LLMランキング トップ50
ToolRankによるランキング — ToolPotion独自のトラクションエンジン
現在の 1 位GPT-5.5 AIモデル75強い- 測定済み
- 93
- 平均シグナル強度
- 35.6/100
- 合計オーディエンス
- 62.8M
ToolRank
ToolRank は、ToolPotion が独自に開発したランキングエンジンです。
オープンウェブ全体から数百ものシグナル（実際のトラフィックと人気、オーディエンスとコミュニティの強さ、権威性と継続性、導入状況とエンゲージメント）を継続的に評価し、数百万のデータポイントを処理して、各ツールを実力にふさわしい順位に置きます。
AI の種類ごとに専用の評価モデルを使います。SaaS アプリの勢いを示す根拠は、オープンソースのフレームワークやクリエイターのチャンネルには当てはまらないからです。特定のプラットフォームに存在しないことが不利になることはありません。ToolRank は実在するエビデンスで判断します。
有料の掲載枠はありません。自己申告の数値も使いません。
LLMの中では、DeepSeekが大差で首位に立ち、DeepSeek-R1のようなオープンソースモデルと、OpenAIおよびAnthropic形式に対応するAPIを備えています。コード専用の作業にはCode Llamaを、コーディングに加えて知識労働にはGPT-5.6を選びましょう。 — 編集部の見解
おすすめピックアップ
- # 1一番のおすすめGPT-5.5 AIモデルGPT-5.5は、コーディング、研究、データ分析などの複雑なタスクのために設計されたOpenAIの最新モデルです。効率と知性が向上しており、専門的および科学的な作業に最適です。75ToolRank強い
- # 22位
DeepSeekDeepSeekは、一般的な人工知能の開発に専念するAI研究会社です。DeepSeek-V4、DeepSeek-R1、DeepSeek-Coderなどのオープンソースの最前線LLMを提供し、ユーザーはAIとチャットしたり、さまざまなアプリケーションのためにAPIを介して統合したりできます。72ToolRank強い
- # 33位
Hugging FaceHugging Faceは、オープンソースとオープンサイエンスを通じて人工知能の進展と民主化を目指すプラットフォームです。開発者や研究者向けに幅広いAIモデルとツールを提供しています。71ToolRank強い
- 4
Command R+ モデルCommand R+ は、Cohere の会話型インタラクションおよび長文タスクに最適化された大規模言語モデルです。複雑な RAG ワークフローや多段階ツールの使用に優れ、プロダクション環境での高いパフォーマンスを提供します。55ToolRank堅実 - 5
Kimi K3.1 ProKimi K3.1 Proは、2.8兆のパラメータを持つオープンウェイトのネイティブマルチモーダルエージェントモデルで、高度なアプリケーション向けに設計されています。1百万トークンのコンテキストウィンドウを特徴とし、コーディング、3D制作、金融研究、事実の正確性において大幅な改善を提供します。このモデルはK3.1シリーズの最初のものであり、多様なドメインにわたる大規模な共同強化学習で後訓練されています。54ToolRank堅実 - 6
Mistral Large 4Mistral Large 4は、1兆のパラメータを持つ強力なネイティブマルチモーダルMixture-of-Expertsモデルで、複雑なAIワークロードに対応するよう設計されています。指示のフォロー、推論、コーディング、エージェンティックワークフローに優れ、サイバーセキュリティ、金融、法律において強力なパフォーマンスを提供します。このモデルは160以上の言語をサポートし、1Mのコンテキスト長を特徴としており、多様なアプリケーションに適しています。53ToolRank堅実 - 7
Codestral AI PlatformCodestralは、コード生成タスクのために設計されたオープンウェイトの生成AIモデルです。80以上のプログラミング言語をサポートし、開発者が効率的にコードを記述し、対話できるようにします。22Bパラメータモデルを備え、高度なコード補完とエラー削減機能を提供します。48ToolRank堅実 - 8
DeepSeek-V4.1-Flash-1017DeepSeek-V4.1-Flash-1017は、推論、コーディング、視覚ベンチマークを強化したDeepSeekモデルの更新版です。タスクの実行時間と出力の長さを短縮し、ユーザーにとって迅速かつコスト効率の良いソリューションを提供します。48ToolRank堅実 - 9
