lobe-chat/locales/ja-JP/models.json

{
  "01-ai/yi-1.5-34b-chat": {
    "description": "零一万物、最新のオープンソース微調整モデル、340億パラメータ、微調整は多様な対話シーンをサポートし、高品質なトレーニングデータで人間の好みに合わせています。"
  },
  "01-ai/yi-1.5-9b-chat": {
    "description": "零一万物、最新のオープンソース微調整モデル、90億パラメータ、微調整は多様な対話シーンをサポートし、高品質なトレーニングデータで人間の好みに合わせています。"
  },
  "360/deepseek-r1": {
    "description": "【360デプロイ版】DeepSeek-R1は、後訓練段階で大規模に強化学習技術を使用し、わずかなラベル付きデータでモデルの推論能力を大幅に向上させました。数学、コード、自然言語推論などのタスクで、OpenAI o1正式版に匹敵する性能を持っています。"
  },
  "360gpt-pro": {
    "description": "360GPT Proは360 AIモデルシリーズの重要なメンバーであり、高効率なテキスト処理能力を持ち、多様な自然言語アプリケーションシーンに対応し、長文理解や多輪対話などの機能をサポートします。"
  },
  "360gpt-pro-trans": {
    "description": "翻訳専用モデルで、深く微調整されており、翻訳効果が優れています。"
  },
  "360gpt-turbo": {
    "description": "360GPT Turboは強力な計算と対話能力を提供し、優れた意味理解と生成効率を備え、企業や開発者にとって理想的なインテリジェントアシスタントソリューションです。"
  },
  "360gpt-turbo-responsibility-8k": {
    "description": "360GPT Turbo Responsibility 8Kは意味の安全性と責任指向を強調し、コンテンツの安全性に高い要求を持つアプリケーションシーンのために設計されており、ユーザー体験の正確性と堅牢性を確保します。"
  },
  "360gpt2-o1": {
    "description": "360gpt2-o1は、ツリーサーチを使用して思考の連鎖を構築し、反省メカニズムを導入し、強化学習で訓練されたモデルであり、自己反省と誤り訂正の能力を備えています。"
  },
  "360gpt2-pro": {
    "description": "360GPT2 Proは360社が発表した高級自然言語処理モデルで、卓越したテキスト生成と理解能力を備え、特に生成と創作の分野で優れたパフォーマンスを発揮し、複雑な言語変換や役割演技タスクを処理できます。"
  },
  "360zhinao2-o1": {
    "description": "360zhinao2-o1は、木探索を使用して思考の連鎖を構築し、反省メカニズムを導入し、強化学習で訓練され、自己反省と誤り訂正の能力を備えています。"
  },
  "4.0Ultra": {
    "description": "Spark4.0 Ultraは星火大モデルシリーズの中で最も強力なバージョンで、ネットワーク検索のリンクをアップグレードし、テキストコンテンツの理解と要約能力を向上させています。これは、オフィスの生産性を向上させ、要求に正確に応えるための全方位のソリューションであり、業界をリードするインテリジェントな製品です。"
  },
  "AnimeSharp": {
    "description": "AnimeSharp（別名「4x‑AnimeSharp」）は、Kim2091がESRGANアーキテクチャを基に開発したオープンソースの超解像モデルで、アニメスタイルの画像の拡大とシャープ化に特化しています。2022年2月に「4x-TextSharpV1」から改名され、元々は文字画像にも対応していましたが、アニメコンテンツ向けに大幅に性能が最適化されています。"
  },
  "Baichuan2-Turbo": {
    "description": "検索強化技術を採用し、大モデルと分野知識、全網知識の全面的なリンクを実現しています。PDF、Wordなどのさまざまな文書のアップロードやURL入力をサポートし、情報取得が迅速かつ包括的で、出力結果は正確かつ専門的です。"
  },
  "Baichuan3-Turbo": {
    "description": "企業の高頻度シーンに最適化され、効果が大幅に向上し、高コストパフォーマンスを実現しています。Baichuan2モデルに対して、コンテンツ生成が20%、知識問答が17%、役割演技能力が40%向上しています。全体的な効果はGPT3.5よりも優れています。"
  },
  "Baichuan3-Turbo-128k": {
    "description": "128Kの超長コンテキストウィンドウを備え、企業の高頻度シーンに最適化され、効果が大幅に向上し、高コストパフォーマンスを実現しています。Baichuan2モデルに対して、コンテンツ生成が20%、知識問答が17%、役割演技能力が40%向上しています。全体的な効果はGPT3.5よりも優れています。"
  },
  "Baichuan4": {
    "description": "モデル能力は国内でトップであり、知識百科、長文、生成創作などの中国語タスクで海外の主流モデルを超えています。また、業界をリードするマルチモーダル能力を備え、複数の権威ある評価基準で優れたパフォーマンスを示しています。"
  },
  "Baichuan4-Air": {
    "description": "モデル能力は国内で第一であり、知識百科、長文、生成創作などの中国語タスクで海外の主流モデルを超えています。また、業界をリードするマルチモーダル能力を持ち、多くの権威ある評価基準で優れたパフォーマンスを示しています。"
  },
  "Baichuan4-Turbo": {
    "description": "モデル能力は国内で第一であり、知識百科、長文、生成創作などの中国語タスクで海外の主流モデルを超えています。また、業界をリードするマルチモーダル能力を持ち、多くの権威ある評価基準で優れたパフォーマンスを示しています。"
  },
  "ByteDance-Seed/Seed-OSS-36B-Instruct": {
    "description": "Seed-OSSは、ByteDanceのSeedチームによって開発された一連のオープンソース大型言語モデルであり、強力な長文コンテキスト処理、推論、エージェント（agent）、および汎用能力に特化して設計されています。このシリーズのSeed-OSS-36B-Instructは360億パラメータを持つ指示微調整モデルで、超長コンテキスト長をネイティブにサポートし、大量のドキュメントや複雑なコードベースを一度に処理可能です。このモデルは推論、コード生成、エージェントタスク（ツール使用など）に特化して最適化されており、バランスの取れた優れた汎用能力を維持しています。特徴の一つに「思考予算（Thinking Budget）」機能があり、ユーザーが必要に応じて推論長を柔軟に調整でき、実際の応用で推論効率を効果的に向上させます。"
  },
  "DeepSeek-R1": {
    "description": "最先端の効率的なLLMで、推論、数学、プログラミングに優れています。"
  },
  "DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B": {
    "description": "DeepSeek R1——DeepSeekスイートの中でより大きく、より賢いモデル——がLlama 70Bアーキテクチャに蒸留されました。ベンチマークテストと人間の評価に基づき、このモデルは元のLlama 70Bよりも賢く、特に数学と事実の正確性が求められるタスクで優れた性能を発揮します。"
  },
  "DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B": {
    "description": "Qwen2.5-Math-1.5Bに基づくDeepSeek-R1蒸留モデルで、強化学習とコールドスタートデータを通じて推論性能を最適化し、オープンソースモデルがマルチタスクの基準を刷新しました。"
