2025年のベスト大規模言語モデル（LLM）10選

最近はXのタイムラインで毎日のように新しいAIモデルが登場します。少し目を離すと、次の“オープンウェイト、GPT-4o級”のリリースを見逃してしまうほどです。

LLaMAが登場したときは大きな話題でした。その後Vicunaが続き、あっという間に状況が変わりました。Hugging Faceは一夜にしてAIのホームページのようになりました。

この分野で開発していると、全部追いかけるべきなのか、それとも動くものを一つ選んで壊れないことを祈るべきなのか、悩むことも多いです。

実際のプロダクトで多くのモデルを試しました。チャットには優秀なものもあれば、llmエージェントやツールチェーンで使うとすぐに破綻するものもあります。

大規模言語モデルとは？

大規模言語モデル（LLM）は、人間の言語を幅広いタスクで理解・生成できるよう訓練されたAIシステムです。

これらのモデルは、書籍やウェブサイト、コード、会話など膨大なテキストをもとに学習し、実際に言語がどのように使われるかを習得しています。

AIチャットボットが、追加の質問にも文脈を理解して応答できるのは、この仕組みのおかげです。

LLMは、文書の要約、質問応答、コード生成、言語翻訳、自然な会話など多様なタスクに対応できます。

チェーン・オブ・ソート・プロンプティングのような研究が進み、LLMをAIエージェントとして活用することも可能になっています。

主要なLLMプロバイダー7社

ベストモデルを紹介する前に、誰がそれらを開発しているのかを知っておく価値があります。

各プロバイダーはモデル設計に独自のアプローチを持ち、規模重視、安全性やマルチモーダル対応、オープンアクセス推進など、重視する点が異なります。

モデルの出自を知ることで、その特徴や対象ユーザーがより明確に見えてきます。

OpenAI

OpenAIはChatGPTやGPTシリーズを開発した企業です。現在、多くの開発チームがOpenAIのモデルを直接利用するか、競合する形でLLMを活用しています。

OpenAIは研究機関と商用プラットフォームの両面を持ち、APIやプロダクト連携を通じてモデルを提供しています。

OpenAIは、GPT-4oのような汎用性の高いGPTチャットボットモデルの開発に注力し、商用・開発者向けAIの分野で大きな影響を与え続けています。

Anthropic

Anthropicは2021年にサンフランシスコで設立されたAI企業で、OpenAI出身のダリオ＆ダニエラ・アモデイ兄妹らが創業メンバーです。

同社は、安全性・操作性・解釈性・長時間対話での信頼性に優れた言語モデルの開発に取り組んでいます。

Claudeシリーズは、指示の理解や文脈保持に強く、複雑なプロンプトや複数ターンの会話でもその特長が発揮されます。

Google DeepMind

DeepMindはGoogleのAI研究部門で、もともとはゲームや強化学習のブレークスルーで知られていました。

現在はGeminiモデルファミリーを手がけ、Googleの多くのAIプロダクトを支えています。

Geminiモデルはマルチモーダル推論や長文脈タスクに強く、検索、YouTube、Drive、AndroidなどGoogleのエコシステムにすでに組み込まれています。

Meta

MetaはLLaMAモデルを開発した企業で、現在入手可能な中でも最も強力なオープンウェイトLLMの一つです。

利用にはライセンス制限がありますが、モデル自体はダウンロード可能で、プライベートな導入や実験によく使われています。

Metaは、外部APIに依存せず、コミュニティが自由にチューニング・ホスティング・システム構築できる高性能モデルの公開に注力しています。

DeepSeek

DeepSeekは中国のAI企業で、推論や検索に特化した競争力のあるオープンウェイトモデルを次々とリリースし注目を集めています。

自社システムの構築や運用に透明性やコントロールを求める開発者に人気です。

xAI

xAIはX（旧Twitter）と密接に連携する独立系AI研究開発企業です。

GrokモデルはXのプロダクトに組み込まれ、会話能力とリアルタイムデータアクセスの両立を目指しています。

Mistral

Mistralはパリ拠点のAIスタートアップで、高性能なオープンウェイトモデルのリリースで知られています。

効率性と使いやすさを重視し、ローカルや低遅延環境での利用にも適したモデルを提供しています。

大規模言語モデル ベスト10

多くの人はランキング表からモデルを選ぶわけではなく、自分に合ったものを選んでいます。

そして「ベスト」とは、最大規模や評価スコアの高さではなく、エージェントの動力にしたいか、コーディングパイプラインを管理したいか、顧客対応に使いたいか、重要な判断を任せたいか、という観点で決まります。