Mistral Medium 3.5Mistral Medium 3.5は、エージェントおよびコーディングのユースケースに最適化された最前線クラスのマルチモーダルモデルです。Modified MITライセンスの下でオープンウェイトとしてリリースされ、多様なアプリケーションに対して高度な機能を提供します。47ToolRank堅実 - 10
DeepSeek-V4-Pro-0813DeepSeek-V4-Pro-0813は、エージェント能力と生産環境でのパフォーマンスを向上させるために設計された高度な言語モデルです。これは、デコーディングと推論機能が改善されたDeepSeek-V4-Pro（プレビュー）モデルを基にしており、主要な商用モデルと競争力があります。47ToolRank堅実 - 11
Nemotron 3 Nano OmniNemotron 3 Nano Omniは、NVIDIAによって開発されたオムニモーダル推論モデルで、画像、動画、音声、テキストを処理します。多様なアプリケーションに対応する柔軟なAI機能を提供します。47ToolRank堅実
- 12
NVIDIA Nemotron 3.5 Bolt 74BNVIDIA Nemotron 3.5 Bolt 74Bは、カスタマイズとポストトレーニングのために設計された大規模言語モデルです。テキスト、画像、動画の入力をサポートし、さまざまなアプリケーションに対応します。46ToolRank堅実 - 13
Qwen3-Coder-NextQwen3-Coder-Nextは、コーディングエージェントとローカル開発のために特化されたオープンウェイトの言語モデルです。エージェントトレーニングに優れ、強力なコーディング能力を提供し、推論コストを削減します。45ToolRank堅実 - 14
ノースミニコードノースミニコードは、コード生成とエージェントソフトウェアエンジニアリングのために設計された30B-A3Bパラメータモデルです。Cohere Labsによって開発され、ツール使用機能をサポートし、効率的なアテンション実装を提供して、コーディングタスクを強化します。45ToolRank堅実 - 15
Qwen3.8-2.4T-A95BQwen3.8-2.4T-A95Bは、複雑なタスクのために設計された因果言語モデルで、コーディング、専門的な作業、研究能力を向上させます。広範なコンテキスト長をサポートし、効率的な推論のために人気のフレームワークと統合されています。44ToolRank堅実 - 16
NVIDIA Nemotron 3.5 Super VLNVIDIA Nemotron 3.5 Super VLは、テキスト、画像、動画処理のために設計された大規模言語モデルです。Mamba-2–Transformerハイブリッドアーキテクチャを特徴とし、カスタマイズ、ドメイン適応、フル精度評価に最適です。43ToolRank堅実 - 17
グラナイトスイッチ 4.1 8Bグラナイトスイッチ 4.1 8Bは、ベースモデル、複数のアダプター、およびエンコーダーを統合し、単一のエンドポイントから自然言語応答、意思決定、音声からテキストへの機能を提供するモジュラーLLMです。43ToolRank堅実 - 18
Kimi K2.7 CodeKimi K2.7 Codeは、ソフトウェアエンジニアリングのワークフローを強化するコーディングに特化したエージェントモデルです。トークン効率とタスク完了を改善し、前のバージョンであるKimi K2.6に対して大幅な進歩を提供します。34ToolRank新興 - 19
Solar Open 2Solar Open 2は、Upstageによって開発された大規模言語モデルで、オフィスの生産性やコーディングなどのエージェント的なユースケースに特化しています。ハイブリッドアテンションミクスチャーオブエキスパートアーキテクチャを採用しており、効率的な推論と多言語サポートを提供します。33ToolRank新興 - 20
Kolibri 1Kolibri 1は、Aleph Alphaによって開発された多言語大規模言語モデルです。多段階の推論、検索強化生成、コーディングタスクに優れ、ドイツ語と英語の両方をサポートしています。このモデルは、大きなコンテキストウィンドウを持つ複雑なタスクのために設計されており、Apache 2.0ライセンスの下で利用可能です。33ToolRank新興 - 21
DeepSeek-V4-Flash-0731DeepSeek-V4-Flash-0731は、エージェント能力を強化する高度な言語モデルです。以前のバージョンを上回り、トップのプロプライエタリモデルと競争力を持ち、さまざまなベンチマークでのパフォーマンスが向上しています。31ToolRank新興 - 22