  },
  "DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B": {
    "description": "Qwen2.5-14Bに基づくDeepSeek-R1蒸留モデルで、強化学習とコールドスタートデータを通じて推論性能を最適化し、オープンソースモデルがマルチタスクの基準を刷新しました。"
  },
  "DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B": {
    "description": "DeepSeek-R1シリーズは、強化学習とコールドスタートデータを通じて推論性能を最適化し、オープンソースモデルがマルチタスクの基準を刷新し、OpenAI-o1-miniのレベルを超えました。"
  },
  "DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B": {
    "description": "Qwen2.5-Math-7Bに基づくDeepSeek-R1蒸留モデルで、強化学習とコールドスタートデータを通じて推論性能を最適化し、オープンソースモデルがマルチタスクの基準を刷新しました。"
  },
  "DeepSeek-V3": {
    "description": "DeepSeek-V3は、深度求索社が独自に開発したMoEモデルです。DeepSeek-V3は、Qwen2.5-72BやLlama-3.1-405Bなどの他のオープンソースモデルを超える評価成績を収め、性能面では世界トップクラスのクローズドソースモデルであるGPT-4oやClaude-3.5-Sonnetと肩を並べています。"
  },
  "DeepSeek-V3-1": {
    "description": "DeepSeek V3.1：次世代の推論モデルで、複雑な推論と連鎖的思考能力を向上させ、深い分析が必要なタスクに適しています。"
  },
  "DeepSeek-V3-Fast": {
    "description": "モデル提供元：sophnetプラットフォーム。DeepSeek V3 FastはDeepSeek V3 0324バージョンの高TPS高速版で、フルパワーの非量子化モデルです。コードと数学能力が強化され、応答速度がさらに速くなっています！"
  },
  "DeepSeek-V3.1-Fast": {
    "description": "DeepSeek V3.1 FastはDeepSeek V3.1の高TPS高速版です。ハイブリッド思考モード：チャットテンプレートを変更することで、1つのモデルが思考モードと非思考モードの両方を同時にサポートします。よりスマートなツール呼び出し：ポストトレーニング最適化により、モデルのツール使用とエージェントタスクでのパフォーマンスが著しく向上しました。"
  },
  "DeepSeek-V3.1-Think": {
    "description": "DeepSeek-V3.1-思考モード；DeepSeek-V3.1は深度探索が新たにリリースしたハイブリッド推論モデルで、思考モードと非思考モードの2つの推論モードをサポートし、DeepSeek-R1-0528よりも思考効率が向上しています。ポストトレーニング最適化により、エージェントのツール使用とエージェントタスクのパフォーマンスが大幅に向上しました。"
  },
  "Doubao-lite-128k": {
    "description": "Doubao-liteは極めて高速な応答速度と優れたコストパフォーマンスを備え、さまざまなシナリオに柔軟な選択肢を提供します。128kのコンテキストウィンドウでの推論と微調整をサポートします。"
  },
  "Doubao-lite-32k": {
    "description": "Doubao-liteは極めて高速な応答速度と優れたコストパフォーマンスを備え、さまざまなシナリオに柔軟な選択肢を提供します。32kのコンテキストウィンドウでの推論と微調整をサポートします。"
  },
  "Doubao-lite-4k": {
    "description": "Doubao-liteは極めて高速な応答速度と優れたコストパフォーマンスを備え、さまざまなシナリオに柔軟な選択肢を提供します。4kのコンテキストウィンドウでの推論と微調整をサポートします。"
  },
  "Doubao-pro-128k": {
    "description": "最も高性能な主力モデルで、複雑なタスクの処理に適しています。参考質問応答、要約、創作、テキスト分類、ロールプレイなどのシーンで優れた効果を発揮します。128kのコンテキストウィンドウでの推論と微調整をサポートします。"
  },
  "Doubao-pro-32k": {
    "description": "最も高性能な主力モデルで、複雑なタスクの処理に適しています。参考質問応答、要約、創作、テキスト分類、ロールプレイなどのシーンで優れた効果を発揮します。32kのコンテキストウィンドウでの推論と微調整をサポートします。"
  },
  "Doubao-pro-4k": {
    "description": "最も高性能な主力モデルで、複雑なタスクの処理に適しています。参考質問応答、要約、創作、テキスト分類、ロールプレイなどのシーンで優れた効果を発揮します。4kのコンテキストウィンドウでの推論と微調整をサポートします。"
  },
  "DreamO": {
    "description": "DreamOは、ByteDanceと北京大学が共同開発したオープンソースの画像カスタマイズ生成モデルで、統一されたアーキテクチャにより多様なタスクの画像生成をサポートします。効率的な組み合わせモデリング手法を採用し、ユーザーが指定したアイデンティティ、主体、スタイル、背景など複数の条件に基づき、高度に一貫性のあるカスタマイズ画像を生成可能です。"
  },
  "ERNIE-3.5-128K": {
    "description": "百度が独自に開発したフラッグシップの大規模言語モデルで、膨大な中英語のコーパスをカバーし、強力な汎用能力を持っています。ほとんどの対話型質問応答、創作生成、プラグインアプリケーションの要件を満たすことができます。また、百度検索プラグインとの自動接続をサポートし、質問応答情報のタイムリーさを保証します。"
  },
  "ERNIE-3.5-8K": {
    "description": "百度が独自に開発したフラッグシップの大規模言語モデルで、膨大な中英語のコーパスをカバーし、強力な汎用能力を持っています。ほとんどの対話型質問応答、創作生成、プラグインアプリケーションの要件を満たすことができます。また、百度検索プラグインとの自動接続をサポートし、質問応答情報のタイムリーさを保証します。"
  },
  "ERNIE-3.5-8K-Preview": {
    "description": "百度が独自に開発したフラッグシップの大規模言語モデルで、膨大な中英語のコーパスをカバーし、強力な汎用能力を持っています。ほとんどの対話型質問応答、創作生成、プラグインアプリケーションの要件を満たすことができます。また、百度検索プラグインとの自動接続をサポートし、質問応答情報のタイムリーさを保証します。"
  },
  "ERNIE-4.0-8K-Latest": {
    "description": "百度が独自に開発したフラッグシップの超大規模言語モデルで、ERNIE 3.5に比べてモデル能力が全面的にアップグレードされ、さまざまな分野の複雑なタスクシナリオに広く適用されます。百度検索プラグインとの自動接続をサポートし、質問応答情報のタイムリーさを保証します。"
  },
  "ERNIE-4.0-8K-Preview": {
    "description": "百度が独自に開発したフラッグシップの超大規模言語モデルで、ERNIE 3.5に比べてモデル能力が全面的にアップグレードされ、さまざまな分野の複雑なタスクシナリオに広く適用されます。百度検索プラグインとの自動接続をサポートし、質問応答情報のタイムリーさを保証します。"
  },
  "ERNIE-4.0-Turbo-8K-Latest": {
