2026年のおすすめAI推論モデル
当サイトでレビューした21件のAI推論モデルのうち、現在のおすすめはGemini 4 Argon、MiMo-V2.6-Pro、Claude Fable 5.1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11月1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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GoogleはArgonで最先端に戻りました。ネイティブの動画・音声入力は、ClaudeとGPTのフラッグシップがいまだに及ばない点です。
おすすめの人： 動画、音声、非常に大きな文書群を扱い、トップクラスの推論モデルを求めるチームに向いています。
料金： API：2026年11月30日まで100万トークンあたり入力$2 / 出力$10、その後は$4 / $20。BatchとFlexは半額。キャッシュ入力は$0.10（その後$0.20）。無料枠はありません。
Gemini 4 Argonのレビューを読む4.5/5 - 2
現在、スコアが最も高いオープンウェイトモデルを作っているのはXiaomiで、価格はクローズドモデルのごく一部です。注意点は、セルフホストには16基のGPUが必要なことです。
おすすめの人： エージェントとコーディング向けに最も強力なオープンウェイトモデルを、XiaomiのAPIで安くホストするか、GPUクラスターでセルフホストしたいチーム。
料金： MITのオープンウェイト。Xiaomi API：Proは100万（1M）トークンあたり入力$0.435／出力$0.87、キャッシュ入力$0.004。Flashは$0.14／$0.28。Pro UltraSpeedは$4.35／$8.70。Batch APIは半額です。
MiMo-V2.6-Proのレビューを読む4.5/5 - 3
公開から3週間で、Anthropic自身のより安いOpus 5.5が公表済みのベンチマークの大半でFable 5.1を上回りました。その結果、Fable 5.1は汎用の旗艦モデルの価格が付いた専門家向けのモデルになっています。
おすすめの人： 長い科学研究や調査のエージェントタスクがあり、high effortのOpus 5.5を試して不足が確認されたチーム。
料金： API：入力1Mトークンあたり$10、出力1Mトークンあたり$50。キャッシュ書き込みは$12.50（5分）または$20（1時間）。キャッシュ読み取りは$0.25。Batch APIは50%引き。
Claude Fable 5.1のレビューを読む4.3/5 - 4
DeepSeek-V4-Proは、MITライセンスの最先端級の推論モデルで、トークン単価はOpus 5.5の約4分の1です。ただし、データを中国に送れるか、H200のラックを所有していることが条件です。
おすすめの人： 自社のGPU 8枚のサーバー上で、または機密性のない作業向けに非常に安価なAPIで、コーディングと推論に最先端級のオープンウェイトを使いたいチーム。
料金： 重みはMITライセンスで無料。DeepSeek API：オフピークは100万トークンあたり入力$0.66 / 出力$1.98、ピーク時は$1.32 / $3.96。キャッシュヒットは$0.022からです。
DeepSeek-V4-Proのレビューを読む4.3/5 - 5
CarbonはGoogleがこれまでに作った中で最も強いモデルで、Artificial Analysisの新しい指標では全社の中でも最強ですが、まだほとんど誰も使わせてもらえません。
おすすめの人： 現時点ではGoogle Fairwindプログラムの審査済みセキュリティチーム。Googleがアクセスを開放した後の次のアップグレードを計画しているGemini API利用チーム。
料金： まだ販売されていません。発表内容：導入価格は1Mトークンあたり入力$2／出力$10（キャッシュ入力$0.10）、その後$4／$20（キャッシュ$0.20）。導入価格の終了時期は未発表です。
Gemini 4 Carbonのレビューを読む4.3/5 - 6
Kimi K3はMoonshot自身のエージェント評価表で首位ですが、Artificial Analysisのタスク1件あたり$2で、指数がわずか2ポイント高いだけなのにGLM-5.3-Flashの7倍の費用がかかります。
おすすめの人： ブラウジングやリサーチのエージェントを作り、オープンウェイトを求め、セルフホストするかフロンティア並みのAPI料金を払えるチーム。
