AIモデル

世界・中国・日本で使われる主要AIモデルを一覧比較。性能やヒートスコア、API・コンソール情報、公式サイトへのリンクもすぐ見つかります。

79件中1–51件を表示計79件のモデル
GPT-5.5
99
OpenAIの最新フラッグシップモデル。テキスト・画像・音声をネイティブにサポートするマルチモーダルAI。
GPT-5.5 Pro
98
ここ数週間、同僚と一緒にGPT-5.5 Proをかなり使い込んでみました。 使えば使うほど、評価が難しいモデルだと感じます。 能力だけを見れば、これまで触ってきたAIの中でも「仕事をそのまま任せられる相手」にかなり近いです。
Claude Opus 5
97
Anthropic の最新フラッグシップモデル。高度な推論、AI Agent、ソフトウェア開発、企業向け業務に対応。
GPT-5.6 Luna
96
速度・コスト効率・高性能を両立した、GPT-5.6 シリーズの高効率 AI モデル。
Claude Opus 4.8
95
Claude Opus 4.8 は Anthropic の Opus シリーズ最強モデルで、マルチモーダル入力・推論・100万トークンのコンテキストを備え、複雑な推論とコーディングに優れています。
GPT-5.6 Luna Pro
94
OpenAI が開発した次世代の高効率 AI モデル。速度・コスト・性能のバランスに優れ、チャット、コード生成、自動化タスクなど幅広い用途に対応します。
Claude Opus 4.7
91
性能は標準版と全く同じで、出力速度がより高速ですが、価格は標準版の 6 倍です。
Gemini 3.1 Pro
91
Google DeepMind の最新Gemini Proモデル。高度な推論、画像・動画理解、コーディング、AI Agentに対応。
GPT-5.6 Sol Pro
91
GPT-5.6 シリーズ最高性能モデル。高度な推論、複雑な課題解決、専門的な長時間ワークフローに対応。
Gemini 3.6 Flash
90
Gemini 3.7 Flash
90
前モデルの更新からわずか3週間。Googleがまた新モデルを投入してきました。 Gemini 3.7 Flashは、単なるマイナーアップデートではありません。コーディング、Agent、業務自動化まわりが大きく強化され、さらに2026年末まではAPI料金が半額水準に設定されています。 最強モデルではないかもしれませんが、開発者目線ではかなり気になる一台です。
GPT-5.6 Sol
89
OpenAIのGPT-5.6シリーズにおける最高性能の推論モデルです。高度な問題解決、専門的な業務処理、複雑なAIワークフロー向けに設計されています。
Claude Sonnet 5
89
コーディング・ツール活用・推論に優れた高性能エージェントモデル。全プランで利用可能で、コスパも良好。
Gemini 3.5 Flash
88
Gemini 3.5 Flash は、Flash ティアのコストと速度で Pro に近いインテリジェンスを実現します。Pro レベルのコーディング能力、エージェントの並列実行を、Flash モデルと同じ価格で提供します。
Claude Fable 5
87
Claude Fable 5 は Anthropic の Mythos クラスモデルで、マルチモーダル入力と推論を備え、自律的な知識作業とコーディングに特化しています。
GPT-5.6 Terra Pro
83
OpenAIのGPT-5.6シリーズに属する高性能AI推論モデルです。高度な知能性能と実用的なコスト効率のバランスを重視して設計され、ビジネスや開発現場などの専門的な用途に対応します。
GPT-5.6 Terra
81
高性能・処理効率・コストバランスを重視した、GPT-5.6 シリーズの汎用 AI モデル。
Doubao Pro
81
ByteDanceのフラッグシップモデル。日中英トリリンガル対応で日本企業向けAPIを提供。
Grok 4.6
81
イーロン・マスクの発言は、普段なら少し割り引いて聞いたほうがいいでしょう。Grokについても派手な宣伝は多いですが、4.6に関しては数字を見る限り、かなり説得力があります。 Artificial Analysis Intelligence Indexでは61点を獲得し、GPT-5.6 Solと同点。Fable 5 Maxとの差もわずか1ポイントです。
Grok 4.5
77
高度な推論・コード開発・AI Agent に対応した、xAI 最新フラッグシップ AI モデル。
DeepSeek R2
74
オープンソースの推論特化モデルで、MATHベンチマークテストの成績がGPT-4oと同等、MITライセンスのオープンソースです。
Llama 4 Scout
72
MetaのオープンソースLLM。商用利用可能で、ローカル実行やファインチューニングが可能。
MiMo-V2.5-Pro
70
長期エージェントタスクと複雑なコーディングに特化したフラッグシップMoEモデル。千回以上のツール呼び出しを安定実行し、トークン消費を競合比40~60%削減、MITライセンスでオープンソース化。
Grok 4.3
69
xAI が開発した最新の推論特化モデル。高度な分析、マルチモーダル理解、AI Agent 処理に対応。
DeepSeek V4 Pro 0813
68
DeepSeek V4 Pro 0813 は、個人的にはかなり仕事向けだと思います。雑談や軽い文章修正なら、正直これじゃなくてもいいです。コードを読んだり、バグを追ったり、依存関係の多いタスクを扱うときに強みを感じます。
Gemini 3.5 Flash Lite
67