今回選んだモデルは、

• 現在も積極的にメンテナンス・提供されている
• 実際のアプリケーションでテストされている
• 会話・推論・速度・オープン性・マルチモーダル対応など、何かに本当に強みがある

もちろん今後も新しいモデルは登場しますが、ここで紹介するものはすでに実用現場で実力を証明しています。今まさに開発するなら、知っておくべきモデルです。

ベスト会話型LLM

優れた会話モデルは、複数ターンのやりとりでも文脈を保持し、相手のトーンに合わせて調整し、話題が変わっても一貫性を保ちます。

このリストに入るには、モデルが「会話に参加している」と感じられることが重要です。曖昧な表現にも対応し、中断からも自然に復帰し、まるで誰かがちゃんと聞いてくれているような応答が求められます。

1. GPT4o

タグ： 会話型AI、リアルタイム音声、マルチモーダル入力、クローズドソース

GPT-4oはOpenAIが2024年5月にリリースした最新のフラッグシップモデルで、LLMによるリアルタイム・マルチモーダル対話の分野で大きな進化を遂げています。

テキスト、ファイル、画像、音声を入力でき、応答もそれぞれの形式で返すことができます。

最近はGPT-4oの高度な言語理解を使ってフランス語の練習をしていますが、他の追随を許さないレベルです。

音声応答はほぼ瞬時（約320ms）で返り、トーンや感情も人間らしく再現されます。

インターネット上で最も普及しているチャットボットであり、OpenAIエコシステムの追加機能やツールが利用できるため、エンタープライズにも最も選ばれています。

2. Claude 4 Sonnet

タグ： 会話AI、長文脈記憶、エンタープライズ対応、クローズドソース

Claude Sonnet 4はAnthropicが2025年5月にリリースした最新の会話AIモデルです。

自然で考え抜かれた会話を高速で実現し、特にエンタープライズ向けチャットで高いパフォーマンスを発揮します。

長いやりとりでも文脈をしっかり保持し、指示にも忠実に従い、話題やユーザーの意図が変わっても素早く適応します。

従来のClaude 3.7と比べて、Sonnet 4はより焦点を絞った回答を返し、冗長さを抑えつつ一貫性を維持します。

3. Grok 3（xAI）

タグ： 会話AI、リアルタイム認識、ユーモア、クローズドソース

Grok 3は、まるでネットに長く浸かっている人物のようなモデルです。Xと直結しているため、インターネットAPIに縛られず最新ニュースにも即応できます。

LLMのユーモアはたいてい悲劇的ですが、Grokは少なくとも自分がジョークを言っていることを自覚しています。うまくいくこともあれば、空回りすることも。どちらにせよ、話し続けます。

Grokは騒がしく反応的な場面で最も力を発揮します。 たとえば、製品ローンチ中にグループチャットが混乱しているときや、メディアボットがリアルタイムのニュースに皮肉を言っている場面などです。

時々Grokや、その混沌とした双子「Gork」がXのスレッドに現れ、地球が丸いかどうかを誰かが確認するのを手伝っているのを見かけることがあります。見かけたら注目してみてください。