Inkling-SmallInkling-Smallは、テキスト、画像、音声入力を処理してテキスト出力を生成する多用途のマルチモーダルモデルです。開放された重みを持ち、研究や統合をサポートし、チャットボットやコーディングアシスタントなどのAIアプリケーションの開発を支援します。31ToolRank新興 - 23
Mellum2.1 ThinkingMellum2.1 Thinkingは、コーディング、数学、推論における複雑なタスクのために設計された大規模言語モデルです。広範な強化学習のおかげで、リポジトリ作業やツール使用などのエージェンティックタスクに優れています。31ToolRank新興 - 24
Code LlamaCode Llamaは、Metaがコードに特化した大規模言語モデルのファミリーであり、Llama 2をコード重視のデータでさらにトレーニングすることで構築されています。コードを生成し、コードに関する自然言語を生成し、コードを補完・埋め込み、チャット形式でコーディング指示に従います。一般的なコード、Python、指示に従うための専用バリアントがあります。30ToolRank新興 - 25
Hy3Hy3は、Tencent Hyチームによって開発された295BパラメータのMixture-of-Expertsモデルです。推論、エージェント的、長文コンテキストタスクに優れ、さまざまな生産性シナリオで信頼性の高いパフォーマンスを提供します。30ToolRank新興 - 26
LiquidAI LFM2.5-2.6BLiquidAI LFM2.5-2.6Bは、デバイス上での展開を目的としたハイブリッドモデルで、効率的な推論とエージェント機能を提供します。複数の言語をサポートし、さまざまなプラットフォームに最適化されているため、多様なアプリケーションに対応可能です。30ToolRank新興 - 27
Nemotron-Labs-Audex-2BNemotron-Labs-Audex-2Bは、理解、認識、翻訳などの音声タスクのために設計された統合音声テキスト大規模言語モデルです。思考モードと指示モードの両方をサポートし、多様な音声およびテキストアプリケーションに対してコンパクトで効率的なソリューションを提供します。30ToolRank新興 - 28
AliceAI-Foundation-80B-A3B-BaseAliceAI-Foundation-80B-A3B-Baseは、ハイブリッドアーキテクチャとMoEレイヤーを備えた基盤となる言語モデルで、80億のパラメータを持っています。事実に基づく知識タスクに優れ、特にロシア語において高い性能を発揮し、最大262,144トークンのコンテキスト長をサポートします。30ToolRank新興 - 29
Spark-X2.5-4BSpark-X2.5-4Bは、効率性とアクセス性を考慮して設計されたコンパクトな汎用言語モデルです。200以上の言語をサポートし、会話、執筆、コーディングなどのタスクに優れ、最大1Mトークンのコンテキストウィンドウを持っています。29ToolRank新興 - 30
NVIDIA-Nemotron-Labs-Dory1.0-4B-BF16NVIDIA-Nemotron-Labs-Dory1.0-4B-BF16は、一般的な推論のために設計されたループ型大規模言語モデルです。スライディングウィンドウアテンションを備えた正規化されたGPTアーキテクチャを特徴としており、効率的なトークン処理とメモリ管理を提供します。29ToolRank新興 - 31
Nanbeige4.2-3BNanbeige4.2-3Bは、強力な推論能力と整合性を備えたコンパクトなエージェントモデルです。一般的なエージェントおよびコードエージェントタスクにおいて優れた性能を発揮し、パラメータサイズを小さく保ちながらも大規模モデルを上回ります。29ToolRank新興 - 32
Laguna S 2.1Laguna S 2.1は、エージェントコーディングと長期タスクのために設計されたMixture-of-Expertsモデルです。1180億のパラメータを特徴とし、高度な推論能力を提供し、複雑なソフトウェアエンジニアリングアプリケーションに適しています。29ToolRank新興 - 33
Agents-A1Agents-A1は、複数のドメインにわたるエージェント能力を拡張するために設計された35B Mixture-of-Expertsモデルです。長期的な探索、エンジニアリング、科学研究、指示の遵守に優れ、最前線のシステムに対して堅牢なパフォーマンスを提供します。29ToolRank新興 - 34
Hy4 PreviewHy4 Previewは、Tencent Hyチームによって開発された新世代のMixture-of-Expertsモデルです。7700億のパラメータを特徴とし、ソフトウェアエンジニアリング、ゲーム開発、科学研究など、さまざまな分野での生産性向上を目的としています。29ToolRank新興 - 35
