2025年の大規模言語モデルLLMsベスト10

OpenAI

OpenAI ChatGPTとGPT シリーズを開発している会社です。今日、LLMs 構築しているほとんどのチームは、彼らのモデルを直接使うか、競合しています。 

OpenAI 、リサーチラボと商用プラットフォームの両方として運営されており、APIと製品の統合を通じてモデルを提供している。

OpenAI 、GPTような幅広い機能を持つ汎用GPT チャットボットモデルの構築に焦点を当てています。OpenAIは、商用および開発者向けのAIの両方において、現在の状況の多くを形成し続けています。

Anthropic

Anthropic サンフランシスコを拠点とするAI企業で、ダリオとダニエラのアモデイ兄妹を含むOpenAI 研究者グループによって2021年に設立された。

チームは、より長い会話において、安全で、操縦可能で、解釈可能で、信頼できる言語モデルを構築することに重点を置いている。

彼らのクロードファミリーは、強い指示追従性と文脈の保持で知られており、その価値は、モデルが微妙なプロンプトやマルチターンの会話をどのように扱うかにはっきりと表れている。

グーグル ディープマインド

ディープマインドはグーグルのAI研究部門であり、もともとはゲームや強化学習におけるブレークスルーで知られていた。

現在は、グーグルのAI製品の多くを支えるジェミニ・モデル・ファミリーの開発チームとなっている。

Geminiのモデルは、マルチモーダルな推論とロングコンテキストのタスクのために構築されており、すでにSearch、YouTube、Drive、Androidなどのエコシステムに統合されている。

メタ

メタ社は、現在入手可能なオープンウェイトLLMs 中で最も強力なLLaMAモデルを開発した会社である。

ライセンスによりアクセスは制限されているが、モデルは完全にダウンロード可能であり、個人的な展開や実験に一般的に使用されている。

Metaの焦点は、外部APIに依存することなく、より広いコミュニティが微調整したり、ホストしたり、システムに組み込んだりできる、有能なモデルをリリースすることにある。

ディープシーク

DeepSeekは中国を拠点とするAI企業で、推論と検索に焦点を当てた競争力のあるオープンウェイトモデルをリリースし、急速に注目を集めている。

彼らのモデルは、システムの構築とデプロイ方法の透明性とコントロールを求める開発者の間で人気がある。

エックスアイ

xAIは、X（旧Twitter）と緊密に連携する独立した研究開発グループとして位置づけられるAI企業である。

同社のGrokモデルはX製品に統合されており、会話機能とリアルタイムのデータアクセスを組み合わせることを目指している。

ミストラル

ミストラルはパリを拠点とするAIスタートアップで、高性能でオープンウェイトなモデルをリリースすることで知られている。  

彼らの研究は効率性とアクセシビリティに重点を置いており、ローカルまたは低レイテンシの展開で使用されることが多い。

1.GPT4o

タグ会話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

GPT2024年5月にリリースされるOpenAI最新のフラッグシップモデルで、LLMs リアルタイムでマルチモーダルなインタラクションを処理する方法を大きく飛躍させるものだ。

テキスト、ファイル、画像、音声を入力として取り込み、それらのフォーマットで応答することができる。

最近、フランス語の練習にGPT幅広い言語理解を使っていますが、これに勝るものはありません。

音声応答はほぼ瞬時（約320ミリ秒）に行われ、驚くほど人間的なトーンやムードまで反映される。

インターネット上で最も採用されているチャットボットの1つであると同時に、OpenAI エコシステムに付属する追加機能やツールのために、企業に最も支持されているチャットボットでもある。 

2.クロード4ソネット

タグ会話AI, ロングコンテクスト記憶, エンタープライズ対応, クローズド・ソース

クロード・ソネット4は、2025年5月にリリースされたAnthropic最新会話AIモデル。

スピードを犠牲にすることなく、思慮深さを感じる自然な会話のために設計されており、企業内のチャット環境では特に優れている。

長時間のやり取りでも文脈を維持し、指示には確実に従い、トピックやユーザーの意図の変化にも素早く適応する。

クロード3.7のような以前のバージョンと比べると、ソネット4はより集中した答えを作り出し、一貫性を失うことなく、冗長さをより厳しくコントロールする。

3.Grok 3 (xAI)