料金： 修正版MITライセンスのオープンウェイトです。Kimi API：1Mトークンあたり入力$3 / 出力$15、キャッシュ済み入力は$0.30です。
Kimi K3のレビューを読む4.3/5 - 7
数学と科学で記録を打ち立てたモデルですが、タスクあたりのコストは、1ポイント低いだけの兄弟モデルの4.5倍です。
おすすめの人： OpenAIが提供する最も強い推論を必要とし、その価格を正当化できるリサーチ、数学、科学のチームに向いています。
料金： API：入力100万トークンあたり$10、出力$50。キャッシュ入力$1。Batch/Flexは半額。入力272Kトークンを超えるプロンプトは入力2倍、出力1.5倍です。
GPT-6 Astraのレビューを読む4.2/5 - 8
Artificial Analysisのより難しいv5.0指数でK3.1 Proは4位から22位に下がり、タスクあたり10倍のコストで中程度の努力のGPT-6.1 Solと同点です。今や評価の根拠は11月4日に予定される重みの公開にあります。
おすすめの人： 長時間のターミナル作業やコーディングのエージェントを動かし、出力の遅さを許容でき、重みの公開後に自前でホストできるオープンウェイトモデルを求めるチームに向いています。
料金： Kimi API：100万トークンあたり入力$2 / 出力$10、キャッシュ入力$0.20。Highspeedは$4 / $20。Batchは定価の60%。Kimi K3より3分の1安価です。オープンウェイトは2026年11月4日までに公開予定です。
Kimi K3.1 Proのレビューを読む4.2/5 - 9
Qwenの数値では、指示への従い方と研究の再現でClaudeやGPTを上回るオープンなフラッグシップですが、重みを自分で動かす人はほとんどいないでしょう。
おすすめの人： APIを通じて研究、仕様の多い文書作成、多言語の作業を行い、オープンウェイトという代替手段も確保したいチーム。
料金： オープンウェイトはQwen3.8-Maxライセンスです。Qwen Cloud API：100万トークンあたり入力$2 / 出力$6。キャッシュ読み取りは$0.17（明示的）または$0.25（暗黙的）です。
Qwen3.8-Maxのレビューを読む4.2/5 - 10
タスクあたりのコストは半分、自前ホスティングはGPU 4基で、スコアはKimi K3並みです。ただし、StepFun自身が前面に出すエージェントのテストでは見劣りします。
おすすめの人： 長文書や調査向けに、1台のGPUサーバーに収まるフロンティアに近いオープンウェイトモデルを求めるチームです。
料金： StepFun Model License 1.0のオープンウェイトです。StepFun API：100万（1M）トークンあたり入力$1.00、出力$2.70、キャッシュされた入力は90%引きです。OpenRouterとDeepInfraでも同じ価格です。
Step 5 Previewのレビューを読む4.2/5 - 11
審査を通ったセキュリティチームにとっては、汎用モデルをエ クスプロイト作業で役に立たなくしている拒否がなくなります。それ以外の人は入手できず、品質も独立には測定されていません。
おすすめの人： OpenAIの審査を通過でき、認可された脆弱性研究やペネトレーションテストを行う、実績のあるセキュリティチーム、コンサルティング会社、ベンダーに向いています。
料金： OpenAI API（Daybreak Redのみ）：入力272Kトークンまで100万トークンあたり入力$12.50 / 出力$75、キャッシュ入力$1.25。データレジデンシーのエンドポイントでは10%増し。登録した顧客はAmazon Bedrockでも利用できます。
GPT-5.6-Cyberのレビューを読む4.0/5 - 12
公開から14か月が経ち、gpt-oss-120bはもはや最強のオープンモデルではありません。それでも、80GBのGPU 1枚で推論を動かすうえで、最も明快なライセンスと最も幅広いサポートを備えています。
おすすめの人： 成熟したツールが揃い、GPU 1枚で非公開に動かせる、寛容なライセンスの推論モデルを必要とするチーム。
料金： 重みはApache 2.0で無料。ホスト型の料金はプロバイダーによって異なります。
gpt-oss-120bのレビューを読む4.0/5 - 13
OpenAI自身のライフサイエンスのテストでは、同社の汎用モデルより目に見えて優れています。ただし数値はすべてOpenAIのもので、利用は審査を経た組織に限られます。