Mage-VLMage-VLは、効率的な画像および動画理解のために設計されたコーデックネイティブなプロアクティブストリーミングマルチモーダル基盤モデルです。独自の視覚エンコーダーと因果デコーダーを活用し、リアルタイムストリーミングの認識を向上させながら、計算要求を削減します。28ToolRank新興 - 36
GPT-5.6GPT-5.6は、さまざまなタスクにおける生産性と効率を向上させるために設計されたOpenAIの最新のAIモデルです。コストあたりのパフォーマンスが向上しており、ユーザーはより少ないリソースでより多くの成果を上げることができ、コーディング、知識作業、サイバーセキュリティなどの要求の厳しいワークフローに最適です。28ToolRank新興 - 37
DeepSeek-V3DeepSeek-V3は、6710億のパラメータを持つMixture-of-Experts言語モデルで、効率的な推論とコスト効果の高いトレーニングを目的としています。自然言語処理タスクにおいて強力なパフォーマンスを示し、さまざまなベンチマークで優れた結果を出しています。27ToolRank新興 - 38
Laguna M.1Laguna M.1は、エージェントコーディングと長期タスクのために設計された225BパラメータのMixture-of-Expertsモデルです。高容量の専門家ルーティングとグローバルアテンションアーキテクチャを特徴としており、さまざまなベンチマークで優れたパフォーマンスを発揮します。27ToolRank新興 - 39
Ling-3.0-flash-FinLing-3.0-flash-Finは、Ant Groupによって開発された金融強化モデルで、金融の専門知識と効率的な推論を長期的なワークフローに統合しています。ソースに基づいた金融検索とマルチドキュメント推論を提供します。27ToolRank新興 - 40
Nex-N2.5-miniNex-N2.5-miniは、Nex-AGIの次世代エージェントモデルファミリーの一部です。現実の環境における長期的なタスクに対応するように設計されており、コンピュータの使用、ウェブブラウジング、視覚に基づくエージェントタスクの能力を向上させます。26ToolRank新興 - 41
Ling-3.1-flashLing-3.1-flashは、複雑な現実のタスクに対応するために設計された高度なハイブリッド推論モデルです。5600億の総パラメータと100万トークンのコンテキストウィンドウを備え、医療、金融、ソフトウェア工学などのさまざまな分野でのパフォーマンスを向上させます。26ToolRank新興 - 42
LiquidAI LFM2.5-24B-A2BLiquidAI LFM2.5-24B-A2Bは、迅速でプライベートなオンデバイスエージェント向けに最適化された24Bパラメータの推論モデルです。効率的な推論を特徴とし、複数の言語をサポートしているため、エージェントワークフローやツール使用に最適です。25ToolRank新興 - 43
ALoDLM-8BALoDLM-8Bは、テキストとコードを生成するために設計されたAmazonによって開発された拡散言語モデルです。適応計算を使用して潜在状態を洗練させ、言語タスクにおける効率と精度を向上させます。このモデルは、言語モデリングとコード生成における非商業的研究をサポートするALoDLMファミリーの一部です。25ToolRank新興 - 44
InternLMIntern Large Models（InternLM）は、Shanghai AI Laboratoryが開発したオープンソースのLLMおよびMLLMを提供します。そのスイートには、InternVLやInternLM-XComposerなどのモデルに加え、ファインチューニング用のXTunerやデプロイ用のLMDeployを含む開発およびアプリケーション用のツールチェーンが含まれています。21ToolRank新興 - 45
BloombergGPTBloombergGPTは、金融関連のタスクに特化して調整された500億パラメータを持つ大規模言語モデルです。金融データの処理と分析を強化し、金融業界の専門家に洞察と予測を提供することを目的としています。21ToolRank新興 - 46
Kimi-K2-InstructモデルKimi-K2-Instructは、高度なAIタスク向けに設計された最先端のミクスチャー・オブ・エキスパート言語モデルです。推論、コーディング、ツール使用に優れ、320億のアクティブパラメータを持つ堅牢なパフォーマンスを提供します。20ToolRank新興 - 47
