主要オープンウェイトLLMモデル一覧
オープンウェイトモデルとは、モデルの重み(パラメータ)が公開され、誰でもダウンロードして自前の環境で実行・ファインチューニングできるモデルを指す。GPTやClaude、GeminiのようなクローズドウェイトモデルとAPI経由でしか利用できないのに対し、オープンウェイトモデルはローカル環境やオンプレミス環境での実行、独自データによる追加学習、ライセンス条件内での商用組み込みが可能。Meta・Mistral AI・Google・Microsoft・Alibaba・DeepSeek・Moonshot AI等、大手テック企業からスタートアップまで幅広い開発元がオープンウェイトモデルを公開しており、オープンウェイトLLMのエコシステム全体を大きく発展させてきた。
モデル一覧
モデル比較
| 項目 | Llama | Mistral | Gemma | Qwen | Phi | DeepSeek | Kimi | FLUX | Ornith |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 開発元 | Meta | Mistral AI | Alibaba Cloud | Microsoft | DeepSeek | Moonshot AI | Black Forest Labs | DeepReinforce | |
| 初出 | 2023年2月 | 2023年9月 | 2024年2月 | 2023年8月 | 2023年6月 | 2024年12月 | 2023年10月 | 2024年8月 | 2026年6月 |
| モダリティ | テキスト | テキスト | テキスト・画像 | テキスト・マルチモーダル | テキスト | テキスト | テキスト | 画像生成 | テキスト・コード |
| 特徴 | オープンウェイトLLMエコシステムの中心的存在 | MoEアーキテクチャの早期実証と効率重視の設計 | Gemini譲りの技術基盤による軽量・単一GPU動作 | 多言語対応と幅広いパラメータ規模のバリエーション | 高品質データ重視で小規模ながら高性能 | 低コスト学習と強化学習による高い推論能力 | ロングコンテキストと大規模MoEモデルKimi K2 | Stable Diffusion後継としての文字描画・プロンプト忠実性 | 自己足場構築によるエージェント型コーディング特化 |
| ライセンス | Llamaコミュニティライセンス(商用利用可) | Apache 2.0等 | Gemma利用規約(商用利用可) | Apache 2.0等 | MIT等 | MIT等 | Modified MIT等 | Apache 2.0 / 非商用ライセンス混在 | MIT |
年表
2023
2024
2025
関連技術
よくある質問
オープンウェイトとオープンソースの違いは?
オープンウェイトはモデルの重み(パラメータ)が公開されている状態を指し、学習データや学習コードまでは公開されていないことが多い。狭義のオープンソースは学習データ・コードを含む全てが公開・改変・再配布可能である必要があり、多くのオープンウェイトモデルは厳密なオープンソースの定義を満たさない。
オープンウェイトモデルはどこで入手できる?
Hugging Face等のモデルリポジトリで公開されていることが多く、各モデルのライセンス条件を確認した上でダウンロード・実行できる。
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