2026年のおすすめオープンソースLLM
当サイトでレビューした58件のオープンソースLLMのうち、現在のおすすめはMiMo-V2.6-Pro、Qwen3.8-27B、Gemma 4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2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。ホスト型APIの提供が終了したモデルも、オープンウェイトが利用できるため掲載し、その旨を表示しています。
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ライセンスとデータ： 重みはMIT。XiaomiのMiMoのプライバシーポリシーは、データはシンガポールに保存され、保存期間の後に削除または匿名化されるとしています。Desktopアプリは、オプトアウトしない限り入力を訓練に使います。他社のゲートウェイは、XiaomiのAPIは通信を訓練に使わないと報告していますが、これはXiaomiのAPI規約で確認すべきです。
運用： 100万トークンあたり$0.435／$0.87で、キャッシュは99%割引、batchは半額です。入力50万トークン、出力3万トークンのエージェントタスク1,000件で、キャッシュなしで約$244です。Flashなら約$78です。
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 - 2
ライセンスとデータ： Apache 2.0：売上上限も利用規定の付属文書もなく商用利用できます。Qwen Cloudの掲載ページには保持や学習に関する条件の記載がなく、サンプルのエンドポイントはシンガポール（ap-southeast-1）にあります。
運用： セルフホスト：KVキャッシュを除いた重みは、4ビットで16.5 GB、8ビットで29 GB、FP8で31 GB、BF16で約56 GBです。ホスト版：Qwen Cloudは100万トークンあたり$0.50/$3.00で、OpenRouterのプロバイダーは約$0.04/$1.25から$0.45/$3.20までです。
料金： 重みはApache 2.0で無料です。Qwen Cloud：100万トークンあたり入力$0.50 / 出力$3.00（キャッシュは$0.10）。OpenRouterのサードパーティのホストは約$0.04 / $1.25からです。
Qwen3.8-27Bのレビューを読む4.5/5 - 3
ライセンスとデータ： セルフホストなので、データは実行している場所にとどまります。Apache 2.0は商用利用とファインチューニングを認めており、売上の上限や利用規定の追加条項はありません。
運用： 重みは無料です。31BはBF16で約62 GB（80 GBのカード1枚）、4-bitで17.7 GBが必要です。4-bitでは26B A4Bが14.4 GB、12Bが7.0 GB、E4Bが5.2 GBです。OpenRouterでは100万トークンあたり31Bが$0.20/$0.40、26B A4Bが$0.08/$0.26です。
料金： 重みはApache 2.0で無料です。Google Cloudやサードパーティでホストされており、OpenRouterでは100万トークンあたり31Bが$0.20/$0.40、26B A4Bが約$0.08/$0.26です。
Gemma 4のレビューを読む4.4/5 - 4
ライセンスとデータ： Z.aiのAPIはシンガポールから運営されています。データ処理規約では、顧客に代わって顧客データを処理し、リアルタイムで処理するAPIの入出力は保存しないとしています。APIのプロンプトを学習に使うかどうかの明示的な記述は公表されていません。セルフホストならデータは社内にとどまります。
運用： Z.aiは100万トークンあたり$1.40/$4.40、キャッシュ入力$0.26で、キャッシュの保存は期間限定で無料としています。Artificial Analysisの計 算では指数のタスクあたり$2.01で、GPT-6.1 Solは$0.72です。セルフホストでは約753 GBのFP8の重みに加えてキャッシュ用のメモリが必要です。
料金： オープンウェイトは修正版MITライセンス。Z.ai API：100万トークンあたり入力$1.40 / キャッシュ$0.26 / 出力$4.40。GLM-5.3-Flashは$0.15 / $0.50。
GLM-5.3のレビューを読む4.4/5 - 5
ライセンスとデータ： セルフホストなら、画像と動画は自分のハードウェアにとどまります。SAM Licenseは商用利用を認めていますが、軍事、ITARに関わる用途、そのほかの貿易規制の対象となる用途とリバースエンジニアリングを禁じています。利用申請では、Metaのプライバシーポリシーのもとで名前、生年月日、国、所属が収集されます。
運用： 848Mパラメータなので、データセンター向けのGPU 1基で動かせます。Metaの報告では、H200で100を超える物体のある画像1枚あたり30 ms、SAM 3.1は中程度の数の物体でH100 1基あたり毎秒32フレームです。Roboflowのホスト版の価格は同社のプランに従います。
料金： Hugging Faceでの利用申請のあと、SAM Licenseで無料です。商用利用は認められていますが、軍事、ITAR、リバースエンジニアリングに関する制限があります。Roboflowを通じたホスト版の利用はRoboflowのプランで課金されます。
SAM 3 (Segment Anything Model 3)のレビューを読む4.4/5 - 6
ライセンスとデータ： オープンウェイトはMITライセンスで、商用利用や売上の制限はありません。DeepSeekのプライバシーポリシー（2026年2月）では、データは中国に保存され、ユーザー入力の用途にモデルの学習が挙げられており、オプトアウトはprivacy@deepseek.comへのメールでのみ受け付けています。
運用： APIでは、キャッシュヒット率70%で月10億入力トークン、出力1億トークンなら、ピーク料金で約$820、オフピークで$410です。セルフホストでは重みだけで約865 GBが必要で、私たちの計算では少なくともH200を8枚載せたサーバー（HBM 1.1 TB）が必要になり、100万トークンのコンテキストをフルに使うならさらに必要です。
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 - 7
ライセンスとデータ： Z.aiのAPIのデータ規約では、プロンプトと出力はリアルタイムで処理されて保存されず、顧客データは原則としてシンガポールで処理されるとしています。規約は学習への利用についてどちらとも述べておらず、SOC 2やISOの認証も公表されていません。Z.aiは中国製のアクセラレーターでこのモデルを提供しています。
運用： Z.aiでは月2Bの入力トークン（80%がキャッシュ）と200Mの出力トークンで約$208、GLM-5.3なら約$1,856です。セルフホストでは約330 GBのFP8の重みにKVキャッシュが加わり、80 GBのGPU 4基には収まらないため、GPU 8基のノードを前提にしてください。
料金： オープンウェイトはMITライセンス。Z.ai API：100万トークンあたり入力$0.15 / 出力$0.50（キャッシュ$0.03）。FlashXは$0.37 / $1.25。
GLM-5.3-Flashのレビューを読む4.3/5 - 8
ライセンスとデータ： Moonshotのプライバシーポリシーは、APIの適用除外を記載しないままユーザーのコンテンツでの学習を認め、アカウントが有効な間はデータを保持し、シンガポールに保存します。SOC 2やISOの認証は挙げられていません。ライセンスは社内利用を売上条項と表示条項の対象外としています。
