2026年のおすすめAI判定モデル

当サイトでレビューした12件のAI判定モデルのうち、現在のおすすめはPerplexity Decider (pplx-decider)、Shieldstral 1.0 3B、d3-turbo (vLLM Semantic Router)です。各製品を当サイトの評価順に並べ、料金、評価のまとめ、向いている人を記載しています。

執筆： Andrew Miller · 2026年10月31日更新 · レビューの方法

ランキングの方法：各製品の料金、ドキュメント、ポリシー、さらに独立したベンチマークがある場合はそれも基にしたレビューで、5点満点の評価順に並べています。各情報はレビューに記載の日付に確認したものです。アフィリエイト報酬は受け取っていません。

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   Perplexity Decider (pplx-decider)

   ダウンロードでき、画像を読め、Jevの半額未満で動かせる判定モデルで、誰も学習に使えないテストでJevを大きく上回ります。

   おすすめの人： 安価なAPIか自前のGPUで、テキストと画像についての強力な型付き判定を求めるチーム。

   料金： API：100万入力トークンあたりpplx-decider-v1.2が$0.02、Flashが$0.01。出力は無料で、リクエストごとの料金はありません。重みはApache 2.0で無料です。

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   4.5/5
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   Shieldstral 1.0 3B

   再学習なしで独自のルールに適応する小型のオープンなモデレーションモデルで、Mistralのテストでは20Bの競合と並びます。ポリシーを1つ増やすごとに推論が1回増えます。

   おすすめの人： 独自のモデレーションやガードレールの層を作り、モデルを再学習せずにテキストと画像に独自のポリシーを適用する必要があるチーム。

   料金： 重みはApache 2.0で無料、Hugging Faceではゲート付きです。セルフホストのみで、BF16なら16 GBのGPU 1枚で動きます。

   Shieldstral 1.0 3Bのレビューを読む
   4.2/5
3. 3
   

   d3-turbo (vLLM Semantic Router)

   d3-turboは、1つの入力に多くの質問をするときに真価を発揮し、質問が1つだけのときはd3-flashより高くつきます。

   おすすめの人： GPUを持ち、同じテキスト、画像、動画に多くのyes/no、選択、位置の質問をし、オープンウェイトを求めるチームです。

   料金： Apache 2.0の無料の重みです。有料のホスト型APIはありません。ログを取りSLAのない無料の公開APIがあります。

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   4.1/5
4. 4
   

   d3 (vLLM Semantic Router)

   強力でオープン、vLLMで簡単に提供できます。しかし公開から9日後、自らのd3-turboによって移行元のバージョンになりました。

   おすすめの人： すでにvLLMを動かしていて、自前のGPUでテキスト、画像、動画の確認に使うオープンな判定モデルを求め、このチェックポイントで検証を済ませたチームです。

   料金： Apache 2.0の無料の重みです。有料のホスト型APIはありません。無料の公開デモは現在d3-turboで動いています。

   d3 (vLLM Semantic Router)のレビューを読む
   4.0/5
5. 5
   

   Jev

   Jevは型付きの判断を製品にしましたが、その後オープンモデルがスコアと価格の両方で追い越しています。

   おすすめの人： 自前のGPUを動かさずに、テキストの振り分け、トリアージ、yes/noの関門に使える低コストのホスト型APIを求めるチーム。

   料金： 100万入力トークンあたり$0.042（10億トークンあたり$42）で、出力トークンは無料です。長いコンテキストでも同じ価格です。エンタープライズ向けの上限は営業経由です。

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   3.8/5
6. 6
   

   DecisionNode

   DecisionNodeは同じ価格でJevより多くの種類の質問に答えますが、裏付けとなる数値はすべてBynn自身による暫定値で、オプトアウトしない限りリクエストはモデルの学習に使われます。