おすすめの人： 生物学と化学向けに調整されたAI研究アシスタントを求める、承認済みの製薬、バイオテク、学術研究チーム。
料金： OpenAI API（承認された組織）：gpt-rosalind-researchは100万（1M）トークンあたり入力$5／出力$25、キャッシュ入力$0.50。課金は2026年10月5日から。米国の学術研究室：承認を条件に、最大30席の無料Businessシートを12か月間。
GPT-Rosalindのレビューを読む4.0/5 - 14
Granite 4.2は、リスク委員会が最も早く承認するであろうオープンモデルファミリーです。推論はサイズの割に優秀ですが、最先端には遠く及びません。
おすすめの人： ローカルやオンプレミスのエージェント向けに、小型で寛容なライセンスの推論モデルを求める企業と開発者。
料金： 重みはApache 2.0で無料。watsonxや他社のホスティングは別途課金されます。
Granite 4.2のレビューを読む4.0/5 - 15
高速でMITライセンス、スコアはオープンモデルとして最先端に近い水準です。ただし思考でトークンを大量に消費し、データの条件は公表されていません。
おすすめの人： レイテンシが重要なチャットやエージェント向けに、高速で寛容なライセンスのオープンモデルを、セルフホストかOpenRouter経由で使いたいチーム。
料金： MITのオープンウェイト。Artificial Analysisによれば、inclusionAI APIは100万（1M）トークンあたり入力$0.30／出力$0.90、キャッシュ$0.06。OpenRouterの掲載価格は$0.075／$0.225です。
Ling-3.1-flashのレビューを読む4.0/5 - 16
Kolibriは、欧州で作られたオープンモデルとしてこれまでで最も説得力があります。ただし、Aleph Alpha自身のドイツ語テストで最も優れたオープンモデルはAlibaba製です。
おすすめの人： 自社のGPUで文書処理や検索の作業を行うため、監査可能で欧州で訓練されたオープンモデルを必要とするドイツの公的機関と規制対象企業。
料金： Apache 2.0で無料。公開されたホスト型APIはあ りません。企業向けの導入はAleph Alphaの営業経由で、価格は非公開です。
Kolibri 1のレビューを読む3.9/5 - 17
Sage-A1.5は、Qwenのベースを、サブエージェントを内蔵した信頼できるオープンな研究エージェントに変えていますが、大きな勝ちは他がほとんど報告していないベンチマークでのものです。
おすすめの人： セルフホストの調査やブラウジングのエージェントを作り、サブエージェントへの分散と自己確認を独自のハーネスのコードではなくモデル側に持たせたいチーム。
料金： オープンウェイトはApache 2.0です。Shanghai AI LabのIntern Discoveryのトークンプランで無料トライアルがあり、有料APIの価格は 公表されていません。
Sage-A1.5のレビューを読む3.9/5 - 18
1つの研究所に依存せずにフロンティア級に近い回答を得る巧みな方法ですが、どのモデルがデータを扱ったかは見えず、最高スコアはSakana自身の数字です。
おすすめの人： EU域外で、単一のモデルプロバイダーに依存せず、多段階の調査やコーディングでフロンティア級に近い結果を求めるチーム。
料金： Fugu Maxは100万トークンあたり入力2ドル／出力6ドル（キャッシュ0.25ドル）。Fugu Ultra v2は5ドル／30ドル（キャッシュ0.50ドル）、272Kコンテキスト超は10ドル／45ドル。基本のFuguは使用した最上位モデルの料金。サブスクリ プションは月20ドル、100ドル、200ドル。Webツールは1回0.007ドル。
Sakana Fugu (Fugu, Max and Ultra v2)のレビューを読む3.9/5 - 19
Beamは、本当にオープンなライセンスを持つ米国製オープンモデルとしては最強で、トークンの節約ぶりも本物ですが、比較対象とされる中国のオープンモデルには今もスコアで大きく水をあけられています。
おすすめの人： 米国の研究所によるApache 2.0の大型推論モデルを求めるチーム、特に小さなモデルへの蒸留や、出力トークンが請求の大半を占めるコスト重視のエージェントの運用に。
料金： 重みはApache 2.0で無料です。Reflection APIはパブリックベータ中で、1日の上限付き で無料です。ホスト版：Together AIとBasetenは100万トークンあたり入力$0.40 / キャッシュ$0.04 / 出力$1.20、OpenRouterは$0.24 / $0.98からです。