運用： 100万トークンあたり$3/$15、キャッシュ済みは$0.30で、5分または1時間のキャッシュ書き込みには追加料金がかかります。入力500K、出力30Kトークンのエージェントタスク1,000件は、キャッシュなしで約$1,950です。Fireworksには$2.10/$10.50のエンドポイントもあります。
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 - 9
ライセンスとデータ： 重みはMITで利用制限はありません。DeepSeekのサービスでは、プライバシーポリシー（2026年2月10日更新）により、データは中国に保存され、アカウントが存在する間保持され、モデルの学習に使われることがあり、オプトアウトは申請制です。API独自の保持条件は公開されていません。
運用： DeepSeekで月に入力100億トークン、出力10億トークンなら、オフピークで約$2,100、ピーク時で約$4,200です。キャッシュ入力はオフピークで100万あたり$0.003です。SearchとFetchはそれぞれ成功した呼び出し1,000回あたり$0.75が加わるため、1タスクあたり20回検索するエージェントが10,000タスクをこなすと、検索に月$150かかります。ハーネス経由なら2026年10月31日16:00 UTCまで無料です。セルフホストでは重みだけで765 GBを超えるGPUメモリが必要で、DeepInferの展開メモによれば、DeepSeekの最小の効率的な単位はprefill用64枚とdecode用64枚のGPUです。
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$0.15 / 出力$0.60、平日のピーク時は$0.30 / $1.20。キャッシュヒットは$0.003から$0.006です。
DeepSeek-V4.1-Flashのレビューを読む4.2/5 - 10
ライセンスとデータ： 重みは追加条件のないApache 2.0です。Tencent Cloudの中国サイトの規約では、入力を自社モデルの改善に使わないとしています。保持期間は公表されていません。TokenHub上の他社モデルはそれぞれの規約に従います。
運用： TokenHubで100万トークンあたり$0.834/$2.501です。入力500K、出力30Kトークンのエージェントタスク1,000件は、キャッシュなしで約$492です。FP8のセルフホストにはB300クラスのGPUが8基必要です。
料金： Apache 2.0のオープンウェイトです。Tencent Cloud TokenHub：1Mトークンあたり入力¥6 / 出力¥18、国際向けは$0.834 / $2.501、キャッシュ済み入力は$0.042です。OpenRouterでは約$0.75 / $2.25からです。Hy3：$0.13 / $0.53です。
Hy4 previewのレビューを読む4.2/5 - 11
ライセンスとデータ： Qwen Community License 1.0：商用利用は可能です。月間ユーザー1億人または月間売上2,000万ドル（$20 million）を超える場合はモデル名の表示が必要で、model-as-a-serviceとAIコーディング・オフィスアシスタントの事業には規模にかかわらず別ライセンスが必要です。Qwen Cloudのデータセキュリティの文書は暗号化と域内保存を扱っていますが、保持期間や学習に関する方針は公開していません。
運用： ホスト版：100万トークンあたり入力$0.15、出力$0.47、キャッシュヒットは$0.016です。Batchも提供されていますが、割引率は公開されていません。セルフホスト：重みはBF16でおよそ360 GB、FP8で180 GBなので、KVキャッシュを除いてもH100かH200のマルチGPUサーバーが必要です。
料金： オープンウェイトはQwen Community License 1.0（ホスティングとAIアシスタントの事業には別ライセンス）。Qwen3.8-Flash API：100万トークンあたり入力$0.15 / 出力$0.47、キャッシュヒットは$0.016です。
Qwen3.8-Flash-Nextのレビューを読む4.2/5 - 12
ライセンスとデータ： ライセンスは商用利用を認めています。月間ユーザー1億（100 million）人または月間売上2,000万ドル（$20 million）を 超える場合はモデル名の表示が必要で、年間売上5,000万ドル（$50 million）を超えるmodel-as-a-serviceやAI業務アシスタントの事業には別ライセンスが必要です。社内利用は対象外です。Qwen Cloudのデータセキュリティの文書は暗号化と域内保存を扱っていますが、保持期間や学習に関する方針は公開していません。
運用： 利用の多い社内アシスタントで1日に入力1,000万（10 million）、出力200万（2 million）トークンなら、定価で1日約$32、月およそ$960です。$0.17の明示的なキャッシュ読み取りを使えば、繰り返されるコンテキストの費用は90%以上下がります。
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 - 13
ライセンスとデータ： 重みはStepFun Model License 1.0です。ユーザー1億人（100M）超または月間売上2,000万ドル（$20M）超で表示義務、年間2,000万ドル超のデバイスメーカーとMaaS事業者には商用ライセンスが必要で、社内利用は対象外です。StepFunのAPI規約では、Startupプログラムと早期アクセスプログラムのトラフィックを学習に使えます。その他の有料トラフィックの条件は明示されていません。
運用： 100万トークンあたり$1.00/$2.70で、キャッシュされた入力は90%引きです。入力500K、出力30Kトークンのエージェントタスク1,000件は、キャッシュなしで約$581です。自前ホスティングでは、FP8にB300 4基またはH200 8基、BF16にB300 8基またはH200 16基が必要です。
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 - 14
ライセンスとデータ： セルフホストならApache 2.0で利用制限はありません。MistralのAPIでは、無料ティアの入力と出力はオプトアウトしない限り学習に使われる可能性があります。従量課金の利用者はオプトアウトできます。
運用： MistralのAPIでは100万トークンあたり$0.10〜$0.20で、バッチは半額です。セルフホストでは、FP8の14Bに24 GBのGPUが1枚必要で、3BはスマートフォンやJetsonボードで動きます。
料金： Apache 2.0のオープンウェイトです。Mistral API：100万トークンあたり14Bが$0.20、8Bが$0.15、3Bが$0.10で、入力と出力は同額。バッチは半額です。
Ministral 3 (3B, 8B and 14B)のレビューを読む4.1/5 - 15
ライセンスとデータ： Apache 2.0は売上の上限なしで商用利用を認めています。ローカルで動かせば何もマシンの外に出ません。OpenRouterではホスティングプロバイダーの規約が適用されます。Metaの学習データには自社の製品とサービスからの情報が含まれます。
運用： ローカル：17GB版には24GBのカード1枚、ほぼ劣化のない版には32GB、フル精度には64GBが必要です。ホスト型：DeepInfraで100万トークンあたり$0.30/$1.20、Togetherで$0.35/$1.50なので、月に3億入力と6,000万出力トークンで約$162です。
