オープンソースAIモデル

選び方

向いている人. オープンウェイトのファミリーを自前でホスト、微調整、評価しようとする構築者と小規模チーム。多くの場合、自分でウェイトを動かす必要があるか、どれかに賭ける前にライセンスを確認したいからです。

向いていない人. ホスト型のチャットアシスタントだけを求めてウェイトに触れない人、責任主体が一つのベンダーサポート契約を必要とするチーム、ベンチマークのスコアだけでモデルを比べる人。

• そのファミリーの上に何かを作る前に、記録されているライセンスを読む：緩い条件のものもあれば、条件付きや非商用限定のものもある。
• サイズをハードウェアに合わせる：旗艦グループは相応の GPU 能力かホスト型エンドポイントを要し、小型グループはローカル実行を狙う。
• ウェイトだけで足りるか、データと学習コードも要るかを決める：オープンウェイトはオープンデータと同じではなく、各記録が実際に公開されているものを記す。
• 企業向けファミリーが上に何を足すかを見る——検索、ツール利用、サポート契約——同じウェイトでも配備の話がまったく変わることがある。

旗艦オープンウェイト LLM

他のモデルや製品がその上に作られる汎用の大型ファミリーで、チャット、推論、コーディング、多言語の仕事に及びます。後続の小型グループは規模を低コストのローカル実行と引き換えにする点で異なり、その次の企業グループは検索やサポートを上に重ねる点で異なります。

小型で効率的なモデル

最大規模ではなく、ローカルや低コストでの実行を狙ったコンパクトなファミリー。前の旗艦グループと違い汎用の基盤ではなく、後の企業グループと違ってベンダーの配備やサポートの話が付いてきません。

エンタープライズ向けモデル

汎用チャットよりも、企業アシスタント、検索、ライセンスつきサポートに向けて位置づけられたファミリー。前の小型グループと違い規模が定義的な特徴ではなく、旗艦グループと違ってベンダーのクラウド配備、サポート経路、特定のライセンスと一緒に示されるのが普通です。

よくある質問

関連する比較

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情報源と記録の日付

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