Qwen・DeepSeek・Kimiの違い｜オープンウェイトモデルの選び方
中国発の主要なオープンウェイトモデルの違いを、開発元・規模・ライセンス・入手性の観点から整理します。
- 公開:
- 著者:
- Private AI Navi 編集部
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- 約3分
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3つの位置づけ
| | 開発元 | 特徴 | | --- | --- | --- | | Qwen | Alibaba | 小型からMoEの大型までサイズ展開が広い | | DeepSeek | DeepSeek | 大規模MoEと、推論特化モデル・蒸留版 | | Kimi | Moonshot AI | 超大規模MoE。エージェント/コーディング用途での採用例 |
詳細はモデル一覧の各ページにまとめています。
ローカルで動かすなら
サイズ展開の広さがそのまま選択肢の広さになります。小型モデルが充実しているシリーズのほうが、手元のマシンで動く候補を見つけやすくなります。
必要なメモリの目安はローカルLLMに必要なメモリとVRAMで解説しています。
APIで使うなら
重みが公開されているモデルは、複数のプロバイダが同じモデルをホストしています。つまりモデルを決めてからプロバイダを選ぶことができます。
| サービス | プライバシー方式 | 提供形態 | 総合スコア | 情報の状態 |
|---|---|---|---|---|
| OpenRouter | ZDR | api / marketplace / chat | 39/100 | 一部検証・0日前 |
| Together AI | 学習不使用 | api / gpu-cloud | 24.8/100 | 一部検証・1日前 |
| DeepInfra | 学習不使用 | api | 25.7/100 | 一部検証・1日前 |
| Hyperbolic | 未確認 | api / gpu-cloud | 9/100 | 一部検証・1日前 |
スコアの算出方法は編集方針に記載しています。料金・機能は変更される場合があります。
このとき確認したいのは次の点です。
- 量子化の有無（同じモデル名でも精度が違う場合がある）
- コンテキスト長の上限
- データ保持・学習利用の扱い
- 単価
よくある質問
日本語が一番得意なのはどれですか？
モデルの世代やサイズによって差が大きく、また評価方法によって結論が変わります。編集部で再現可能な比較を行えていないため、本サイトでは順位付けをしていません。実際の用途のプロンプトで試すことをおすすめします。
オープンウェイトなら無料で使えますか？
重みが公開されていても、APIプロバイダ経由で使えば利用料がかかります。無料になるのは自前のハードウェアで動かす場合ですが、その分の設備・電気代は必要です。
本記事の掲載内容の最終確認日: 2026-07-28（7日前）
出典
- #Qwen
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- #Kimi
- #オープンウェイト
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