料金： Apache 2.0の重みは無料で、MetaのAPIはありません。OpenRouterでのホスト版は100万入力トークンあたり$0.30、100万出力トークンあたり$1.20から（DeepInfra）です。
Muse Glimmerのレビューを読む4.1/5 - 16
ライセンスとデータ： OpenMDW-1.1は商用利用を認めています。セルフホストならデータは社内にとどまります。ホスト型のプロバイダーはそれぞれデータ保持の条件を定めており、OpenRouterはこのモデルでEU域内ルーティングを提供していません。
運用： OpenRouterの$0.15/$0.50で、入力8K、出力1Kトークンのエージェントのターンを月100万回なら約$1,700で、冗長さで出力が膨らむ前の額です。BF16でのセルフホストにはレプリカあたりH100が4台必要で、NVFP4ならより小さなBlackwellの構成に収まります。
料金： OpenMDW-1.1のもとで重みは無料です。ホスト型：OpenRouterで100万トークンあたり入力$0.15 / 出力$0.50から、無料版もあり。NVIDIA NIMとその他のプロバイダーは別料金です。
Nemotron 3.5 Super VLのレビューを読む4.1/5 - 17
ライセンスとデータ： Apache 2.0で、ライセンスに利用制限はありません。セルフホストならプロンプトは自社のハードウェアにとどまります。ホスト型では保存は各プロバイダーの規約に従い、OpenRouterのEU限定ルーティングにはBusinessまたはEnterpriseプランが必要です。
運用： 月に入力10億トークンと出力2億5,000万トークン（250M）で、100万トークンあたり$0.15／$0.60なら約$300です。Bedrockのbatchは料金が半額になります。セルフホストでは推論に80GBのGPU 1枚、ファインチューニングにH100ノードが必要です。
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 - 18
ライセンスとデータ： Apache 2.0で、商用と研究に開かれ、用途の制限はありません。セルフホストならプロンプトは自社のハードウェアにとどまります。
運用： IBMのAPIは入力100万トークンあたり$0.16、出力100万トークンあたり$0.65で、キャッシュヒットは75%割引です。セルフホストでは、30Bは4ビットで約18GB、8ビットで31GBが必要です。
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 - 19
ライセンスとデータ： セルフホストならデータはローカルにとどまります。LFM Open License v1.0は年間売上1,000万ドル未満にのみ商用利用を認め、非営利の研究は例外として認めています。料金ページにあるLiquidの学習に使わないという約束はカスタム導入向けのもので、APIの保存条件はそこに公表されていません。
運用： VentureBeatが報じた料金では、月に入力10億トークンと出力1億トークンで、LFM3-1.7Bは約$100、LFM3-VL-2Bは$150です。AudioとOmniでは、音声トークンが別途100万トークンあたり入力$2、出力$10かかります。セルフホストでは、4ビットで1.05から1.10 GB、Q8_0で1.85 GB、BF16で3.47 GBが必要です。LiquidはB300 1基で1日36億トークンと報告しています。
料金： 重みはLFM Open Licenseで無料（商用利用は年間売上1,000万ドル（$10M）未満のみ）。VentureBeatがサインイン後のコンソールから報じたLiquid APIの料金：LFM3-1.7Bは100万（1M）トークンあたり入力$0.08／出力$0.20、VLは$0.10／$0.50、AudioとOmniは$0.10／$1.00に音声トークンの料金が加わります。ホスト型のd1判定は入力100万トークンあたり$0.02で、出力は無料です。
LFM3のレビューを読む4.0/5 - 20
ライセンスとデータ： 重みはMITで、訓練内容の概要が公開されています。inclusionAIのAPIのプライバシーと保存の条件は、モデルのページにもOpenRouterのページにも見当たりませんでした。機密データにはセルフホストを使ってください。
運用： $0.30／$0.90なら、入力50万トークン、出力3万トークンのエージェントタスク1,000件で、キャッシュなしで約$177です。これに平均を上回る推論出力が加わります。OpenRouterの掲載価格なら、その約4分の1です。
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 - 21
ライセンスとデータ： セルフホストのため、画像や文書は自前のハードウェアにとどまります。Apache 2.0は売上の上限なしで商用利用、改変、再配布を認めています。
運用： 重みは無料です。35Bはフル精度で約68 GBのVRAM（MindStudioのテストではH100 1台）、Q8_0で36.90 GB、Q4_K_Mで21.17 GBが必要です。1BはQ4_K_Mで0.67 GB、ビジョン用に1.11 GBです。ホスト型のトークン単価は公開さ れていません。
料金： 両サイズともApache 2.0の重みが無料です。公式のホスト型の価格は公開されておらず、費用は自前のハードウェア代です。
MiniCPM-V 4.7 (35B-A3B and 1B)のレビューを読む4.0/5 - 22
ライセンスとデータ： コードと重みはApache 2.0で、売上の上限も許容利用の追加条項もありません。セルフホストのみなので、プロンプトは自社のハードウェアにとどまります。Hugging Faceの推論プロバイダーでホストしているところはありません。
運用： ホスト型の価格はないため、コストはハードウェアです。BF16の重みは約5 GB、Q8_0で2.68 GB、Q4_K_Mで1.56 GBで、一般向けGPU 1基やノートPCにコンテキスト分の余裕を残して収まります。OpenBMBは、台数の見積もりに使えるスループットの数値を公表していません。
料金： 重みと訓練データはApache 2.0で無料です。
MiniCPM5-2Bのレビューを読む4.0/5 - 23
ライセンスとデータ： ライセンス：商用利用には「Built with MiniMax M3.1-Flash」の表記とMiniMaxへの1回限りの通知が必要です。年間売上2,000万ドル（$20 million）超の製品には事前の書面による承認が必要で、軍事利用は禁止です。MiniMax APIのデータ保持と学習に関する条件は、確認できたページには掲載されていませんでした。
運用： 月に100億入力トークンと10億出力トークンで、MiniMaxのAPIでは約$2,100です。キャッシュ済み入力は100万あたり$0.015です。max effortでの推論は出力側を膨らませます。セルフホストでは、MXFP8の重みだけでKVキャッシュの前に約250 GBのGPUメモリが必要で、8 GPUのH100 80 GBノードに収まります。
料金： MiniMaxコミュニティライセンスのもとでのオープンウェイトです。MiniMax APIは100万トークンあたり、プロンプトの長さにかかわらず一律で入力$0.15、出力$0.60、キャッシュ済み入力$0.015です。
MiniMax-M3.1-Flashのレビューを読む4.0/5 - 24
ライセンスとデータ： Muse Model License：利用、改変、蒸留、再配布は無料。各製品に表記が必要。年間売上2,000万ドル（$20M）超のModel-as-a-Serviceプロバイダーは別途の契約 が必要です。Metaは出力の所有権を主張しません。セルフホストなら何もインフラの外に出ません。
