.01 │▏

出典：各Hugging Faceページの「Downloads last month」カウンター(Gemma 4 31B、Qwen3.8-27B、GLM-5.3-Flash、gpt-oss-20b、gpt-oss-120b、GLM-5.3、DeepSeek V4.1-Flash、Kimi K3、Muse Glimmer 30B、Mistral Small 4、Muse Spark Open)、2026年10月28日確認。各モデルのメインリポジトリで、量子化版とコミュニティによるコピーは除く。

注意点が2つある。Hugging Faceは、config.jsonなどの特定ファイルへのリクエストをすべて数えるため、自動化されたパイプラインからのものも含まれる(Hugging Face)。またMuse Spark Openは申請制でしか入手できないため、ダウンロード数が機械的に抑えられる。それでもランキングは明確な傾向を示している。1台のマシンに収まる200億〜300億パラメータのモデルが優勢だ。

開発者にとっての意味

ローカルでは、スコアより先にハードウェアが決め手になる。gpt-oss-20bは16 GBのメモリで動き、gpt-oss-120bは80 GBのGPU 1枚で動く(OpenAI)。Muse Spark OpenにはMac Studio M5 Ultraが2台必要だ(Meta)。Kimi K3については、Moonshotは64基以上のアクセラレーターのクラスターを推奨している(Kimi)。Ollamaでコーディングモデルをローカル実行するガイドで手順を説明している。

コーディングエージェントでは、オープンモデルはクローズドモデルと同じようにつなげられるようになった。DeepSeekのAPIはOpenAIとAnthropicの形式を受け付け、ドキュメントにはClaude Code、Codex、OpenCodeでの使い方が説明されている(DeepSeek)。モデルの切り替えは、APIのアドレスとキーを変えるだけで済むことが多い。

企業では、採用は低いままだ。Menlo Venturesによると、企業のAPI利用に占めるオープンソースモデルの割合は、2024年の19%から2025年の11%に低下し、中国のモデルはその利用のわずか約1%を占めるにすぎない(Menlo Ventures)。Menlo VenturesはAnthropicの投資家である。

次の試金石には日付がある。MoonshotはKimi K3.1 Proのウェイトを11月4日までに公開すると約束している。実現すれば、ダウンロード可能な最良のモデルは、現在の26点ではなく、Artificial Analysisの指標の首位から12点差になる。

出典

• Artificial Analysis, Intelligence Index v5、2026年10月27日（確認日：2026-10-28）
• Cybernews, open-weight models reshuffle、2026年10月28日
• LMArena, text leaderboard、2026年10月27日（確認日：2026-10-28）
• Kimi K3とKimi K3.1 Pro、Moonshot AI
• Meta, Muse Spark Open、2026年10月15日
• OpenAI, gpt-oss、2025年8月5日、およびopen models page
• DeepSeek, API models and pricing（確認日：2026-10-28）
• Z.ai, pricing（確認日：2026-10-28）
• Alibaba Cloud, Model Studio pricing（確認日：2026-10-28）
• Anthropic, pricingとOpenAI, API pricing（確認日：2026-10-28）
• Liquid AI, LFM3、2026年10月27日
• Hugging Face, how downloads are counted
• Menlo Ventures, State of Generative AI in the Enterprise 2025、2025年12月9日

この記事の誤りに気づかれましたか？ 報告する · 訂正ポリシー