タグ会話型AI, リアルタイム認識, ユーモア, クローズドソース

Grok 3は、ネット歴の長すぎる男という感じだ。Xにワイヤード接続されているため、インターネットAPIに接続しなくてもニュースに追いつくことができる。

LLM ユーモアはたいてい悲劇的だが、グロックは少なくともジョークを言っていることを自覚している。時には着地する。スパイラルに陥ることもある。いずれにせよ、話し続ける。

ノイジーでリアクティブなスペースで最も効果を発揮する。 、製品発表時のグループチャットが溶け合ったり、メディアのボットがリアルタイムのヘッドラインと一緒に悪口を言ったりするような場所だ。

地球が丸いかどうかを確認するために、グロック、あるいはそのカオスな双子である "ゴーク"がXスレッドに潜んでいることがある。だから、目を光らせておくといいかもしれない。

4.OpenAI o3

タグ推論LLM, チェーン・オブ・ソート, エージェント・レディ, クローズドソース

OpenAIo3は、構造化された思考を必要とする複雑なタスクを処理するために設計された推論に特化したモデルである。

数学、コーディング、科学的な問題解決などの分野に秀でており、OpenAI o1から受け継がれた思考の連鎖のテクニックを活用して、問題を管理しやすいステップに分解する。

OpenAI 、より良い行動を計画するために熟慮型アライメントを使用している。 このモデルは、前進する前に、自身の決定を安全ガイドと照らし合わせてチェックする。

我々が見たところ、OpenAI o3の頭脳と4oの柔軟性をGPT5に融合させることで、両者の長所を融合させようとしているようだ。

5.クロード4作品

タグ推論LLM, ロングコンテクスト記憶, エンタープライズ対応, クローズドソース

クロード4オーパスはAnthropicフラッグシップモデルで、ソネットより明らかに遅く、価格も高い。

Anthropic これまでトレーニングしてきた中で最大のモデルであるため、このモデルは長い入力にも集中し、各ステップの背後にあるロジックを保持することができる。

密度の濃い資料を扱うのに最適です。完全なレポートやプロセスドキュメントを与えれば、文脈や参考文献とともに詳細を説明してくれる。

これは、巨大なワークスペースで推論できるAIシステムを構築する企業チームにとって大きな問題だ。

6.ジェミニ2.5プロ

タグ推論LLM, ロングコンテクスト・タスク, 計画能力, クローズドソース

ジェミニ2.5プロは、ディープマインドの最も有能なモデルである。

ディープリサーチを有効にしたAI Studioの内部では 、完全な推論チェーンで応答し、明確なロジックで決定を概説する。

この推論は、マルチステップワークフローやエージェントシステムにおいて優位性を発揮する。

Gemini 2.5 Proは、考えるためのスペースと引き出すためのツールがあるときに最高の力を発揮する。そのため、拡張するための構造を必要とする、地に足のついた、ロジックを意識したアプリケーションを構築するチームにとって、Gemini 2.5 Proは強力な選択肢となる。

7.ディープシークR1

タグ推論LLM, ロングコンテクスト, 研究指向, オープンソース

ディープシークR1はオープンウェイトでドロップし、コア推論ベンチマークでクロードとo1を上回った。

そのエッジはアーキテクチャに由来する。R1は、きれいなトークンの取り扱いと 、会話が長くなったときに注意がどのように拡大されるべきかという明確な感覚に重点を置くことで、構造に傾倒している 。

着地するロジックや保持するステップを必要とするエージェントを構築する場合、R1は、推論モデルの中で唯一のオープンソースモデルであるハードウェアを使用して、独自の条件で非常に簡単に基礎レベルのパフォーマンスを実行する能力を提供します。

8.ジェマ 3 (4B)

タグ軽量LLM、オンデバイス利用、オープンソース

Gemma 3（4B）は、グーグルの大規模なGemmaラインから生まれたもので、40億のパラメータに切り詰められたため、クラウドに接続しなくても控えめなハードウェアで動作する。

親モデルの指示に従う規律を保ちながら、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スピードで回答します。

ローカルのワークフローに落とし込めば、高速に起動し、厳しいメモリ制限の下でも安定した状態を保つことができる。

9.ミストラル・スモール 3.1

タグ軽量LLM、オンデバイス利用、オープンソース

Mistral Small 3.1は、以前のMistral Smallシリーズをベースにしているが、128k-tokenウィンドウを提供しながらも、シングルコンシューマーGPUで実行できるようにフットプリントを軽くしている。