運用： セルフホスト：NVFP4（約537GB）は4 GPUのBlackwellノード1台、BF16（約1.65TB）はB300を8台、または512GBのM5 Ultra Mac Studio 2台。ホスト型では、入力3,000トークン、出力500トークンのサポート返信を月100万件でOpenRouterの料金なら約$5,875です。
料金： Muse Model Licenseのもとで重みは無料です（表記が必要。Model-as-a-Serviceには売上2,000万ドル（$20M）の基準あり）。OpenRouterでのホスト版は100万トークンあたり入力$1.25、キャッシュ$0.15、出力$4.25です。
Muse Spark Openのレビューを読む4.0/5 - 25
ライセ ンスとデータ： ベースモデルのQwen3.5-9Bに従いApache 2.0で、ライセンス以外に売上上限や利用制限はありません。ローカルで動かせば、プロンプトと画像は端末内にとどまります。
運用： 自分のハードウェアなら無料で動かせます。2.00 GBのPTQ1_0ファイルが最小で、2.68 GBのMTPファイルは投機的デコードを加えます。PrismMLは、M5 Maxで最大毎秒179トークン、RTX 4090とM5 Proではフル精度モデルの最大5倍のスループットとしています。Darkbloomの価格は公開されていません。
料金： Apache 2.0で無料です。Darkbloomコンソールでホストされていますが、価格は公開されていません。
Ternary Bonsai 2 9Bのレビューを読む4.0/5 - 26
ライセンスとデータ： ローカルで動かせば、マシンの外には何も出ません。OpenRouterのエンドポイントはRecursiveが提供しています。モデルカードによると、ホスト型の条件やデータの扱いは重みのライセンスとは別で、公開された保持期間の条件は見つかりませんでした。
運用： 重みは無料です。ローカルでは、4ビット版に48 GBのメモリを持つMacかGPUが必要です。サーバーではBF16のレプリカ（約80 GB）ごとにH200かB300が1台必要です。ホスト型はOpenRouterで無料かつレート制限付きで、有料のトークン単価は公表されていません。
料金： Apache 2.0でオープンウェイトは無料。OpenRouterに無料でレート制限付きのエンドポイントあり。有料のFlint APIは一部のパートナー向けで、価格は非公開。
Flintのレビューを読む3.9/5 - 27
ライセンスとデータ： Apache 2.0で、別途の許容利用ポリシーも売上の上限もありません。セルフホストならプロンプトは自社のサーバーにとどまります。Aleph Alphaは、顧客個別の作業で顧客データを学習に使うことはないとしています。
運用： FP8の重みは約78 GBです。Aleph Alphaは最低要件としてH200、B200、B300のいずれか1基、または80 GBのA100かH100を2基挙げ、サービングにはH100 2基かH200 2基を推奨しています。ホスト型のトークン単価は公表されていません。
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 - 28
ライセンスとデータ： セルフホストのみです。Apache 2.0ですが、MicrosoftのResponsible AIの注記には研究専用とあり、学習データは公開、ライセンス取得済み、社内の情報源によるものです。モデルカードは、隔離したサンドボックス、認証情報をマウントしないこと、プロンプトインジェクションに備えたネットワークの許可リストを求めています。
運用： BF16の重みは9.48 GBで、ModelFitの計算では32Kトークンのキャッシュ全体が約4.8 GBなので、24 GBのGPU 1枚に両方が収まります。Microsoftは最低限のハードウェアを公開していません。同社のテストでは、タスクあたり平均でモデルの呼び出し18.77回、出力5,499トークンでした。
料金： Apache 2.0で無料です。ただしMicrosoftのリポジトリには、Mageのモデルは研究用で、製品やサービスでの導入を意図したものではないと書かれています。ホスト版のAPIはありません。
Mage-VL-Coworkのレビューを読む3.9/5 - 29
ライセンスとデータ： ライセンス：商用利用には「Built with MiniMax M3」の表記とMiniMaxへの通知が必要です。年間売上2,000万ドル（$20 million）超の製品には事前の書面による許可が必要で、軍事利用は禁止です。MiniMaxのAPI規約では所有権は利用者に残りますが、入力と生成コンテンツをサービスの開発と改善に使えるとされ、オプトアウトや保持期間は公開されていません。
運用： 入力2,000トークン、出力300トークンのサポート返信を月100万件で、標準ティアなら約$960、システムプロンプトをキャッシュすればさらに安くなります。BF16でのセルフホストにはKVキャッシュの前におよそ850 GBのGPUメモリが必要で、8 GPUのH200またはB200ノード、あるいは複数のH100ノードが要ります。
料金： MiniMaxコミュニティライセンスのもとでのオープンウェイトです。APIは512Kまでのプロンプトで100万トークンあたり入力$0.30、出力$1.20、キャッシュ$0.06。512K超は2倍、優先ティアは1.5倍です。
MiniMax-M3 のレビューを読む3.9/5 - 30
ライセンスとデータ： セルフホストなのでデータはローカルにとどまります。OpenMDW-1.1は売上の上限なしで商用利用を認めていますが、モデルに関して特許や著作権で訴訟を起こすと権利が失われます。NVIDIAは事前学習と事後学習のデータセットを公開していますが、多くのソースを非公開としています。
運用： 重みは無料で、Artificial Analysisは74Bの従量制価格を掲載していません。ハードウェア：74Bでは65Kのコンテキストに32 GBのGPU、262Kには48 GBが必要です。E4BのピークはNVIDIAのテストで、RTX 5070からJetson Orinまで3.1〜5.0 GBです。
料金： OpenMDW-1.1のもとでオープンウェイトは無料です。どちらのモデルも従量制のAPI価格は公開されていま せん。E4Bにはbuild.nvidia.comのエンドポイントがあります。
Nemotron 3.5 Bolt (74B-A9B 24GB and E4B 4GB)のレビューを読む3.9/5 - 31
ライセンスとデータ： Apache 2.0で、利用制限はありません。Intern Discoveryのホスト版トライアルのデータの条件はモデルカードに記載がないため、機密性の高い作業ではセルフホストしてください。
運用： 35.95BパラメータでBF16では約72GBなので、80GBのGPU 1枚でキャッシュの余裕はわずかです。FP8版ならその半分で、Q4_K_MのGGUF版はllama.cpp、Ollama、LM Studioで動きます。
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 - 32
ライセンスとデータ： Apache 2.0で、ReflectionのUsage Policyの併用が推奨されています。ReflectionのAPIでは、各レスポンスのreflection-data-retentionヘッダーが、zero、standard、contributorのいずれの保持かを示します。リクエストを学習に使えるのは、組織が受け入れる必要のあるcontributorの条件だけです。
運用： 月に入力10億（1 billion）、出力1億（100 million）トークンで、Together AIかBasetenなら約$520、Nebiusなら約$350です。セルフホストには、KVキャッシュを除いてNVFP4で273 GiB、FP8で468.72 GiB、BF16で933.81 GiBが必要です。