    "description": "百度が自主開発したフラッグシップの超大規模な言語モデルで、総合的なパフォーマンスが優れており、各分野の複雑なタスクシナリオに広く適応します；百度検索プラグインとの自動連携をサポートし、質問応答情報のタイムリーさを保証します。ERNIE 4.0に比べてパフォーマンスが向上しています。"
  },
  "ERNIE-4.0-Turbo-8K-Preview": {
    "description": "百度が独自に開発したフラッグシップの超大規模言語モデルで、総合的なパフォーマンスが優れており、さまざまな分野の複雑なタスクシナリオに広く適用されます。百度検索プラグインとの自動接続をサポートし、質問応答情報のタイムリーさを保証します。ERNIE 4.0に比べてパフォーマンスがさらに優れています。"
  },
  "ERNIE-Character-8K": {
    "description": "百度が独自に開発した垂直シナリオ向けの大規模言語モデルで、ゲームのNPC、カスタマーサービスの対話、対話型キャラクターの役割演技などのアプリケーションシナリオに適しており、キャラクターのスタイルがより鮮明で一貫性があり、指示に従う能力が強化され、推論性能が向上しています。"
  },
  "ERNIE-Lite-Pro-128K": {
    "description": "百度が独自に開発した軽量大規模言語モデルで、優れたモデル効果と推論性能を兼ね備え、ERNIE Liteよりも効果が優れており、低計算能力のAIアクセラレータカードでの推論使用に適しています。"
  },
  "ERNIE-Speed-128K": {
    "description": "百度が2024年に最新リリースした独自開発の高性能大規模言語モデルで、汎用能力が優れており、基盤モデルとして微調整に適しており、特定のシナリオの問題をより良く処理し、優れた推論性能を持っています。"
  },
  "ERNIE-Speed-Pro-128K": {
    "description": "百度が2024年に最新リリースした独自開発の高性能大規模言語モデルで、汎用能力が優れており、ERNIE Speedよりも効果が優れており、基盤モデルとして微調整に適しており、特定のシナリオの問題をより良く処理し、優れた推論性能を持っています。"
  },
  "FLUX-1.1-pro": {
    "description": "FLUX.1.1 Pro"
  },
  "FLUX.1-Kontext-dev": {
    "description": "FLUX.1-Kontext-devはBlack Forest Labsが開発した、Rectified Flow Transformerアーキテクチャに基づくマルチモーダル画像生成・編集モデルで、120億パラメータ規模を持ち、与えられたコンテキスト条件下で画像の生成、再構築、強化、編集に特化しています。本モデルは拡散モデルの制御可能な生成能力とTransformerのコンテキストモデリング能力を融合し、高品質な画像出力を実現。画像修復、画像補完、視覚シーン再構築など幅広いタスクに適用可能です。"
  },
  "FLUX.1-Kontext-pro": {
    "description": "FLUX.1 Kontext [pro]"
  },
  "FLUX.1-dev": {
    "description": "FLUX.1-devはBlack Forest Labsが開発したオープンソースのマルチモーダル言語モデル（Multimodal Language Model, MLLM）で、画像と言語の理解と生成能力を融合し、画像と言語のタスクに最適化されています。先進的な大規模言語モデル（例：Mistral-7B）を基盤に、精巧に設計された視覚エンコーダーと多段階の指示微調整を通じて、画像と言語の協調処理と複雑なタスク推論能力を実現しています。"
  },
  "Gryphe/MythoMax-L2-13b": {
    "description": "MythoMax-L2 (13B)は、革新的なモデルであり、多分野のアプリケーションや複雑なタスクに適しています。"
  },
  "HelloMeme": {
    "description": "HelloMemeは、提供された画像や動作に基づいて自動的にミーム画像、GIF、短い動画を生成するAIツールです。絵画やプログラミングの知識は不要で、参考画像を用意するだけで、見栄えが良く面白く、スタイルが一貫したコンテンツを作成できます。"
  },
  "HiDream-I1-Full": {
    "description": "HiDream-E1-Fullは智象未来（HiDream.ai）が提供するオープンソースのマルチモーダル画像編集大規模モデルで、先進的なDiffusion Transformerアーキテクチャを基盤に、強力な言語理解能力（内蔵LLaMA 3.1-8B-Instruct）を組み合わせています。自然言語指示による画像生成、スタイル転送、局所編集、内容の再描画をサポートし、優れた画像と言語の理解と実行能力を備えています。"
  },
  "HunyuanDiT-v1.2-Diffusers-Distilled": {
    "description": "hunyuandit-v1.2-distilledは軽量化されたテキストから画像生成モデルで、蒸留による最適化が施されており、高品質な画像を迅速に生成可能です。特にリソースが限られた環境やリアルタイム生成タスクに適しています。"
  },
  "InstantCharacter": {
    "description": "InstantCharacterはTencent AIチームが2025年にリリースした、微調整不要（tuning-free）のパーソナライズキャラクター生成モデルで、高忠実度かつクロスシーンで一貫したキャラクター生成を目指しています。単一の参照画像のみでキャラクターをモデリングし、そのキャラクターを多様なスタイル、動作、背景に柔軟に適用可能です。"
  },
  "InternVL2-8B": {
    "description": "InternVL2-8Bは、強力な視覚言語モデルで、画像とテキストのマルチモーダル処理をサポートし、画像内容を正確に認識し、関連する説明や回答を生成することができます。"
  },
  "InternVL2.5-26B": {
    "description": "InternVL2.5-26Bは、強力な視覚言語モデルで、画像とテキストのマルチモーダル処理をサポートし、画像内容を正確に認識し、関連する説明や回答を生成することができます。"
  },
  "Kolors": {
    "description": "KolorsはKuaishouのKolorsチームが開発したテキストから画像生成モデルで、数十億のパラメータで訓練されており、視覚品質、中国語の意味理解、テキストレンダリングにおいて顕著な優位性を持ちます。"
  },
  "Kwai-Kolors/Kolors": {
    "description": "KolorsはKuaishouのKolorsチームが開発した潜在拡散に基づく大規模テキストから画像生成モデルです。数十億のテキスト・画像ペアで訓練され、視覚品質、複雑な意味の正確性、中英文字のレンダリングに優れています。中英両言語の入力をサポートし、中国語特有の内容の理解と生成においても高い性能を発揮します。"
  },
  "Kwaipilot/KAT-Dev": {
    "description": "KAT-Dev（32B）は、ソフトウェアエンジニアリングのタスク向けに設計されたオープンソースの32Bパラメータモデルです。SWE-Bench Verifiedベンチマークにおいて62.4%の解決率を達成し、さまざまな規模のオープンソースモデルの中で第5位にランクインしました。本モデルは、中間トレーニング、教師あり微調整（SFT）、強化学習（RL）など複数の段階を経て最適化されており、コード補完、バグ修正、コードレビューなどの高度なプログラミングタスクに強力なサポートを提供します。"
  },
  "Llama-3.2-11B-Vision-Instruct": {
    "description": "高解像度画像で優れた画像推論能力を発揮し、視覚理解アプリケーションに適しています。"
  },
  "Llama-3.2-90B-Vision-Instruct\t": {