毎秒約150トークンをストリームし、テキストと基本的な画像プロンプトの両方を処理するため、エッジチャットレイヤーや埋め込みエージェントに適している。

10.クウェン 3 (4B)

タグ軽量LLM, 多言語, オープンソース

Qwen 3 4Bは、アリババの大きなQwen-3アーキテクチャを40億パラメータモデルに縮小したもので、100以上の言語を理解し、ツールコールフレームワークにきれいにプラグインできる。

アパッチ・ライセンスのもとオープン・ウェイトで、そこそこのGPUで動作し、開発者が迅速な推論を必要とするエージェント・タスクで注目を集めている。

ステップ1：エージェントの範囲と役割を明確にする

プラットフォームを開設する前に、ボットが果たすべき役割を明確にする必要がある。

良い習慣は、いくつかのタスクから始めて、その実行可能性と採用を確認し、その上に構築することである。

FAQチャットボットで小さく始めると、データがどのように使用され、構造化されたパラメータがLLMs ツール間を移動しているかを理解するのに役立ちます。

ステップ 2: ベースエージェントの作成

Botpress 、新しいボットを開き、エージェントに明確な指示を書きます。

これは、LLM どのように振る舞う必要があり、どのような仕事を達成しようとしているのかを伝えます。マーケティングチャットボットの命令セットの例としては、次のようなものがあります：

「あなたは[会社]のマーケティングアシスタントです。ユーザーが当社の製品について学ぶのを助け、よくある質問に答え、デモの予約やEメールによる最新情報の登録を促します。簡潔に、親切に、積極的に。"

ステップ3：主要な文書とウェブサイトを追加する

チャットボットが答えられるように、ナレッジベースに情報をアップロードするか書き込む：

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

コンテンツがファネルに合致していればしているほど、ボットのパフォーマンスは向上します。

ステップ4：希望するLLM変更する

一般的なボットのセットアップが完了したら、次はチャットボットの特定の操作に使用するLLMs 変更します。

ダッシュボードの左側にある「ボット設定」で切り替えることができます。

LLM オプションに向かい、ここから希望のLLM選ぶことができる。

Botpress OpenAI、Anthropic、Google、Mistral、DeepSeekなどをサポートしているので、パフォーマンスと予算のバランスを自由に調整することができます。

ステップ5：選択したチャンネルにデプロイする

AIエージェントに最適なLLM 決定した後、チャットボットをそのまま異なるプラットフォームに同時に展開することができます。

このチャットボットは、Whatsapp チャットボットや Telegram チャットボットに簡単に変身させることができ、あらゆるドメインでユーザーサポートを開始することができる。

ホスト型LLMs オープンソース型LLMs インフラ以外の違いは何ですか？

ホスト型LLMs APIを通じて簡単に利用でき、セットアップも不要だが、制御が制限されたクローズドなシステムとして機能する。対照的に、オープンソースのLLMs 、完全な透明性、カスタマイズ、再トレーニングを可能にし、説明可能性を必要とするユースケースにより適している。

GPTクロード3.5のようなホストLLMs 自分のデータ用に微調整することはできますか？

ほとんどの場合、ホストされたモデルは完全な微調整をサポートしていない。しかし、モデルを再トレーニングすることなく応答を適応させるために、システム命令、プロンプトエンジニアリング、検索補強生成（RAG）などの設定オプションが提供されていることが多い。

LLMs 従来のルールベースNLPシステムとの比較は？

ルールベースのNLPは、コンピューターに非常に厳密な台本を与えるようなものだが、LLMs 即興の俳優のようなものだ。彼らは膨大なデータからパターンを学び、よりファジーでオープンエンドな言語を扱うことができる。

LLMs 以前の交流の記憶を保持しているのか、またそれはどのように扱われているのか？

ほとんどのLLMs 過去のチャットを覚えていない。メモリは、セッションの追跡やコンテキストの追加によって手動で管理しなければならない。しかし、いくつかのプラットフォーム（メモリー機能を持つGPT ）は、内蔵メモリー機能を提供し始めている。

ビジネスで使用するLLM 評価する際、最も重要な指標は何ですか？

正確さ（正しい答えが返ってくるか）、レイテンシー（どのくらい速いか）、コスト（APIの価格は加算される！）、安全性（奇妙な出力や危険な出力を避けることができるか）について考えてみよう。多言語サポートや統合のしやすさなどはボーナスポイント。