最強の推論型LLM

一部のモデルは速度重視ですが、これらは「考える」ために作られています。複雑な指示に従い、長く重層的なタスクでも集中力を保ちます。

つまり、ただ答えを生成するだけでなく、これまでの進捗を追跡し、結果に応じて調整し、次のステップを意図的に計画します。

多くのモデルはReActやCoTのような推論フレームワークを使っており、AIエージェントの構築や、スピードより構造が求められる課題に最適です。

4. OpenAI o3

タグ： 推論型LLM、Chain-of-Thought、エージェント対応、クローズドソース

OpenAIのo3は、構造的な思考が求められる複雑なタスクに対応するために設計された推論重視のモデルです。

数学、コーディング、科学的な問題解決などで優れており、OpenAI o1から受け継いだChain-of-Thought技術で問題を細かく分解します。

OpenAIは熟慮型アラインメントを使って、より良い計画を立てます。モデルは進む前に自分の判断を安全ガイドと照らし合わせて確認します。

これまでの情報から、OpenAIはo3の知能と4oの柔軟性を組み合わせてGPT-5に統合する可能性が高いです。

5. Claude 4 Opus

タグ： 推論型LLM、長文コンテキスト記憶、エンタープライズ対応、クローズドソース

Claude 4 OpusはAnthropicのフラッグシップモデルですが、Sonnetより明らかに遅くコストも高めです。

Anthropicがこれまでに訓練した中で最大のモデルであり、長い入力でも集中力を保ち、各ステップの論理を維持できます。

情報量の多い資料にも強く、レポートやプロセス文書を渡せば、文脈や参照を踏まえて詳細を順に説明します。

これは、広範なワークスペースで推論できるAIシステムを構築するエンタープライズチームにとって大きな利点です。

6. Gemini 2.5 Pro

タグ： 推論型LLM、長文コンテキストタスク、計画機能、クローズドソース

Gemini 2.5 ProはDeepMindで最も高性能なモデルですが、適切な用途で使う必要があります。

AI Studio内でDeep Researchを有効にすると、完全な推論チェーンで応答し、論理的に意思決定の根拠を示します。

この推論力により、複数ステップのワークフローやエージェントシステムで優位性を発揮します。

Gemini 2.5 Proは、思考の余地と利用できるツールがあるときに最大限の力を発揮します。そのため、構造化された論理重視のアプリケーションをスケールさせたいチームに最適です。

7. DeepSeek R1

タグ： 推論型LLM、長文コンテキスト、研究志向、オープンソース

DeepSeek R1はオープンウェイトで公開され、推論ベンチマークでClaudeやo1を上回り、クローズドリリースを急ぐ各社に衝撃を与えました。

この優位性はアーキテクチャにあります。R1は構造重視で、トークン処理をクリーンにし、会話が長くなったときのアテンションの拡張方法を明確にしています。

論理が必要なエージェントや手順を保持したい場合、R1は唯一のオープンソース推論モデルとして、独自の環境やハードウェアで基礎的な性能を簡単に実現できます。

最強の軽量LLM

モデルが小さくなるほどトレードオフを感じやすくなりますが、うまく設計されていれば小ささを感じさせません。

多くの小型モデルは大型モデルから蒸留され、元のスキルを必要最小限だけ残してサイズを削減しています。

エッジデバイスや低スペック環境、必要ならノートPCでも動作します。

ここでは深い推論や長い会話を求めるのではなく、精度と高速な出力を重視し、クラウド環境を立ち上げずに済ませたい場合に使います。

8. Gemma 3 (4B)

タグ： 軽量LLM、デバイス上での利用、オープンソース

Gemma 3 (4B)はGoogleの大型Gemmaシリーズから派生し、40億パラメータに絞ることで、クラウド接続なしでも手頃なハードウェアで動作します。

親モデルの指示遵守力を維持しつつ、モバイルエージェントやオフラインチャットウィジェットに必要な速度で応答します。

ローカルワークフローに組み込めば、すぐに起動し、メモリ制限が厳しくても安定して動作します。

9. Mistral Small 3.1

タグ： 軽量LLM、デバイス上での利用、オープンソース

Mistral Small 3.1は従来のMistral Smallシリーズをベースにしつつ、一般的なGPU1枚で動作するほど軽量でありながら、128kトークンウィンドウを提供します。

1秒あたり約150トークンをストリーミングし、テキストと基本的な画像プロンプトの両方に対応するため、エッジチャット層や組み込みエージェントに最適です。

10. Qwen 3 (4B)

タグ： 軽量LLM、多言語対応、オープンソース

Qwen 3 4BはAlibabaの大型Qwen-3アーキテクチャを40億パラメータに縮小し、100以上の言語を理解し、ツール呼び出しフレームワークにもスムーズに統合できます。