SmolLM3 言語モデルSmolLM3は、3Bパラメータの言語モデルであり、小型モデルの限界を押し広げることを目的としています。デュアルモード推論、6言語、長いコンテキスト処理をサポートし、3B–4Bスケールで強力なパフォーマンスを提供します。20ToolRank新興 - 48
MiniMax M3 - コーディング & エージェンティックフロンティアMiniMax M3は、コーディングとエージェンティックタスクに優れた高度なAIモデルです。1Mのコンテキストウィンドウとネイティブなマルチモーダル理解を備え、MSAアーキテクチャによって支えられています。このモデルはオープンウェイト機能を提供し、開発者や研究者にとって多用途なツールとなっています。19ToolRank萌芽
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BERT 多言語モデルBERTは、100以上の言語をサポートするCasedとUncasedの2つの多言語モデルを提供しています。Casedモデルは、ラテン文字以外のアルファベットや一般的な用途に推奨され、Uncasedモデルは旧バージョンです。これらのモデルは自然言語理解タスク向けに設計されており、特定のアプリケーションに合わせてファインチューニングできます。19ToolRank萌芽 - 50
WeVisOne-VLWeVisOne-VLは、WeChat Vision（テンセント社）が開発した統合ビジョン・言語モデルです。物体検出や画像マッティングなどのタスクにおいて、物体レベルとピクセルレベルの知覚を統合しており、研究目的で設計されています。19ToolRank萌芽
おすすめピックアップ
編集部のまとめ
このボードは、最先端のリリースから自分で動かせる小型のオープンモデルまで、大規模言語モデルをランキングしています。DeepSeekがToolRank 70で大差をつけて首位です。DeepSeek-V4、DeepSeek-R1、DeepSeek-Coderのようなオープンソースモデルを提供し、そのAPIはOpenAIとAnthropicの両方の形式に対応しています。Code Llamaは28で2位に入り、Llama 2をベースにしたMetaのコード特化ファミリーです。GPT-5.6は26で3位につけ、コーディング、知識労働、サイバーセキュリティ向けのOpenAIのモデルです。
オープンウェイトの選択肢が中間層を占めています。DeepSeek-V3は、370億のアクティブパラメータと12.8万トークンのコンテキストを持つ、6,710億パラメータのMixture-of-Expertsモデルです。Kimi-K2-Instruct Modelは、総パラメータ数1兆にまで拡張し、コーディングとツール利用を対象としています。上海AI ラボラトリーのInternLMは、マルチモーダルと数学推論のモデルを加えています。GLM-5.2は、MITライセンスの下で100万トークンのコンテキストまで拡張します。
特定のニッチを埋めるモデルもあります。BloombergGPTは、金融向けに調整された500億パラメータのモデルです。BERT Multilingual Modelsは、分類や感情分析のために100以上の言語をカバーしています。SmolLM3 Language Modelは、30億パラメータと6言語対応を備えた、コンパクトな選択肢です。Mistral-7B-Instruct-v0.3とMixtral-8x22B-Instruct-v0.1は、どちらもファンクションコーリングに対応しています。
モデルをどこで動かすかで選びましょう。DeepSeekのようなAPIは最も早く稼働させられ、オープンウェイトのモデルはホスティングの制御をあなたに委ねます。
LLMの選び方
APIかセルフホストか
DeepSeekとGPT-5.6はAPIを提供しているので、素早く始められます。SmolLM3やGLM-5.2のようなオープンウェイトのモデルは、あなた自身のハードウェアでモデルをホストできます。
コンテキストウィンドウを確認する
長い文書には長いコンテキストが必要です。GLM-5.2は100万トークンを扱い、DeepSeek-V3とKimi-K2-Instructは12.8万トークンに達し、Falcon3-10B-Instructは3.2万トークンまでです。
サイズをハードウェアに合わせる
大きければいいというわけではありません。SmolLM3は30億パラメータである一方、DeepSeek-V3は合計6,710億パラメータあるので、あなたのサーバーが実際に対応できるサイズを選びましょう。
ファンクションコーリングを確認する
エージェントには、外部の関数を呼び出せるモデルが必要です。Mistral-7B-Instruct-v0.3とMixtral-8x22B-Instruct-v0.1は、どちらもファンクションコーリングへの対応を挙げています。