Google が開発した軽量マルチモーダルAIモデル。大量処理、AI Agent、低コストAIアプリ向けに最適化。
Gemini 3.1 Flash Lite
67
Googleの軽量マルチモーダルモデル。テキスト・画像・音声・動画・PDFに対応し、低レイテンシと高スループットを実現。大規模エージェント向け。
Muse Spark 1.2
67
Muse Spark 1.1の公開から、わずか1か月で1.2が出てきました。 今回のアップデートで目につくのは、Metaがかなりはっきりコーディング寄りに舵を切ったことです。コード生成だけでなく、ソフトウェア開発全体を意識したモデルになっていて、同時にターミナル型のコーディングAgent「Muse Code」も投入しています。
Qwen3.8 2.4T A95B
66
自分が気になるのは、単発の回答精度より、複雑な作業をどこまで続けられるかです。実際、コードを書いていて詰まるのは知識より、途中からでも引き継いで進めてくれる相手がいるかどうかです。Qwen3.8はその点、思ったより使えました。
Muse Spark 1.1
66
Meta が開発したマルチモーダル推論モデル。AI Agent、コーディング、ツール連携、複雑な自動化タスクに対応。
Nano Banana 2
64
Google最新画像モデル。超高速でプロ品質の画質を実現し、複雑な生成と反復編集に優れ、深い理解とコストパフォーマンスを両立。
Nano Banana Pro
62
Google製の最強画像モデル。正確な文字表示、複数画像融合、4K出力に対応し、プロ向け設計。
Qwen3.7 Max
62
2026年中国最強のAI、深層推論+自律実行、対話から実践へ。
Qwen3-235B
60
アリババのMoEモデル。アクティブパラメータ22Bで高品質な推論を低コストで実現。
Qwen3.8 Max
60
8月3日に発表されたQwen3.8-Maxは、総パラメータ数2.4兆、1回の推論で使うアクティブパラメータは約950億。コンテキスト長は100万Tokenです。 狙っているのは、単なるコード生成ではなく、要件の整理から実装、デバッグ、修正、最終的な納品までをAI側で進めることです。
Mistral Large 2
60
ランスのMistral AIが開発。欧州規制対応とプライバシー重視のユーザーに人気。
Qwen3.7 Plus
57
テキスト・画像入力、テキスト出力。視覚言語機能を全面強化しつつ、コーディングとツール実行のエージェント能力も完全に保持。
Nano Banana 2 Lite
57
Google最速かつ最もコスト効率に優れた画像生成モデル。4秒で出力、低コスト、高スループットな開発と大規模ビジュアルアプリケーション向けに設計。
DeepSeek V4 Pro(Legacy)
56
DeepSeek のフラッグシップMoEモデル。高度な推論、コード開発、AI Agent、長文処理に対応。
Sakana Namazu
55
Namazuで気になったのは、「日本発のLLM」という肩書きよりも、Sakana AIがKimi K2.6に何を足したのか、という点でした。 土台はKimi K2.6。その上で日本語向けの後学習を行い、検索やコード実行までAPIにまとめています。それでいて、token単価はKimi K2.6と同水準です。
Nemotron 3 Ultra
54
NVIDIA Nemotron 3 Ultra は、NVIDIAのオープン推論モデルです。総パラメータ550B(アクティブ55B)、100万トークンのコンテキストウィンドウを備え、多段階推論とエージェントオーケストレーションに優れています。
DeepSeek V4 Flash 0731
52
DeepSeekが開発した高性能AIモデル。コード開発、AI Agent、ツール連携、高度な推論、大規模AIアプリケーションに対応。
GLM 5.3
52
6月にGLM-5.2を出した智譜AIは、8月14日にGLM-5.3をリリースしました。 今回のポイントは、モデルをさらに大きくしていないことです。GLM-5.2と同じベースモデルを使い、MoE構成も総パラメータ数約7430億のまま。性能向上の中心はポストトレーニング(Post-training)Scalingにあります。
Qwen3.6 Flash
51
AlibabaのQwen3.6 Flashは、開発者の間でかなり話題になっています。 数日使ってみた印象としては、Plus版のように「とにかく高性能」を狙ったモデルではありません。その代わり、速度・料金・長いコンテキスト・画像や動画への対応のバランスがいいです。
GLM 5.2
50
Z.ai社製の大規模推論モデル。100万トークンのコンテキストを持ち、コーディングや複雑な自動化に優れ、高負荷推論に対応。単一タスクで開発ワークフロー全体を処理可能。
Qwen3.7 Flash
49
Kimi K3
49
長文理解・マルチモーダル・高度推論・AI Agent に対応した Moonshot AI の次世代フラッグシップモデル。
Mistral Medium 3.5
46
Mistral AI の最新Mediumモデル。高度な推論、コード開発、マルチモーダル理解、AI Agent活用に対応。
MiniMax M3
46
ネイティブマルチモーダル、100万コンテキスト、MSAでコストを20分の1に、多段階の複雑タスク向け。
ERNIE 5.1
42
百度が開発した最新フラッグシップAIモデル。高度な推論、AI Agent、知識理解、コンテンツ生成に対応。
Grok Build 0.1
41
xAIが提供するAIアプリケーション構築ツールは、開発者や企業がGrokモデルをベースにしたインテリジェントアプリを迅速に作成できるよう支援します。