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 - 33
ライセンスとデータ： セルフホストの重みなら、Apache 2.0のもとでデータは社内にとどまります。CohereのAPIプラットフォームはSOC 2 Type IIに対応しています。有料顧客については、記録されたプロンプトと生成結果を30日後に削除し、学習利用はData Controlsでオフにする扱いです（既定値は明記されていません）。ゼロデータ保持は承認されたエンタープライズ顧客のみです。プライベート展開はVPC、オンプレミス、またはModel Vaultで動作し、Cohereはアクセスできないとしています。
運用： セルフホストでは、W4A4でH100 2枚またはB200 1枚、FP8でH100 4枚、BF16で8枚が必要です。ホスト型の場合、入力8,000トークン、出力400トークンのRAG回答を月100万件行うと、OpenRouterの$0.30/$1.50で約$3,000です。
料金： 重みはApache 2.0で無料。Cohere APIの料金は非公開で、OpenRouterでは100万トークンあたり入力$0.30 / 出力$1.50です。プライベート展開は見積もりです。
Command A+のレビューを読む3.8/5 - 34
ライセンスとデータ： セルフホストのため、プロンプトはローカルにとどまります。Apache 2.0は商用利用とファインチューニングを認めており、利用ポリシーが求めるのは適用法令の順守だけです。
運用： 重みは無料で、16GBのGPUに収まります。OpenRouterのホスト型は100万トークンあたり入力$0.018、出力$0.09からで、短い返信を月100万件でも$100を大きく下回ります。Artificial Analysisは指標のタスク1件あたり約$0.01としています。
料金： 重みはApache 2.0で無料。ホスト型はOpenRouterで100万（1M）トークンあたり入力$0.018／出力$0.09から。Artificial Analysisの掲載価格は$0.07／$0.25です。
gpt-oss-20bのレビューを読む3.8/5 - 35
ライセンスとデータ： セルフホストならデータはローカルにとどまります。LFM Open License v1.0は年間売上1,000万ドル未満の組織にのみ商用利用を認め、非営利の研究は例外として認めています。
運用： OpenRouterでは、月に入力10億トークンと出力1億トークンで約$120、Liquid Consoleの$0.10／$1.00では約$200です。セルフホストでは、4ビットで13.58から14.53 GB、Q8_0で25.49 GB、BF16で47.96 GBが必要です。
料金： 重みはLFM Open Licenseで無料（商用利用は年間売上1,000万ドル（$10M）未満のみ）。Liquid Console：100万（1M）トークンあたり入力$0.10／出力$1.00。OpenRouter：$0.05／$0.70。
LFM2.5-24B-A2Bのレビューを読む3.8/5 - 36
ライセンスとデータ： MITの重みは制限のないセルフホストを認めており、患者データにはこちらがより安全なルートです。Vercelでの唯一のプロバイダーはNovitaで、ゲートウェイのページはゼロ保持や学習なしと明示していません。健康情報を送る前にNovitaの規約を確認してください。
運用： 256Kのフルコンテキストでのセルフホストには、141 GBのGPU 4基か80 GBのGPU 8基が必要です。ホスト型では、月に入力1億トークンと出力2,000万トークンで、Vercelの表示価格で推論トークンを除き約$11.40です。
料金： MITのオープンウェイト。Vercel AI Gateway：100万（1M）トークンあたり入力$0.07／出力$0.22（Novitaの行：入力$0.08、キャッシュ$0.02）。
Ling-3.0-flash-Santeのレビューを読む3.8/5 - 37
ライセンスとデータ： 改変版MIT：会社の月間売上が2,000万ド ル（$20 million）未満の場合のみ使用可能です。Mistral Studioでは、無料モードの入力と出力が学習に使われる可能性があり、従量課金の顧客はオプトアウトできます。VibeはEnterpriseを除きデフォルトで学習に使います。
運用： 月に10億入力トークンと1億出力トークンで、定価なら約$2,250、50%のバッチ割引なら約$1,125です。同じ負荷をLarge 4で処理すると約$1,778です。セルフホストでは大半がFP8の約134 GBの重みになるため、最低でも80 GBのGPU 4台が必要です。
料金： 改変版MITライセンスのオープンウェイトです（月間売上2,000万ドル（$20M）超の企業には権利なし）。API：100万入力トークンあたり$1.50、100万出力トークンあたり$7.50。バッチは50%引きです。
Mistral Medium 3.5のレビューを読む3.8/5 - 38
ライセンスとデータ： 利用制限のないApache 2.0です。セルフホストのみなので、第三者のデータ条件は適用されません。モデルカード以外にデータの出所に関する説明はありません。
運用： BF16の重みには約66GBが必要なので、キャッシュの前に24GBのGPUが4台か48GBのGPUが2台要ります。4ビット版は約21GBで、128Kのコンテキストで約28GBのキャッシュが加わります。
料金： Apache 2.0のオープンウェイトです。公式のホスト型APIはありません。
Nanbeige4.3-33Bのレビューを読む3.8/5 - 39
ライセンスとデータ： 自前ホスティングなので、画像は自分のハードウェアにとどまります。重みはNVIDIA Open Model Licenseで、商用利用と派生物は認められ、売上上限もありません。ただし、モデルをめぐって特許や著作権の請求をするとライセンスは終了し、NVIDIAが更新することがあり、再配布にはライセンスとその表示を含める必要があります。Qwen3.5の部分とリポジトリのコードはApache 2.0です。
運用： 重みは無料で、ホスト型の価格はありません。重みのファイルはBF16で19.59 GB、FP8で12.67 GB、NVFP4で9.81 GBです。GGUFのQ4_K_Mは5.63 GBで、0.88 GBのQ8_0のビジョンファイルが加わります。NVFP4がネイティブで動くのはNVIDIA Blackwell GPUだけです。6.42 GBのDSparkドラフトモデルは、TaichuのテストでH800 1基で2.46倍から3.17倍の高速化を示しました。
料金： NVIDIA Open Model Licenseの無料の重みで、Qwen3.5の部分はApache 2.0です。ホスト型APIやトークン単価は公開されていません。費用は自分のGPU代です。
ZDTaichu5.0-9Bのレビューを読む3.8/5 - 40
ライセンスとデータ： セルフホストのため、コードは自社のインフラにとどまります。モデルカードは、ネットワークアクセスを既定でオフにした最小権限のサンドボックスを求めています。FrogNano自体は安全性、拒否、敵対的入力に関する訓練を受けていません。
運用： APIの価格はありません。BF16の重みは約9.3 GBで、これにKVキャッシュが加わり、131Kトークンの上限付近では大きく増えます。CPU、デスクトップ、モバイル、量子化での利用は検証されていません。Microsoftのベンチマークプリセットは各タスクに最大10,800秒と150ステップを与えます。
料金： 重みは無料です（Hugging FaceではMITとタグ付け、カードの表ではApache 2.0）。ホスト型APIはなく、SGLangなどで自分でサービングします。