    "description": "視覚理解エージェントアプリケーションに適した高度な画像推論能力を備えています。"
  },
  "Meta-Llama-3-3-70B-Instruct": {
    "description": "Llama 3.3 70B：汎用性の高いTransformerモデルで、対話や生成タスクに適しています。"
  },
  "Meta-Llama-3.1-405B-Instruct": {
    "description": "Llama 3.1の指示調整されたテキストモデルで、多言語対話のユースケースに最適化されており、多くの利用可能なオープンソースおよびクローズドチャットモデルの中で、一般的な業界ベンチマークで優れた性能を発揮します。"
  },
  "Meta-Llama-3.1-70B-Instruct": {
    "description": "Llama 3.1の指示調整されたテキストモデルで、多言語対話のユースケースに最適化されており、多くの利用可能なオープンソースおよびクローズドチャットモデルの中で、一般的な業界ベンチマークで優れた性能を発揮します。"
  },
  "Meta-Llama-3.1-8B-Instruct": {
    "description": "Llama 3.1の指示調整されたテキストモデルで、多言語対話のユースケースに最適化されており、多くの利用可能なオープンソースおよびクローズドチャットモデルの中で、一般的な業界ベンチマークで優れた性能を発揮します。"
  },
  "Meta-Llama-3.2-1B-Instruct": {
    "description": "最先端の小型言語モデルで、言語理解、優れた推論能力、テキスト生成能力を備えています。"
  },
  "Meta-Llama-3.2-3B-Instruct": {
    "description": "最先端の小型言語モデルで、言語理解、優れた推論能力、テキスト生成能力を備えています。"
  },
  "Meta-Llama-3.3-70B-Instruct": {
    "description": "Llama 3.3は、Llamaシリーズの最先端の多言語オープンソース大規模言語モデルで、非常に低コストで405Bモデルに匹敵する性能を体験できます。Transformer構造に基づき、監視付き微調整（SFT）と人間のフィードバックによる強化学習（RLHF）を通じて有用性と安全性を向上させています。その指示調整バージョンは多言語対話に最適化されており、さまざまな業界のベンチマークで多くのオープンソースおよびクローズドチャットモデルを上回る性能を発揮します。知識のカットオフ日は2023年12月です。"
  },
  "Meta-Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-FP8": {
    "description": "Llama 4 Maverick：Mixture-of-Expertsに基づく大規模モデルで、効率的なエキスパート活性化戦略により推論性能を発揮します。"
  },
  "MiniMax-M1": {
    "description": "全く新しい自社開発の推論モデル。世界最先端：80Kの思考チェーン × 1Mの入力で、海外のトップモデルに匹敵する性能を実現"
  },
  "MiniMax-M2": {
    "description": "効率的なコーディングとエージェントワークフローのために設計されたモデル"
  },
  "MiniMax-M2-Stable": {
    "description": "効率的なコーディングとエージェントワークフローのために設計され、高い同時実行性と商用利用に対応しています。"
  },
  "MiniMax-Text-01": {
    "description": "MiniMax-01シリーズモデルでは、大胆な革新を行いました：初めて大規模に線形注意メカニズムを実現し、従来のTransformerアーキテクチャが唯一の選択肢ではなくなりました。このモデルのパラメータ数は4560億に達し、単回のアクティベーションは459億です。モデルの総合性能は海外のトップモデルに匹敵し、世界最長の400万トークンのコンテキストを効率的に処理でき、GPT-4oの32倍、Claude-3.5-Sonnetの20倍です。"
  },
  "MiniMaxAI/MiniMax-M1-80k": {
    "description": "MiniMax-M1はオープンソースの重みを持つ大規模混合注意力推論モデルで、4560億のパラメータを有し、各トークンで約459億のパラメータが活性化されます。モデルは100万トークンの超長文コンテキストをネイティブにサポートし、ライトニングアテンション機構により10万トークンの生成タスクでDeepSeek R1と比べて75％の浮動小数点演算量を削減します。また、MiniMax-M1はMoE（混合エキスパート）アーキテクチャを採用し、CISPOアルゴリズムと混合注意力設計による効率的な強化学習トレーニングを組み合わせ、長文入力推論および実際のソフトウェア工学シナリオで業界最高の性能を実現しています。"
  },
  "MiniMaxAI/MiniMax-M2": {
    "description": "MiniMax-M2 は、エージェントの効率性を再定義するコンパクトで高速かつコスト効率に優れた MoE（Mixture of Experts）モデルです。総パラメータ数は2,300億、アクティブパラメータは100億で、コーディングやエージェントタスクにおいて最高レベルの性能を発揮しつつ、強力な汎用知能を維持します。わずか100億のアクティブパラメータで、大規模モデルに匹敵する性能を実現しており、高効率なアプリケーションに最適な選択肢です。"
  },
  "Moonshot-Kimi-K2-Instruct": {
    "description": "総パラメータ数1兆、活性化パラメータ320億。非思考モデルの中で、先端知識、数学、コーディングにおいてトップレベルの性能を持ち、汎用エージェントタスクに優れています。エージェントタスクに特化して最適化されており、質問に答えるだけでなく行動も可能です。即興的で汎用的なチャットやエージェント体験に最適で、長時間の思考を必要としない反射的モデルです。"
  },
  "NousResearch/Nous-Hermes-2-Mixtral-8x7B-DPO": {
    "description": "Nous Hermes 2 - Mixtral 8x7B-DPO (46.7B)は、高精度の指示モデルであり、複雑な計算に適しています。"
  },
  "OmniConsistency": {
    "description": "OmniConsistencyは大規模なDiffusion Transformers（DiTs）とペアスタイル化データを導入することで、画像から画像へのタスクにおけるスタイルの一貫性と汎化能力を向上させ、スタイルの劣化を防止します。"
  },
  "Phi-3-medium-128k-instruct": {
    "description": "同じPhi-3-mediumモデルですが、RAGまたは少数ショットプロンプティング用により大きなコンテキストサイズを持っています。"
  },
  "Phi-3-medium-4k-instruct": {
    "description": "14Bパラメータのモデルで、Phi-3-miniよりも高品質で、質の高い推論密度のデータに焦点を当てています。"
  },
  "Phi-3-mini-128k-instruct": {
    "description": "同じPhi-3-miniモデルですが、RAGまたは少数ショットプロンプティング用により大きなコンテキストサイズを持っています。"
  },
  "Phi-3-mini-4k-instruct": {
    "description": "Phi-3ファミリーの最小メンバー。品質と低遅延の両方に最適化されています。"
  },
  "Phi-3-small-128k-instruct": {
    "description": "同じPhi-3-smallモデルですが、RAGまたは少数ショットプロンプティング用により大きなコンテキストサイズを持っています。"
  },
  "Phi-3-small-8k-instruct": {