   おすすめの人： 座標を含め、画像や動画に関する型付きの判定をひとつのAPIで得たいチームで、学習をオフにし、まず自前の評価を行う意思があるところ。

   料金： 100万入力トークンあたりDecisionNodeは$0.042、Flashは$0.035。画像と動画は100万あたり$0.09と$0.08。出力は無料で、batchは30%引きと50%引き。無料枠は1日あたりFlash 50リクエスト、DecisionNode 20リクエスト。Edgeの重みはAGPL-3.0で無料、商用ライセンスは要問い合わせです。

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   3.7/5
7. 7
   

   ScaleDown Constrained Decoding Models (Classify, Extract, Summarize)

   価格は本物で分類器も優秀ですが、発表時の数値は根拠を先走っており、Jev互換は見た目以上に高くつきます。

   おすすめの人： ルーティング、タグ付け、フィールド抽出にフラッグシップモデルの料金を払っており、安価なホスト型の代替を求め、まず自社のラベル付きデータで試すチーム。

   料金： テキスト入力は100万トークンあたり$0.05、画像入力は100万トークンあたり$0.15、出力は無料です。新規アカウントには1Mトークンの無料枠があります。OpenRouter：20%割引で$0.04。Enterprise：専用インスタンスまたはセルフホストのライセンスで、見積もり制です。

   ScaleDown Constrained Decoding Models (Classify, Extract, Summarize)のレビューを読む
   3.7/5
8. 8
   

   Clef

   Clefが理にかなうのはCloudflare Workerの中だけで、それ以外ではほとんど意味がありません。PerplexityのDeciderのほうがスコアが高く、画像も読め、費用は12分の1です。

   おすすめの人： すでにCloudflare Workersで運用しており、コードのそばで画像に関する型付きの判定を行いたく、順位表の順位よりデータの条件を重視するチーム。

   料金： Workers AI：入力1Mトークンあたり$0.24（画像は入力として数え、1枚あたり最大1,024トークン）。出力は無料。重みはApache 2.0で無料。

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   3.6/5
9. 9
   

   GLiNER2.5-Decide

   GLiNER2.5-Decideは高速で素直なラベル分類器です。Fastinoのタスクでは良い成績ですが、それ以外のタスクでは大きく後れを取ります。

   おすすめの人： 安価なCPUだけで意図のルーティング、モデレーション、スパム判定を行う必要があり、自前のラベルでファインチューニングできるエンジニアに向いています。

   料金： 重みとライブラリはApache 2.0で無料です。Fastinoのホスト型ファインチューニングエージェントは別の製品です。

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   3.6/5
10. 10
    

    Decision-2.0-Nox-4B (vLLM Semantic Router)

    数値は誠実で、較正も良好、Apache 2.0です。ただしコミュニティの指数では40.75で、同じチームのd3-miniに9ポイント差をつけられています。

    おすすめの人： 確率をしきい値に使える、小型でセルフホスト可能な寛容ライセンスのテキスト分類器が必要なエンジニア。

    料金： 重みはApache 2.0で無料。このモデルのホスト型エンドポイントはありません。

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    3.4/5
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    L

    Laya

    非常に速く、本当にオープンです。ただし、そのままでは難しい判定で当て推量に近く、Jevの代替ではなくファインチューニングの土台です。

    おすすめの人： 独自のラベル付き判定データを持ち、高速な振り分けやガードレール向けにファインチューニングできる小さなセルフホストのモデルを求めるチーム。

    料金： 重みとPythonパッケージはApache 2.0で無料。有料のホスト型APIはなく、自分で動かします。

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    3.4/5
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    d1-omni-600M

    部品というより珍品です。小さく高速ですが、コミュニティの判定指数では247件中228位で、開発元自身がすでに後継に置き換えています。

    おすすめの人： 音声対応の判定モデルをどこまで小さくできるかを試す研究者や趣味の開発者。本番用の分類器を選ぶチーム向けではありません。

    料金： 重みはLFM Open License v1.0で無料。年間売上が1,000万ドル（$10 million）以上の場合、商用利用にはLiquid AIのライセンスが必要です。このチェックポイントのホスト型エンドポイントはありません。

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    3.0/5