FrogNano-4B-2609のレビューを読む3.7/5 - 41
ライセンスとデータ： 完全にローカルで動き、どこにも何も送信されません。Gemma 4 12Bから引き継いだApache 2.0です。作者はGoogleとは無関係です。
運用： 無料。Q8_0は12.7 GBでMacでのピークは13.7 GB、Q4_K_Mは7.6 GB、2ビットのファイルは3.9 GBでピークは6.2 GBです。M5 Maxでの速度は毎秒約36から38トークンです。
料金： Apache 2.0で無料：重み、GGUFファイル、デスクトップアプリ、CLI。ホスト型のサービスはありません。
humanizer (12B)のレビューを読む3.7/5 - 42
ライセンスとデータ： Apache 2.0で利用制限はありません。セルフホストなので、ユーザーの記憶は自社のインフラから出ません。すべてのターンをホスト型モデルに送る場合と比べた、プライバシー上の主な利点です。
運用： BF16の重みは約60GBなので、80GBのH100 1基か48GBのGPU 2基が必要です。小さいカードに収める量子化版はまだありません。
料金： Apache 2.0のオープンウェイトです。ホスト型APIはありません。
Hy-Memory-30B-A3Bのレビューを読む3.7/5 - 43
ライセンスとデータ： Apache 2.0は表記や売上の制限なしで商用利用を認めています。MistralのAPIでは、無料ティアの入力と出力はオプトアウトしない限り学習に使われる可能性があり、従量課金の利用者はいつでもオプトアウトできます。高評価・低評価のフィードバックはすべてのプランで利用されることがあります。
運用： 入力1,500トークン、出力250トークンのチャット返信を月100万件で、APIなら約$375、バッチなら約$190です。セルフホストでは、FP8でレプリカあたりH100クラスのGPUが2〜4台、またはDGX B200が1台必要です。
料金： Apache 2.0の重みは無料です。API：100万トークンあたり入力$0.15 / 出力$0.60。バッチは50%引き、キャッシュ済み入力は最大90%引きです。
Mistral Small 4のレビューを読む3.7/5 - 44
ライセンスとデータ： セルフホストなので、プロンプトはデバイスにとどまります。重みはApache 2.0で、モデルカードには学習データや安全性のテストについての記載はありません。読み込みでは公開元自身のモデルのコードが実行されます。
運用： かかるのはハードウェアだけです。BF16の重みは約8.2 GB、Q4_K_MのGGUFは約3.5 GBです。1Mトークンのコンテキストには重みよりはるかに多くのメモリが必要で、モデルカードは小さくすることを勧めています。
料金： Apache 2.0で無料で、自分のハードウェアで動きます。4Bのモデルのホスト版の価格は公開されていません。
Spark-X2.6-4Bのレビューを読む3.7/5 - 45
ライセンスとデータ： Qwen3.6-35B-A3Bから引き継いだApache 2.0で、上流の著作権表示は保持されています。セルフホストのみです。
運用： BF16では80GBのH100またはH200が1枚。DiffuSpaceのテストでは、INT4なら16GBのコンシューマー向けGPUで動作します。
料金： Apache 2.0のオープンウェイト。ホスト型APIはありません。
Clover-35B-A3B-Previewのレビューを読む3.6/5 - 46
ライセンスとデータ ： Falcon LLMライセンス：ロイヤリティ無料、売上の上限なし、クレジット表記が必須で、TIIが更新でき利用者が確認し続ける必要がある利用規定に従います。
運用： 公式のGGUFファイルは、Q4_K_Mの4.6GB、Q8_0の8.1GBからBF16の15.2GBまであり、24GBのGPU1台で本番のバッチを扱えます。比較できるトークン単位のホスト型価格はありません。
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 - 47
ライセンスとデータ： セルフホストのみなので、問題と答えは自分のハードウェアにとどまります。学習データは厳選した3,000億未満のトークンとしか説明されておらず、詳細は技術レポートを待つことになります。
運用： 重みは無料です。1BのBF16のチェックポイントは約2 GBなのでGPU 1基で動かせ、モデルカードに従ってテンソル並列とパイプライン並列は1のままにします。ホスト版の価格はありません。
料金： Apache 2.0の無料のオープンウェイトです。ホスト版のAPIはなく、支払うのは自分のGPUの費用だけです。
Limite 1B - Violettoのレビューを読む3.6/5 - 48
ライセンスとデータ： 推論はネットワークに一切触れず 、エアギャップ環境でも動きます。匿名の利用状況のテレメトリーは標準で有効で、NEEDLE_TELEMETRY=0とDO_NOT_TRACK=1で無効にできます。学習データは独自のもので、公開されていません。
運用： ライセンス料も呼び出しごとの料金もありません。Raspberry Pi 5では、Cactusの報告によるとデコードは20層で毎秒約400トークンから、2層で4,000トークンです。プラットフォームでのファインチューニングと2ビットの事後学習は有料で、価格は公開されていません。
料金： Apache 2.0の無料のオープンウェイトで、ビルド済みのエンジンも無料でダウンロードできます。Cactus Platformは2ビットの事後学習、データセット、完全なファインチューニングを販売していますが、価格は公開されていません。
Needle 3のレビューを読む3.6/5 - 49
ライセンスとデータ： セルフホストのみなので、データは動かしている場所にとどまります。公式のAPIはなく、確認すべきデータ保持や学習の条件もありません。
運用： 重みは無料です。BF16は250 GB（複数GPUのノード）、FP8は133 GB（80 GBのカード2枚）で、80 GBのカード1枚に近いのはNVFP4（77.7 GB）かQ4_K_M（75.8 GB）だけです。Mac向けには68.7 GBのMLX 4ビット版があります。公式のホスト型の価格は公開されていません。NanoGPTは100万トークンあたり入力$0.20、出力$0.80としていますが、モデルを利用不可としています。
料金： MITのもとでオープンウェイトは無料です。費用は自前のハードウェアかホスティングの分だけです。
Ornith-1.5-122Bのレビューを読む3.6/5 - 50
ライセンスとデータ： Apache 2.0は、売上やユーザー数の制限なしに商用利用、ファインチューン、再配布を認めます。セルフホストならプロンプトは社内に留まります。OpenRouterではEU域内ルーティングで利用できず、保持期間はホストごとに異なります。
運用： OpenRouterのホストは100万トークンあたり入力$0.39から$0.75、出力$2.34から$4.50で、ホスト版Qwen3.5-Plusは$0.30/$1.80です。セルフホストでは、FP8で約406 GB（80 GBのGPUを8枚積んだサーバー）、4ビットで214 GB、3ビットで180 GBが必要です。
料金： 重みはApache 2.0で無料です。Alibaba CloudのQwen3.5-Plusとサードパーティのホスティングは別料金です。
Qwen3.5-397B-A17Bのレビューを読む3.6/5 - 51
ライセンスとデータ： 自前ホスティングなので、データはマシン内にとどまります。Apache 2.0は商用利用と改変を認めており、NOTICEファイルにはQwenとISTA-DASLabのクレジットがあります。