    "description": "7Bパラメータのモデルで、Phi-3-miniよりも高品質で、質の高い推論密度のデータに焦点を当てています。"
  },
  "Phi-3.5-mini-instruct": {
    "description": "Phi-3-miniモデルの更新版です。"
  },
  "Phi-3.5-vision-instrust": {
    "description": "Phi-3-visionモデルの更新版です。"
  },
  "Pro/Qwen/Qwen2-7B-Instruct": {
    "description": "Qwen2-7B-InstructはQwen2シリーズの指示微調整大規模言語モデルで、パラメータ規模は7Bです。このモデルはTransformerアーキテクチャに基づき、SwiGLU活性化関数、注意QKVバイアス、グループクエリ注意などの技術を採用しています。大規模な入力を処理することができます。このモデルは言語理解、生成、多言語能力、コーディング、数学、推論などの複数のベンチマークテストで優れたパフォーマンスを示し、ほとんどのオープンソースモデルを超え、特定のタスクでは専有モデルと同等の競争力を示しています。Qwen2-7B-Instructは多くの評価でQwen1.5-7B-Chatを上回り、顕著な性能向上を示しています。"
  },
  "Pro/Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct": {
    "description": "Qwen2.5-7B-InstructはAlibaba Cloudが発表した最新の大規模言語モデルシリーズの一つです。この7Bモデルはコーディングや数学などの分野で顕著な能力の改善を持っています。このモデルは29以上の言語をカバーする多言語サポートも提供しており、中国語、英語などが含まれています。モデルは指示の遵守、構造化データの理解、特にJSONのような構造化出力の生成において顕著な向上を示しています。"
  },
  "Pro/Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct": {
    "description": "Qwen2.5-Coder-7B-InstructはAlibaba Cloudが発表したコード特化型大規模言語モデルシリーズの最新バージョンです。このモデルはQwen2.5を基に、55兆トークンの訓練を通じて、コード生成、推論、修正能力を大幅に向上させました。コーディング能力を強化するだけでなく、数学および一般的な能力の利点も維持しています。このモデルはコードエージェントなどの実際のアプリケーションに対して、より包括的な基盤を提供します。"
  },
  "Pro/Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct": {
    "description": "Qwen2.5-VLはQwenシリーズの新メンバーで、強力な視覚理解能力を備えています。画像内のテキスト、チャート、レイアウトを分析でき、長い動画の理解やイベントの捕捉が可能です。推論やツール操作が行え、多様な形式の物体位置特定や構造化された出力生成をサポートします。動画理解のための動的解像度とフレームレートのトレーニングが最適化され、視覚エンコーダーの効率も向上しています。"
  },
  "Pro/THUDM/GLM-4.1V-9B-Thinking": {
    "description": "GLM-4.1V-9B-Thinking は、智譜AIと清華大学KEG研究室が共同で発表したオープンソースの視覚言語モデル（VLM）であり、複雑なマルチモーダル認知タスクの処理に特化して設計されています。本モデルはGLM-4-9B-0414の基礎モデルをベースに、「思考の連鎖（Chain-of-Thought）」推論メカニズムを導入し、強化学習戦略を採用することで、マルチモーダル間の推論能力と安定性を大幅に向上させています。"
  },
  "Pro/THUDM/glm-4-9b-chat": {
    "description": "GLM-4-9B-Chatは智譜AIが提供するGLM-4シリーズの事前訓練モデルのオープンバージョンです。このモデルは意味、数学、推論、コード、知識などの複数の側面で優れたパフォーマンスを示します。多輪対話をサポートするだけでなく、GLM-4-9B-Chatはウェブブラウジング、コード実行、カスタムツール呼び出し（Function Call）、長文推論などの高度な機能も備えています。モデルは中国語、英語、日本語、韓国語、ドイツ語など26の言語をサポートしています。多くのベンチマークテストで、GLM-4-9B-Chatは優れた性能を示し、AlignBench-v2、MT-Bench、MMLU、C-Evalなどでの評価が行われています。このモデルは最大128Kのコンテキスト長をサポートし、学術研究や商業アプリケーションに適しています。"
  },
  "Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1": {
    "description": "DeepSeek-R1は、強化学習（RL）駆動の推論モデルで、モデル内の繰り返しと可読性の問題を解決します。RLの前に、DeepSeek-R1はコールドスタートデータを導入し、推論性能をさらに最適化しました。数学、コード、推論タスクにおいてOpenAI-o1と同等の性能を発揮し、精巧に設計されたトレーニング手法によって全体的な効果を向上させています。"
  },
  "Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B": {
    "description": "DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B は、Qwen2.5-Math-7B を基に知識蒸留によって得られたモデルです。このモデルは、DeepSeek-R1 によって生成された80万の精選されたサンプルを使用して微調整されており、優れた推論能力を発揮します。複数のベンチマークテストで優れた性能を示し、MATH-500では92.8%の精度、AIME 2024では55.5%の合格率、CodeForcesでは1189のスコアを達成し、7B規模のモデルとして強力な数学およびプログラミング能力を実証しています。"
  },
  "Pro/deepseek-ai/DeepSeek-V3": {
    "description": "DeepSeek-V3は、6710億パラメータを持つ混合専門家（MoE）言語モデルで、多頭潜在注意力（MLA）とDeepSeekMoEアーキテクチャを採用し、無補助損失の負荷バランス戦略を組み合わせて推論とトレーニングの効率を最適化しています。14.8兆の高品質トークンで事前トレーニングを行い、監視付き微調整と強化学習を経て、DeepSeek-V3は他のオープンソースモデルを超え、先進的なクローズドモデルに近づいています。"
  },
  "Pro/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Terminus": {
    "description": "DeepSeek-V3.1-Terminus は深度求索（DeepSeek）による V3.1 モデルのアップデート版で、ハイブリッドエージェント大規模言語モデルとして位置付けられています。今回のアップデートはモデルの既存能力を維持しつつ、ユーザーからのフィードバックに基づく問題修正と安定性の向上に注力しています。言語の一貫性が大幅に改善され、中英混用や異常文字の出現が減少しました。モデルは「思考モード」（Thinking Mode）と「非思考モード」（Non-thinking Mode）を統合しており、ユーザーはチャットテンプレートを通じて柔軟に切り替え、異なるタスクに対応可能です。重要な最適化として、V3.1-Terminus はコードエージェント（Code Agent）と検索エージェント（Search Agent）の性能を強化し、ツール呼び出しや多段階の複雑なタスク実行においてより信頼性が高まりました。"
  },
  "Pro/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp": {