Apache系ライセンスのオープンウェイトで、手頃なGPUで動作し、開発者が素早い推論を求めるエージェントタスクで注目を集めています。

お気に入りのLLMでエージェントを作る方法

モデルを選びましたか？それでは、実際に使ってみましょう。

LLMが本当に自分の用途に合うかどうかを知る最善の方法は、実際に構築してみて、実際の入力やデプロイフローでどう動くかを確認することです。

この簡単な構築では、Botpress — AIチャットボットやエージェントのビジュアルビルダー — を使います。

ステップ1：エージェントの範囲と役割を定義する

プラットフォームを開く前に、ボットがどんな役割を果たすべきかを明確にしておく必要があります。

最初は少数のタスクから始めて、その実現性や利用状況を見てから拡張していくのが良い方法です。

FAQチャットボットのような小規模なものから始めることで、自分のデータの使われ方や、LLMやツール間で構造化パラメータがどう動くかを理解できます。

ステップ2：ベースエージェントを作成する

Botpress Studioで新しいボットを開き、エージェント用の明確な指示を書きます。

これにより、LLMがどのように振る舞い、どんな仕事を達成しようとしているのかを伝えます。たとえば、マーケティングチャットボット用の指示例は次の通りです：

「あなたは[Company]のマーケティングアシスタントです。ユーザーに製品について案内し、よくある質問に答え、デモ予約やメール登録を促してください。簡潔で親切、積極的に対応してください。」

ステップ3：主要なドキュメントやウェブサイトを追加する

ナレッジベースに情報をアップロードまたは記述して、チャットボットが次のような質問に答えられるようにします：

• 製品比較
• 価格の内訳
• ランディングページのURL
• 主要なCTA（デモ、トライアル、問い合わせフォームのリンク）

コンテンツがファネルに沿っているほど、ボットのパフォーマンスは向上します。

ステップ4：好みのLLMに切り替える

ボットの基本設定が終わったら、チャットボット内の特定の処理に使うLLMを切り替えられます。

ダッシュボード左側のBot設定から切り替えが可能です。

LLMオプションまでスクロールし、ここから好みのLLMを選択できます。

BotpressはOpenAI、Anthropic、Google、Mistral、DeepSeekなどに対応しているので、パフォーマンスとコストのバランスを自由に調整できます。

ステップ5：好きなチャネルにデプロイする

AIエージェントに最適なLLMを決めたら、そのまま複数のプラットフォームに同時展開できます。

チャットボットはWhatsappチャットボットやTelegramチャットボットとしても簡単に変換でき、どんな分野でもユーザーサポートを始められます。

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よくある質問

1. ホスト型LLMとオープンソースLLMの違いは、インフラ以外にどんな点がありますか？

ホステッド型とオープンソース型LLMの違いはインフラだけではありません。ホステッド型LLM（GPT-4oやClaude 3.5など）はAPI経由で手軽に使えますが、クローズドソースでカスタマイズに制限があります。オープンソース型LLM（LLaMA 3やMistralなど）は完全な制御が可能で、コンプライアンスやオンプレミス導入が必要な企業に最適です。

2. GPT-4oやClaude 3.5のようなホスト型LLMを、自分のデータでファインチューニングできますか？

ホステッド型LLMは独自の重みで完全なファインチューニングはできませんが、システムプロンプト、関数呼び出し、埋め込み、RAG（検索拡張生成）などのツールを使って動作を調整し、基盤モデルを変更せずに関連知識を追加できます。

3. LLMは従来のルールベースNLPシステムとどう違いますか？

LLMは、大規模データセットから学習した統計的パターンに基づいて応答を生成するため、柔軟で曖昧さにも対応できます。一方、ルールベースシステムは厳密なロジックに従い、予期しない入力には対応できません。

4. LLMは以前のやり取りを記憶しますか？その管理方法は？

ほとんどのLLMはデフォルトでステートレスであり、過去の会話を記憶しません。メモリはコンテキスト注入（例：セッション内にチャット履歴を保存）でシミュレートする必要がありますが、OpenAIのように永続的なパーソナライズのためのネイティブメモリ機能を提供するプラットフォームもあります。

5. ビジネス用途でLLMを評価する際に最も重要な指標は何ですか？

ビジネス用途でLLMを評価する際は、正確性（出力の正しさ）、応答速度、コスト（特に大量利用時）、安全性（幻覚や有害な内容を避ける能力）を重視してください。その他、多言語対応や統合の柔軟性も重要なポイントです。