運用： 重みは無料で、提供元のAPI価格はありません。ファイルは7.89 GBで、ビジョン用に最大928 MBが加わります。Underdogによると16 GBのノートPCで動きますが、長いコンテキストでのVRAMの数値は公開されていません。
料金： Apache 2.0の無料の重みです。ホスト型APIの価格はありません。自分のハードウェア代を払うか、Underdogアプリ内で使います。
Underdog Saluki 27B 1.0のレビューを読む3.6/5 - 52
ライセンスとデータ： Apache 2.0で、売上上限や利用規定の追加条項なしに商用利用とファインチューニングができます。自前ホスティングなら何もサーバーの外に出ません。OpenRouterのエンドポイントは第三者のPhalaが独自の規約で運営しています。
運用： BF16の重みは約62GB（埋め込みを含めて31.2Bパラメータ）で、80GBのH100 1基に収まります。FP8ではその半分です。11.6GBのコミュニティ版GGUFは16GBのカードに収まります。唯一のホスト型の選択肢であるOpenRouterの無料エンドポイントは、毎分20リクエスト、1日50リクエスト（アカウントで$10分のクレジットを購入すると1日1,000）が上限なので、本番のトラフィックには自前ホスティングが必要です。
料金： Apache 2.0の無料の重みです。提供元のAPIはありません。OpenRouterには、無料モデルのリクエスト上限が適用される無料のエンドポイント（Phalaがホスト）があります。
Xing4.0-29B-A4Bのレビューを読む3.6/5 - 53
ライセンスとデータ： 利用の制限のないApache 2.0で、セルフホストのみです。読み込みにはリモートのコードが必要で、SenseTimeのPythonがあなたのマシンで実行されます。学習データについては、長いシーケンスのマルチモーダルとツールの軌跡の手順以上の説明はありません。
運用： 38.1 GBのチェックポイントと、すべてのサービングの例での4分割のテンソル並列から、単一のカードではなく複数GPUのサーバー向けです。各トークンに56回の層の処理がかかるので、トークンあたりの計算量は9Bより14.6Bのモデルに近くなります。
料金： Apache 2.0で無料。このモデルのホスト版のAPIは記載されていません。
SenseNova-Loop-9B-Previewのレビューを読む3.5/5 - 54
ライセンスとデータ： 利用規定の付属文書のないApache 2.0で、商用利用と再配布が認められます。セルフホストのみなので、データは自分のデバイスやサーバーに留まります。学習データの配合が公開されているため、出所の確認ができます。
運用： 約3.1Bパラメータで、BF16ではおよそ6GBなので、一般向けのGPU 1枚、AppleのノートPC、または4ビットのスマートフォン向け版で動きます。有料APIの掲載がないため、大量利用のコストは自前のハードウェアです。
料金： 重みはApache 2.0で無料で、学習データのレシピとチェックポイントも公開されています。Hugging Face自身のInference Providersにホスト型APIはありません。
SmolLM3-3Bのレビューを読む3.5/5 - 55
ホスト型APIは2026年3月31日に提供終了。オープンウェイトは引き続き利用できます
ライセンスとデータ： Apache 2.0で利用制限はありません。セルフホストなので、サードパーティのホストを選ばない限り、コードが自社のハードウェアから出ることはありません。
運用： ファーストパーティのAPI価格はもうありません。セルフホストでは、公式のFP8の重みに約24GB、Q6_Kで19.3GB、Q4_K_Mで14.3GBのVRAMが必要で、長いコンテキストではKVキャッシュ用のメモリも加わります。
料金： 重みはApache 2.0で無料。MistralのAPI版は2026年3月31日に退役し、Artificial Analysisには公開APIの掲載がありません。
Devstral Small 2のレビューを読む3.4/5 - 56
ライセンスとデータ： MITライセンスです。セルフホストなら画像とプロンプトは手元に留まり、FoundryでのホスティングにはAzureの規約が適用されます。
運用： セルフホストには、48GBのA6000や80GBのA100のように、30GBを大きく超えるGPUが必要です。Foundryの価格は公開されていません。モデルカードにも、他のPhi-4モデルのトークン単価を載せているAzureの小売価格表にも記載がありません。
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 - 57
ライセンスとデータ： 売上上限も別個の利用ポリシーもないMITライセンスです。セルフホストなら音声と画像は自社のハードウェアから出ません。Azureの規約が適用されるのは、Microsoftのホスト型エンドポイントを使う場合だけです。
運用： Azure AI Foundryでは、音声入力は100万トークンあたり$4で、テキストと画像の$0.08に比べて高く、請求額の大半は音声が占めます。出力は100万トークンあたり$0.32で、Azureの小売価格表によれば公開時と同じ料金です。セルフホストには最近のデータセンター向けGPUが1枚必要です。
料金： 重みはMITで無料です。Azure AI Foundry：テキストまたは画像の100万トークンあたり入力$0.08、出力$0.32。音声入力は100万トークンあたり$4です。
Phi-4-multimodalのレビューを読む3.3/5 - 58
ホスト型APIは2026年7月31日に提供終了。オープンウェイトは引き続き利用できます
ライセンスとデータ： 改変版MIT：前月の全世界での月間売上が$20Mを超える企業には、派生物を含めて権利がなく、帰属表示が必要です。セルフホストなら、コードは自社のハードウェアにとどまります。
運用： セルフホストでは重みに約125 GBが必要なため、KVキャッシュを除いても80 GBのGPUを4枚載せたノードが最低ラインです。MistralのAPIでは、月に入力10億トークン、出力1億トークンで、定価で約$600でした。
料金： 改 変版MITライセンスのオープンウェイト（月間売上が$20Mを超える企業は対象外）。2026年7月31日にMistralのAPIから退役しました。
Devstral 2のレビューを読む3.1/5
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。
- MiMo-V2.6-Pro: Hugging Face: XiaomiMiMo/MiMo-V2.6-Pro-RL model card
- Qwen3.8-27B: Hugging Face: Qwen/Qwen3.8-27B model card
- Gemma 4: Google: Gemma 4, byte for byte the most capable open models
- GLM-5.3: Hugging Face: zai-org/GLM-5.3 model card
- SAM 3 (Segment Anything Model 3): Hugging Face: facebook/sam3 (gated model page)
- DeepSeek-V4-Pro: Hugging Face: DeepSeek-V4-Pro model card
- GLM-5.3-Flash: Hugging Face: zai-org/GLM-5.3-Flash model card
- Kimi K3: Kimi K3 tech blog: Open Frontier Intelligence