    "description": "DeepSeek-V3.2-Exp は、DeepSeek によってリリースされた実験的な V3.2 バージョンであり、次世代アーキテクチャへの移行に向けた中間的な探求です。V3.1-Terminus を基盤に、長文脈の学習と推論効率を向上させるために DeepSeek スパースアテンション（DeepSeek Sparse Attention、DSA）メカニズムを導入し、ツールの呼び出し、長文書の理解、多段階推論に特化した最適化が施されています。V3.2-Exp は研究と製品化の橋渡しとなるモデルであり、高文脈予算のシナリオでより高い推論効率を追求するユーザーに適しています。"
  },
  "Pro/moonshotai/Kimi-K2-Instruct-0905": {
    "description": "Kimi K2-Instruct-0905 は Kimi K2 の最新かつ最強のバージョンです。これはトップクラスの混合専門家（MoE）言語モデルであり、総パラメータ数は1兆、活性化パラメータ数は320億を誇ります。このモデルの主な特徴は、強化されたエージェントのコーディング知能であり、公開ベンチマークテストおよび実世界のエージェントコーディングタスクで顕著な性能向上を示しています。また、フロントエンドのコーディング体験も改善され、フロントエンドプログラミングの美観と実用性の両面で進歩しています。"
  },
  "Pro/moonshotai/Kimi-K2-Thinking": {
    "description": "Kimi K2 Thinking Turbo は、Kimi K2 シリーズの Turbo バージョンであり、推論速度とスループットを最適化しつつ、K2 Thinking の多段階推論とツール呼び出し機能を保持しています。本モデルは混合エキスパート（MoE）アーキテクチャに基づき、総パラメータ数は約1兆、ネイティブで256Kのコンテキストをサポートし、大規模なツール呼び出しを安定して実行可能です。低遅延・高並列性が求められるプロダクション環境に最適です。"
  },
  "QwQ-32B-Preview": {
    "description": "QwQ-32B-Previewは、複雑な対話生成と文脈理解タスクを効率的に処理できる革新的な自然言語処理モデルです。"
  },
  "Qwen/QVQ-72B-Preview": {
    "description": "QVQ-72B-Previewは、Qwenチームによって開発された視覚推論能力に特化した研究モデルであり、複雑なシーン理解と視覚関連の数学問題を解決する上で独自の利点を持っています。"
  },
  "Qwen/QwQ-32B": {
    "description": "QwQはQwenシリーズの推論モデルです。従来の指示調整モデルと比較して、QwQは思考と推論能力を備えており、特に困難な問題を解決する際に、下流タスクでのパフォーマンスを大幅に向上させることができます。QwQ-32Bは中型の推論モデルであり、最先端の推論モデル（DeepSeek-R1、o1-miniなど）との比較において競争力のあるパフォーマンスを発揮します。このモデルはRoPE、SwiGLU、RMSNorm、Attention QKVバイアスなどの技術を採用しており、64層のネットワーク構造と40のQアテンションヘッド（GQAアーキテクチャではKVは8個）を持っています。"
  },
  "Qwen/QwQ-32B-Preview": {
    "description": "QwQ-32B-PreviewはQwenの最新の実験的研究モデルで、AIの推論能力を向上させることに特化しています。言語の混合、再帰的推論などの複雑なメカニズムを探求することで、主な利点は強力な推論分析能力、数学およびプログラミング能力です。同時に、言語切り替えの問題、推論のループ、安全性の考慮、その他の能力の違いも存在します。"
  },
  "Qwen/Qwen-Image": {
    "description": "Qwen-Image は、アリババの通義千問チームによって開発された画像生成の基盤モデルで、200億のパラメータを備えています。このモデルは、複雑なテキストレンダリングや精密な画像編集において顕著な進歩を遂げており、特に高精度な中国語および英語の文字を含む画像の生成に優れています。Qwen-Image は、複数行のレイアウトや段落レベルのテキストにも対応し、画像生成時におけるレイアウトの一貫性と文脈の調和を保つことができます。卓越したテキストレンダリング能力に加え、リアルな写真からアニメ風の美学まで幅広いアートスタイルをサポートし、多様な創作ニーズに柔軟に対応可能です。また、スタイル変換、オブジェクトの追加・削除、ディテールの強化、テキスト編集、人体のポーズ操作などの高度な操作にも対応する強力な画像編集・理解能力を備えており、言語・レイアウト・画像を統合した包括的なインテリジェント視覚創作・処理の基盤モデルを目指しています。"
  },
  "Qwen/Qwen-Image-Edit-2509": {
    "description": "Qwen-Image-Edit-2509 は、アリババの通義千問チームによって開発された Qwen-Image の最新画像編集バージョンです。本モデルは、200億パラメータの Qwen-Image を基に高度なトレーニングを施し、その独自のテキストレンダリング能力を画像編集分野へと拡張することに成功しました。特に、画像内の文字に対する精密な編集が可能です。Qwen-Image-Edit は革新的なアーキテクチャを採用しており、入力画像を Qwen2.5-VL（視覚的意味制御用）と VAE Encoder（視覚的外観制御用）に同時に入力することで、意味と外観の両面における編集能力を実現しています。これにより、要素の追加・削除・変更といった局所的な外観編集だけでなく、IP創作やスタイル変換など、意味の一貫性を保つ高度な視覚的意味編集にも対応可能です。複数の公開ベンチマークにおいて最先端（SOTA）の性能を示しており、強力な画像編集基盤モデルとして位置づけられています。"
  },
  "Qwen/Qwen2-72B-Instruct": {
    "description": "Qwen2は、先進的な汎用言語モデルであり、さまざまな指示タイプをサポートします。"
  },
  "Qwen/Qwen2-7B-Instruct": {
    "description": "Qwen2-72B-InstructはQwen2シリーズの指示微調整大規模言語モデルで、パラメータ規模は72Bです。このモデルはTransformerアーキテクチャに基づき、SwiGLU活性化関数、注意QKVバイアス、グループクエリ注意などの技術を採用しています。大規模な入力を処理することができます。このモデルは言語理解、生成、多言語能力、コーディング、数学、推論などの複数のベンチマークテストで優れたパフォーマンスを示し、ほとんどのオープンソースモデルを超え、特定のタスクでは専有モデルと同等の競争力を示しています。"
  },
  "Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct": {
    "description": "Qwen2-VLはQwen-VLモデルの最新のイテレーションで、視覚理解のベンチマークテストで最先端の性能を達成しました。"
  },
  "Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct": {
    "description": "Qwen2.5は、新しい大型言語モデルシリーズで、指示型タスクの処理を最適化することを目的としています。"
  },
  "Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct": {
    "description": "Qwen2.5は、新しい大型言語モデルシリーズで、指示型タスクの処理を最適化することを目的としています。"
  },
  "Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct": {
    "description": "アリババクラウドの通義千問チームが開発した大規模言語モデル"
  },
  "Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct-128K": {
