/ ノート 02 · モデル

競争ではなく、まずモデルを知る。

機能を理解したうえで、米国・欧州・中国の系統を見ていきます。用途がそれぞれ異なると分かったはずです。

最終更新11 · 08 · 2026
01
/ 正しく比較する

名前を見る前に、ルーペを用意しましょう。

公開テーブルは道標になりますが、すべてを語りません。有用な比較は実作業を検証し、ガバナンスを加えます:各モデルが受け取るデータ、処理場所、使用承認者、バージョン変更の管理方法。

品質

あなたのタスクに正確さと一貫性を。

レイテンシ

使える回答までの時間。

コスト

推論・インフラ・運用。

コンテキスト

実効的に処理できる情報量。

データガバナンス

プライバシー、所在、系譜、保持。

エージェントのガバナンス

閲覧・実行・承認・検証できる項目。

02
/ グローバルファミリー

第一段階:グローバルなファミリー。

各ラボは速度、推論、公開性、価格について異なる判断を行います。さらに、ファミリーは時間とともに変化します:常に検証中の正確なバージョンが重要です。

OPENAI

GPT-5.6

APIとプロダクト

ツールを使う分析・コード・システム向けのマルチモーダル系ファミリー。カタログは能力・速度・コストでバリアントを分類。

ANTHROPIC

Claude Sonnet 5

APIとプロダクト

Anthropic は、プログラミング、ツール使用、長時間の知識作業を支援します。

レビュー対象: コード、ドキュメント、エージェント公式ソース
GOOGLE

Gemini 3.6 / 3.5

APIとプロダクト

Gemini ファミリーは、Google エコシステム内でテキスト、画像、音声、動画、推論、ツールを統合します。

レビュー対象: マルチメディア、ボリューム、Google Cloud公式ソース
MISTRAL AI

Medium 3.5 / Small 4

APIとデプロイ選択肢

効率性、企業統合、デプロイ選択肢が重要な場合の欧州系の有力ファミリー。

03
/ 中国で開発されたモデル

第二の寄港地:中国エコシステム。

脚注ではありません。中国は言語・視覚・音声・エージェントの各モデルを備えた研究所群と独自の産業チェーンを持ちます。重みやコンポーネントを公開する系統もあれば、API経由で提供する系統もあります。

ALIBABA · QWEN

Qwen 3.6

利用可能な重み · マルチモーダル

Qwen は言語、ビジョン、音声、コード、ツール連携を網羅。公式リポジトリでアーキテクチャ、重み、ライセンスを直接確認できます。

DEEPSEEK

DeepSeek V4

オープンAPIとコンポーネント

DeepSeekは最大100万トークンのコンテキストを持つV4 Previewを発表しました。APIで提供されるバージョンと公開されたコンポーネントは常に区別するのが賢明です。

レビュー対象: 長いコンテキスト、推論、効率公式告知
MOONSHOT AI

Kimi K3

オープンモデル · エージェント業務

Moonshotは、知識労働・プログラミング・エージェントによるタスク実行向けにKimi K3を提供します。

Z.AI

GLM-5

オープンモデル · エージェント工学

GLM-5 は推論、コード、ツールを使うシステムに特化。リポジトリでオープン版が文書化されている。

MINIMAX

MiniMax M3

テキスト、音声、音楽、動画

MiniMaxは生成言語とメディア向けに特化ファミリーを維持します。カタログは単一のLLMより幅広い構成です。

利用前に

利用可能地域、商用ライセンス、データ所在地、サポート言語、推論価格、自社インフラで実運用できる可能性を確認。

04
/ コンピュータビジョン

少しだけ画像の話に寄り道します。

国際宇宙ステーションから観測された地球
01 / 軌道からの地球観測写真:SpaceX · Pexels · CC0
分類

ConvNets · Vision Transformers

画像全体に1つ以上のカテゴリを割り当てます。

検知

YOLO・DETR と派生系

物体を特定し、その位置を提供します。

セグメンテーション

U-Net · Segment Anything

各オブジェクトが占める正確な領域を特定します。

Meta AI · 公式ソース
ビジョン+言語

マルチモーダルモデル

シーンを指示とコンテキストに結びつける。

ドキュメント

OCR+レイアウト理解

テキスト、表、空間関係を抽出します。

生成

拡散とマルチモーダルモデル

指示に従って画像・動画を作成/編集します。

05
/ オープン&ローカル

APIか自前モデルか? それはスキルセット次第。

重みが公開されているモデルは自社インフラで実行できます。これはデータとバージョンをより制御できますが、セキュリティ、キャパシティ、更新、監視は企業の責任となります。

管理型 API

  • 最新モデルへクイックアクセス
  • インフラ運用の負荷が小さい
  • ベンダー依存とポリシー

自社デプロイ

  • データとバージョンのより高い制御
  • より深いパーソナライズ
  • 運用面の完全な責任

ハイブリッドアーキテクチャ

  • 機密度とタスクに応じてルーティング
  • コスト・品質・コントロールを両立
  • 共通ガバナンスが必要
06
/ 編集方針

締めくくりに、出典をテーブルに並べます。

一次資料から始めます。告知は作者が主張する内容を伝えるものです。だから日付を付け、リンクし、独立した証拠と混同しません。

/ 横断的ガバナンス

信頼できるデータと、制御可能な自動化。

ガバナンスとは、システムに依存する前に責任者、境界、証跡を定義すること。

01

データのガバナンス

どの情報が信頼できるか、誰がアクセスできるか、どれだけ保存するか、どう訂正するかを合意します。

02

エージェントのガバナンス

自動化やエージェントが何をできるか、いつ承認が必要か、行動の見直し方法を定義します。

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