Beamのレビューを読む3.8/5 - 20
Falcon-H1R-7Bはサイズをはるかに上回る数学のスコアを出していますが、採用している人はほとんどおらず、独立したテストもまだこれからです。
おすすめの人： ノートパソコンで動くほど小さなモデルで競技レベルの強い数学的推論が必要で、法務部門が独自ライセンスを受け入れるチーム。
料金： Falcon LLMライセンスのもとで重みは無料（ロイヤリティ無料、クレジット表記と利用規定の順守が必要）。Artificial Analysisには公開のホスト型APIは掲載されていません。
Falcon-H1R-7Bのレビューを読む3.6/5 - 21
Phi-4-Reasoning-Vision-15BはMITライセンスの画像対応モデルですが、Microsoft自身の成績表で8BのQwenに負けています。
おすすめの人： データセンター向けGPUを持ち、チャート、図表、スクリーンショット向けにMITライセンスの英語の画像対応モデルが必要で、先にQwen3-VLと比較する用意のあるチーム。
料金： 重みはMITで無料です。Microsoft Foundryでのホスティングは別料金です。
Phi-4-Reasoning-Vision-15Bのレビューを読む3.4/5
出典
ランキング内の各レビューの主な公式情報源です。全出典は各レビューに記載しています。
- Gemini 4 Argon: Gemini API docs: Gemini 4 Argon
- MiMo-V2.6-Pro: Hugging Face: XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Pro-RL model card
- Claude Fable 5.1: Anthropic: Claude Fable 5.1 and Mythos 5.1
- DeepSeek-V4-Pro: Hugging Face: DeepSeek-V4-Pro model card
- Gemini 4 Carbon: Google: Introducing Gemini 4 Carbon
- Kimi K3: Kimi K3 tech blog: Open Frontier Intelligence
- GPT-6 Astra: OpenAI docs: GPT-6 Astra
- Kimi K3.1 Pro: Kimi blog: Kimi K3.1 Pro
- Qwen3.8-Max: Qwen Cloud: Qwen3.8-Max
- Step 5 Preview: Hugging Face: stepfun-ai/Step-5-Preview model card
- GPT-5.6-Cyber: OpenAI: Expanding Daybreak as the cyber defense window narrows
- gpt-oss-120b: Hugging Face: openai/gpt-oss-120b model card
- GPT-Rosalind: OpenAI: Introducing GPT-Rosalind for life sciences research
- Granite 4.2: IBM Research: Granite 4.2 brings native reasoning to enterprise agents
- Ling-3.1-flash: Hugging Face: inclusionAI/Ling-3.1-flash model card
- Kolibri 1: Hugging Face: Aleph-Alpha/Kolibri-1 model card
- Sage-A1.5: Hugging Face: InternScience/Sage-A1.5 model card
- Sakana Fugu (Fugu, Max and Ultra v2): Sakana AI: Sakana Fugu
- Beam: Hugging Face: reflection/Beam-1.0-501B-A23B model card
- Falcon-H1R-7B: Hugging Face: tiiuae/Falcon-H1R-7B model card
- Phi-4-Reasoning-Vision-15B: Hugging Face: microsoft/Phi-4-reasoning-vision-15B model card