    "description": "Qwen2.5は新しい大型言語モデルシリーズで、より強力な理解と生成能力を持っています。"
  },
  "Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct-Turbo": {
    "description": "Qwen2.5は新しい大型言語モデルシリーズで、指示タスクの処理を最適化することを目的としています。"
  },
  "Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct": {
    "description": "Qwen2.5は、新しい大型言語モデルシリーズで、指示型タスクの処理を最適化することを目的としています。"
  },
  "Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct-Turbo": {
    "description": "Qwen2.5は新しい大型言語モデルシリーズで、指示タスクの処理を最適化することを目的としています。"
  },
  "Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct": {
    "description": "Qwen2.5-Coderはコード作成に特化しています。"
  },
  "Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct": {
    "description": "Qwen2.5-Coder-7B-InstructはAlibaba Cloudが発表したコード特化型大規模言語モデルシリーズの最新バージョンです。このモデルはQwen2.5を基に、55兆トークンの訓練を通じて、コード生成、推論、修正能力を大幅に向上させました。コーディング能力を強化するだけでなく、数学および一般的な能力の利点も維持しています。このモデルはコードエージェントなどの実際のアプリケーションに対して、より包括的な基盤を提供します。"
  },
  "Qwen/Qwen2.5-VL-32B-Instruct": {
    "description": "Qwen2.5-VL-32B-Instructは、通義千問チームが開発したマルチモーダル大規模言語モデルで、Qwen2.5-VLシリーズの一部です。このモデルは一般的な物体認識に優れるだけでなく、画像内のテキスト、チャート、アイコン、グラフィック、レイアウトの分析も可能です。視覚エージェントとして機能し、推論と動的なツール操作が可能で、コンピュータやスマートフォンの操作能力を備えています。さらに、画像内のオブジェクトを正確に位置特定でき、請求書や表などの構造化された出力を生成します。前世代モデルであるQwen2-VLと比較して、強化学習による数学的思考力と問題解決能力が向上し、応答スタイルも人間の嗜好により適合しています。"
  },
  "Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct": {
    "description": "Qwen2.5-VLはQwen2.5シリーズの視覚言語モデルです。このモデルは複数の面で大幅な改善が見られます：一般的な物体の認識、テキスト・図表・レイアウトの分析能力が強化された視覚理解能力を備えています；視覚エージェントとして推論を行い、ツール使用を動的に指導できます；1時間以上の長い動画を理解し、重要なイベントを捕捉することが可能です；境界ボックスやポイントを生成することで画像内の物体を正確に位置特定できます；特に請求書や表などのスキャンデータに適した構造化出力の生成をサポートしています。"
  },
  "Qwen/Qwen3-14B": {
    "description": "Qwen3は、能力が大幅に向上した新世代の通義千問大モデルであり、推論、一般、エージェント、多言語などの複数のコア能力で業界のリーダーレベルに達し、思考モードの切り替えをサポートしています。"
  },
  "Qwen/Qwen3-235B-A22B": {
    "description": "Qwen3は、能力が大幅に向上した新世代の通義千問大モデルであり、推論、一般、エージェント、多言語などの複数のコア能力で業界のリーダーレベルに達し、思考モードの切り替えをサポートしています。"
  },
  "Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507": {
    "description": "Qwen3シリーズのフラッグシップ混合専門家（MoE）大規模言語モデルで、Alibaba Cloud Tongyi Qianwenチームが開発。総パラメータ2350億、推論時に220億パラメータを活性化します。Qwen3-235B-A22Bの非思考モードのアップデート版で、指示遵守、論理推論、テキスト理解、数学、科学、プログラミング、ツール使用などの汎用能力が大幅に向上。多言語の長尾知識カバーを強化し、主観的かつオープンなタスクにおけるユーザーの好みにより良く整合し、より有用で高品質なテキスト生成を実現します。"
  },
  "Qwen/Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507": {
    "description": "Qwen3シリーズの大型言語モデルの一つで、Alibaba Tongyi Qianwenチームが開発。複雑な推論タスクに特化し、混合専門家（MoE）アーキテクチャを採用。総パラメータ2350億、トークンごとに約220億パラメータを活性化し、計算効率を高めつつ強力な性能を維持。論理推論、数学、科学、プログラミング、学術ベンチマークなど専門知識を要するタスクで顕著な性能向上を示し、オープンソースの思考モデルの中でトップレベル。指示遵守、ツール使用、テキスト生成などの汎用能力も強化し、256Kの長文コンテキスト理解をネイティブにサポート。深い推論や長文処理が必要なシナリオに最適です。"
  },
  "Qwen/Qwen3-30B-A3B": {
    "description": "Qwen3は、能力が大幅に向上した新世代の通義千問大モデルであり、推論、一般、エージェント、多言語などの複数のコア能力で業界のリーダーレベルに達し、思考モードの切り替えをサポートしています。"
  },
  "Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507": {
    "description": "Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507は、Qwen3-30B-A3Bの非思考モードのアップデート版です。これは総パラメータ数305億、活性化パラメータ数33億の混合エキスパート（MoE）モデルです。本モデルは指示遵守、論理推論、テキスト理解、数学、科学、コーディング、ツール使用などの汎用能力を大幅に強化しました。また、多言語のロングテール知識カバレッジに実質的な進展を遂げ、主観的かつオープンなタスクにおけるユーザーの好みにより良く適合し、より有用な応答と高品質なテキストを生成できます。さらに、本モデルの長文理解能力は256Kにまで強化されています。本モデルは非思考モードのみをサポートし、出力に`<think></think>`タグは生成されません。"
  },
  "Qwen/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507": {
    "description": "Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 はアリババ（Alibaba）の通義千問チームが公開した Qwen3 シリーズの最新の思考モデルです。総パラメータ数305億、アクティベーションパラメータ33億を有する混合エキスパート（MoE）モデルとして、複雑なタスクの処理能力の向上に特化しています。本モデルは論理推論、数学、科学、プログラミング、そして人間の専門知識を要する学術ベンチマークにおいて顕著な性能向上を示しています。同時に、指示の遵守、ツールの利用、テキスト生成、人間の嗜好との整合といった汎用能力も大幅に強化されています。モデルはネイティブで256Kの長文コンテキスト理解をサポートし、最大100万トークンまで拡張可能です。このバージョンは「思考モード」向けに設計されており、詳細なステップごとの推論を通じて高度に複雑なタスクを解決することを目的としており、エージェント機能も優れています。"