よくある質問

現在何個のAIモデルを掲載していますか?

Aivoaxでは、さまざまなAIモデルの情報を継続的に整理・更新しています。
GPT、Claude、Gemini、DeepSeekなどの海外モデルから、通義千問、文心一言、混元などの中国発モデルまで、幅広いAIモデルを掲載しています。
用途に合わせて、文章生成モデル、マルチモーダルモデル、コード向けモデルなどに分類しており、目的に合ったモデルを探しやすいよう整理しています。
AI分野は変化が早いため、新しいモデルの追加や提供終了したモデルの見直しを定期的に行っています。

モデルはどのように並び替えられていますか?

Aivoaxでは、地域や利用目的に合わせてモデルを探せるよう、複数の視点から情報を整理しています。
グローバル、日本、中国向けの表示に加え、企業利用、学習用途、開発者向けなど、目的別の参考情報も提供しています。
ランキングは注目度や利用傾向を確認するための参考情報であり、モデル性能の優劣を示すものではありません。
実際に選ぶ際は、用途、料金、速度、必要な機能などを合わせて判断することをおすすめします。

モデルの性能やAPI対応状況はどこで確認できますか?

各モデルの詳細ページでは、モデル概要、コンテキスト長、料金情報、オープンソース状況、リリース時期、公式サイトなどの基本情報をまとめています。
開発者向けには、APIドキュメントへのリンクも掲載しており、導入前の確認に利用できます。
AIモデルは頻繁に仕様変更が行われるため、最新情報については正式導入前に各公式ドキュメントをご確認ください。

ヒートスコアとは何ですか?

ヒートスコアは、AIモデルがどの程度注目されているかを確認するための参考指標です。
検索トレンド、コミュニティでの話題、ユーザーの関心度など、公開されている情報をもとに整理しています。
スコアが高いモデルほど注目度が高いことを示しますが、必ずしも性能が優れていることを意味するものではありません。
コード作成、文章生成、業務利用など、目的によって適したモデルは異なります。

モデルとツールはどう違いますか?

AIモデルは、GPTやClaude、通義千問のようなAI機能の基盤となる技術です。開発者は主にAPIを通じて利用します。
一方、AIツールはAIモデルを活用して作られた完成済みのサービスで、チャットサービス、文章作成ツール、画像生成サービスなど、一般ユーザーが直接利用できる形で提供されています。
簡単に言えば、モデルはAIの基盤技術、ツールはその技術を使った実際のサービスです。Aivoaxでは両方を分けて整理しています。

モデルの詳細ページには他にどんな情報がありますか?

モデル詳細ページでは、基本情報だけでなく、向いている利用シーン、主な特徴、注意点、関連モデルなども整理しています。
これらの情報は、複数のモデルを比較する際の参考として提供しています。
すべての用途に最適なモデルが1つ存在するわけではありません。目的や予算、利用環境に合わせて選択することが重要です。