- DeepSeek-V4.1-Flash: Hugging Face: DeepSeek-V4.1-Flash model card
- Hy4 preview: Hugging Face: tencent/Hy4-preview model card
- Qwen3.8-Flash-Next: Hugging Face: Qwen/Qwen3.8-Flash-Next model card
- Qwen3.8-Max: Qwen Cloud: Qwen3.8-Max
- Step 5 Preview: Hugging Face: stepfun-ai/Step-5-Preview model card
- Ministral 3 (3B, 8B and 14B): Mistral AI: Introducing Mistral 3
- Muse Glimmer: Meta: Introducing Muse Glimmer
- Nemotron 3.5 Super VL: Hugging Face: NVIDIA-Nemotron-3.5-Super-VL-120B-A12B-BF16 model card
- gpt-oss-120b: Hugging Face: openai/gpt-oss-120b model card
- Granite 4.2: IBM Research: Granite 4.2 brings native reasoning to enterprise agents
- LFM3: Liquid AI blog: Introducing LFM3
- Ling-3.1-flash: Hugging Face: inclusionAI/Ling-3.1-flash model card
- MiniCPM-V 4.7 (35B-A3B and 1B): Hugging Face: MiniCPM-V-4.7-35B-A3B model card
- MiniCPM5-2B: Hugging Face: openbmb/MiniCPM5-2B model card
- MiniMax-M3.1-Flash: Hugging Face: MiniMaxAI/MiniMax-M3.1-Flash model card
- Muse Spark Open: Meta AI Research: Introducing Muse Spark Open
- Ternary Bonsai 2 9B: Hugging Face: prism-ml/Ternary-Bonsai-2-9B-gguf model card
- Flint: Flint model card (Hugging Face)
- Kolibri 1: Hugging Face: Aleph-Alpha/Kolibri-1 model card
- Mage-VL-Cowork: Hugging Face: microsoft/Mage-VL-Cowork model card
- MiniMax-M3: Hugging Face: MiniMaxAI/MiniMax-M3 model card
- Nemotron 3.5 Bolt (74B-A9B 24GB and E4B 4GB): Hugging Face: NVIDIA-Nemotron-3.5-Bolt-74B-A9B-24GB-GGUF model card
- Sage-A1.5: Hugging Face: InternScience/Sage-A1.5 model card
- Beam: Hugging Face: reflection/Beam-1.0-501B-A23B model card
- Command A+: Cohere docs: Command A+
- gpt-oss-20b: Hugging Face: openai/gpt-oss-20b
- LFM2.5-24B-A2B: Hugging Face: LFM2.5-24B-A2B model card
- Ling-3.0-flash-Sante: Hugging Face: inclusionAI/Ling-3.0-flash-Sante model card (evaluation table)
- Mistral Medium 3.5: Mistral AI: Remote agents in Vibe, powered by Mistral Medium 3.5
- Nanbeige4.3-33B: Hugging Face: Nanbeige/Nanbeige4.3-33B model card
- ZDTaichu5.0-9B: Hugging Face: TaichuAI/ZDTaichu5.0-9B model card
- FrogNano-4B-2609: Hugging Face: microsoft/FrogNano-4B-2609 model card
- humanizer (12B): Hugging Face: jialinyyzz/humanizer model card
- Hy-Memory-30B-A3B: Hugging Face: tencent/Hy-Memory-30B-A3B model card
- Mistral Small 4: Mistral AI: Introducing Mistral Small 4
- Spark-X2.6-4B: Hugging Face: XHToken/Spark-X2.6-4B model card
- Clover-35B-A3B-Preview: Hugging Face: Diffuspace/Clover-35B-A3B-Preview model card
- Falcon-H1R-7B: Hugging Face: tiiuae/Falcon-H1R-7B model card
- Limite 1B - Violetto: Paradigma: Limite 1B - Violetto release blog
- Needle 3: Cactus Compute: Needle 3 release page
- Ornith-1.5-122B: Ornith-1.5: From Self-Scaffolding to Self-Improvement
- Qwen3.5-397B-A17B: Hugging Face: Qwen/Qwen3.5-397B-A17B model card
- Underdog Saluki 27B 1.0: Hugging Face: Underdog Saluki 27B 1.0 model card
- Xing4.0-29B-A4B: Hugging Face: XingChen-AGI/Xing4.0-29B-A4B model card
- SenseNova-Loop-9B-Preview: Hugging Face: sensenova/SenseNova-Loop-9B-Preview model card
- SmolLM3-3B: Hugging Face: HuggingFaceTB/SmolLM3-3B model card
- Devstral Small 2: Hugging Face: mistralai/Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512 model card
- Phi-4-Reasoning-Vision-15B: Hugging Face: microsoft/Phi-4-reasoning-vision-15B model card
- Phi-4-multimodal: Hugging Face: microsoft/Phi-4-multimodal-instruct model card
- Devstral 2: Hugging Face: mistralai/Devstral-2-123B-Instruct-2512 model card