OSSモデルカタログ

自宅サーバーで活用できる、オープンソースAIモデルの総合ガイド。
用途に応じた最適なモデルを見つけましょう。

適材適所のモデル選び

すべてのタスクを超巨大AIで処理するのは非効率です。軽量で特化したモデルを使い分けることで、
コスト、速度、精度のすべてを最適化できます。ここでは、用途別に厳選したOSSモデルを紹介します。

🌟 汎用モデル

幅広いタスクに対応できる、バランスの取れたモデル

🦙 Llama 3 / 3.1 (Meta)

サイズ: 8B / 70B / 405B

オープンソースLLMのデファクトスタンダード。8Bモデルは軽量ながら高性能で、自宅サーバーでの運用に最適。70Bは商用モデルに匹敵する性能を持ちます。

🌪️ Mistral 7B / Mixtral 8x7B

サイズ: 7B / 8x7B (47B)

フランス発の高性能モデル。MixtralはMoE（Mixture of Experts）技術により、47Bの規模ながら13B相当の速度で動作します。

🧞 Qwen 2.5 (Alibaba)

サイズ: 0.5B / 1.5B / 3B / 7B / 14B / 32B / 72B

多言語対応に優れ、特に日本語・中国語の処理能力が高い。豊富なサイズ展開で、用途に応じた選択が可能です。

💎 Gemma 2 (Google)

サイズ: 2B / 9B / 27B

Geminiと同じ技術で作られた軽量モデル。2Bモデルはスマートフォンでも動作する超軽量設計です。

⚡ Phi-3 (Microsoft)

サイズ: 3.8B / 7B / 14B

小型ながら高性能。3.8Bモデルはラップトップでも快適に動作し、実用性の高さが魅力です。

🌏 Yi (01.AI)

サイズ: 6B / 9B / 34B

中国のスタートアップ発。長文処理（200K tokens）に優れ、大量のドキュメント分析に適しています。

💻 コーディング特化モデル

プログラミング支援に最適化されたモデル

🐍 CodeLlama (Meta)

サイズ: 7B / 13B / 34B / 70B

Llama 2ベースのコーディング特化版。Python、JavaScript、C++など主要言語に対応し、コード補完・生成・デバッグに優れます。

🧠 DeepSeek Coder (DeepSeek AI)

サイズ: 1.3B / 6.7B / 33B

中国発のコーディング特化モデル。数学的推論にも強く、アルゴリズム実装やコードレビューで高い精度を発揮します。

🔧 Qwen2.5-Coder (Alibaba)

サイズ: 1.5B / 7B / 32B

Qwenのコーディング特化版。多言語コードの理解に優れ、日本語のコメント付きコード生成も得意です。

🚀 StarCoder 2 (BigCode)

サイズ: 3B / 7B / 15B

Hugging Faceが主導するオープンプロジェクト。600以上のプログラミング言語に対応し、GitHub Copilotの代替として人気です。

🎭 創作・ロールプレイ特化モデル

クリエイティブなタスクやキャラクター対話に最適

🎭 Nous Hermes 2

ベース: Llama 2 / Mixtral

ロールプレイや創作タスクに特化。キャラクター性を持った対話や、小説執筆支援など、クリエイティブな用途で真価を発揮します。

🧙 WizardLM (Microsoft)

サイズ: 7B / 13B / 70B

複雑な指示理解に優れたモデル。多段階の推論や、詳細な条件を含むタスクでも正確に応答できる高い理解力が特徴です。

🌸 Mythomax / Mythomist

ベース: Llama 2

ストーリーテリングに特化したマージモデル。ファンタジー小説やRPGシナリオの執筆支援に最適です。

⚡ 軽量・高速モデル

リソース制約下でも快適に動作する小型モデル

🐦 TinyLlama

サイズ: 1.1B

超軽量ながら実用的な性能。Raspberry Piでも動作し、IoTデバイスへの組み込みに最適です。

🔥 Stable LM 2

サイズ: 1.6B / 12B

Stability AIによる軽量モデル。安定性と速度のバランスが良く、チャットボット用途に人気です。

🎯 Orca 2 (Microsoft)

サイズ: 7B / 13B

推論能力に特化した軽量モデル。大規模モデルの知識を蒸留し、小型ながら高い論理的思考能力を持ちます。

🎯 特殊用途モデル

特定のタスクに最適化されたモデル

📊 Command R+ (Cohere)

サイズ: 104B

RAG（検索拡張生成）に特化。企業向けドキュメント検索や質問応答システムの構築に最適です。

🦅 Falcon (UAE)

サイズ: 7B / 40B / 180B

中東発の高性能モデル。多言語対応に優れ、アラビア語を含む幅広い言語で高精度な応答が可能です。

🔬 BioMistral (Mistral)

サイズ: 7B

医療・生物学分野に特化。論文解析や医学用語の理解に優れ、研究支援ツールとして活用できます。

⚖️ Lawyer LLaMA

ベース: Llama 2

法律文書の理解に特化。契約書レビューや法律相談の補助ツールとして利用できます。

モデル選びのポイント

💡 用途で選ぶ

  • 汎用タスク: Llama 3、Mistral、Qwen
  • コーディング: CodeLlama、DeepSeek Coder、Qwen2.5-Coder
  • 創作・対話: Nous Hermes、WizardLM
  • 軽量・高速: Phi-3、TinyLlama、Gemma 2B

🖥️ ハードウェアで選ぶ

  • エントリー（16GB RAM）: 3B以下のモデル（Phi-3、TinyLlama、Gemma 2B）
  • ミドル（32GB RAM）: 7B〜13Bモデル（Llama 3 8B、Mistral 7B）
  • ハイエンド（64GB+ RAM + GPU）: 70B以上（Llama 3 70B、Mixtral 8x7B）

💡 ヒント: 複数のモデルを用途別に使い分けることで、最高のパフォーマンスを引き出せます。Ollamaを使えば、モデルの切り替えも簡単です。