2026年のオープンソース推論モデル市場が熱い。DeepSeek、GLM、Kimiの3つのモデルが性能とコストパフォーマンスを巡って激しい競争を繰り広げている。誰が最も良い値を提供しているのかをまとめてみた。
まず、DeepSeek-R1は現在、オープンソース推論モデルの中で最も注目されている存在である。Clarifaiの2026年オープンソース推論モデル分析によると、DeepSeek-R1は数学とコーディングのベンチマークで商用モデルに匹敵する性能を示す。671Bパラメータ規模のMoE構造を採用し、実際の推論時には一部の専門家のみが活性化されるため、演算効率が高い。MITライセンスで公開されており、商業的活用にも制約がない点が大きな利点である。
GLM-Z1は中国清華大学チームが開発したモデルで、複雑な推論作業に強みを見せる。SiliconFlowのガイドでは、GLMシリーズが多言語推論能力で高い評価を受けていると分析している。特に中国語と英語の混合作業で安定した性能を示し、軽量バージョンも合わせて提供し、多様な環境に配布できる。
Kimi k1.5はMoonshot AIが公開した推論特化モデルである。WhatLLMの2026年1月分析によると、Kimiは長い文脈処理能力に優れている。最大128Kトークンを処理できるため、長い文書ベースの推論に強みを持つ。ただし、純粋な数学推論ではDeepSeek-R1にやや劣るという評価がある。
コストパフォーマンスの面から見ると、DeepSeek-R1が最もバランスの取れた選択である。性能に対する運営コストが低く、コミュニティのサポートも活発である。GLM-Z1は多言語環境で、Kimi k1.5は長文処理作業でそれぞれ強みがある。結局、用途によって最適なモデルが異なる。
2026年下半期には、これら3つのモデルすべてに後続バージョンが予告されている。オープンソース推論モデルの性能が商用モデルを超える時点が間近に迫っている。ツール費用が負担になる開発者であれば、今がオープンソース推論モデルを検討する適期である。このまとめがモデル選択の参考になることを願う。
FAQ
Q: DeepSeek-R1、GLM-Z1、Kimi k1.5の中でコーディング作業に最も適したモデルは？
A: コーディングベンチマーク基準では、DeepSeek-R1が最も高いスコアを記録している。MoE構造のおかげで演算効率も良く、コーディングアシスタント用途に適している。
Q: 3つのモデルすべてを商業的に自由に使用できるのか？
A: DeepSeek-R1はMITライセンスで制約がほとんどない。GLM-Z1とKimi k1.5はそれぞれ独自のライセンスを適用するため、商業的使用前に必ずライセンス条件を確認する必要がある。
Q: ローカル環境で最も軽く実行できるモデルは？
A: 3つのモデルすべてが軽量バージョンを提供している。DeepSeek-R1は1.5B〜70Bまで多様な蒸留バージョンがあり、GLMも小型モデルを合わせて公開しており、ローカルGPU仕様に合わせて選択できる。