  },
  "Qwen/Qwen3-32B": {
    "description": "Qwen3は、能力が大幅に向上した新世代の通義千問大モデルであり、推論、一般、エージェント、多言語などの複数のコア能力で業界のリーダーレベルに達し、思考モードの切り替えをサポートしています。"
  },
  "Qwen/Qwen3-8B": {
    "description": "Qwen3は、能力が大幅に向上した新世代の通義千問大モデルであり、推論、一般、エージェント、多言語などの複数のコア能力で業界のリーダーレベルに達し、思考モードの切り替えをサポートしています。"
  },
  "Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct": {
    "description": "Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct はアリババの通義千問チームが開発した Qwen3 シリーズのコードモデルです。精練・最適化されたモデルとして、高い性能と効率を維持しつつ、コード処理能力の向上に注力しています。本モデルはエージェント型コーディング（Agentic Coding）、自動化ブラウザ操作、ツール呼び出しなどの複雑なタスクにおいて、オープンソースモデルの中で顕著な性能優位を示します。ネイティブで256Kトークンの長文コンテキストをサポートし、最大1Mトークンまで拡張可能であるため、コードベースレベルの理解と処理をより適切に行えます。さらに、本モデルは Qwen Code や CLINE などのプラットフォームに対して強力なエージェントコーディング支援を提供し、専用の関数呼び出しフォーマットを設計しています。"
  },
  "Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct": {
    "description": "Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct はアリババが公開した、これまでで最もエージェント（Agentic）能力に優れたコードモデルです。合計4,800億の総パラメータと350億のアクティベーションパラメータを持つ混合エキスパート（MoE）モデルで、効率性と性能のバランスを実現しています。本モデルはネイティブに256K（約26万）トークンのコンテキスト長をサポートし、YaRNなどの外挿手法により最大100万トークンまで拡張可能で、大規模なコードベースや複雑なプログラミングタスクの処理が可能です。Qwen3-Coderはエージェント型のコーディングワークフロー向けに設計されており、コードを生成するだけでなく、開発ツールや環境と自律的に相互作用して複雑なプログラミング課題を解決します。複数のコーディングおよびエージェントタスクのベンチマークにおいて、本モデルはオープンソースモデルの中でトップクラスの性能を示しており、その性能はClaude Sonnet 4などの先進モデルと比肩するものです。"
  },
  "Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct": {
    "description": "Qwen3-Next-80B-A3B-Instructは、アリババのTongyi Qianwenチームによってリリースされた次世代基盤モデルです。新しいQwen3-Nextアーキテクチャに基づき、極限のトレーニングと推論効率を実現することを目的としています。このモデルは革新的なハイブリッド注意機構（Gated DeltaNetとGated Attention）、高いスパース性を持つ混合エキスパート（MoE）構造、および複数のトレーニング安定化最適化を採用しています。総パラメータ数800億のスパースモデルとして、推論時には約30億パラメータのみを活性化し、計算コストを大幅に削減しています。32Kトークンを超える長文コンテキストタスクの処理においては、Qwen3-32Bモデルと比較して推論スループットが10倍以上向上しています。本モデルは指示微調整版であり、汎用タスク向けに設計されており、思考チェーン（Thinking）モードはサポートしていません。性能面では、Tongyi QianwenのフラッグシップモデルQwen3-235Bと一部ベンチマークで同等のパフォーマンスを示し、特に超長文コンテキストタスクで顕著な優位性を発揮します。"
  },
  "Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking": {
    "description": "Qwen3-Next-80B-A3B-Thinkingは、アリババのTongyi Qianwenチームによってリリースされた、複雑な推論タスク向けに設計された次世代基盤モデルです。革新的なQwen3-Nextアーキテクチャに基づき、ハイブリッド注意機構（Gated DeltaNetとGated Attention）と高スパース性混合エキスパート（MoE）構造を融合し、極限のトレーニングおよび推論効率を実現しています。総パラメータ数800億のスパースモデルとして、推論時には約30億パラメータのみを活性化し、計算コストを大幅に削減しています。32Kトークンを超える長文コンテキストタスクの処理においては、Qwen3-32Bモデルと比較してスループットが10倍以上向上しています。この「Thinking」バージョンは、数学的証明、コード合成、論理分析、計画などの高難度多段階タスクの実行に最適化されており、推論過程を構造化された「思考チェーン」形式で出力することをデフォルトとしています。性能面では、Qwen3-32B-Thinkingなどのコストの高いモデルを凌駕し、複数のベンチマークでGemini-2.5-Flash-Thinkingを上回る結果を示しています。"
  },
  "Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Captioner": {
    "description": "Qwen3-Omni-30B-A3B-Captioner は、アリババの通義千問チームによる Qwen3 シリーズの視覚言語モデル（VLM）です。高品質で詳細かつ正確な画像キャプションの生成に特化しています。300億の総パラメータを持つ混合エキスパート（MoE）アーキテクチャに基づき、画像内容を深く理解し、自然で流暢な文章に変換することが可能です。画像の細部把握、シーン理解、物体認識、関係推論などに優れ、精密な画像理解と記述生成が求められるアプリケーションに最適です。"
  },
  "Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct": {
    "description": "Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct は、アリババの通義千問チームによる最新の Qwen3 シリーズの一つです。300億の総パラメータと30億のアクティブパラメータを持つ混合エキスパート（MoE）モデルで、強力な性能を維持しつつ推論コストを抑えています。高品質かつ多様なソース、多言語データでトレーニングされており、優れた汎用性を備えています。テキスト、画像、音声、動画などの全モーダル入力に対応し、クロスモーダルな理解と生成が可能です。"
  },
  "Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking": {
    "description": "Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking は、Qwen3-Omni 全モーダルモデルの中核を担う「思考者（Thinker）」コンポーネントです。テキスト、音声、画像、動画などの多モーダル入力を処理し、複雑な思考チェーン推論を実行します。推論の中枢として、すべての入力を共通の表現空間に統一し、クロスモーダルな深い理解と高度な推論能力を実現します。混合エキスパート（MoE）アーキテクチャに基づき、300億の総パラメータと30億のアクティブパラメータを持ち、強力な推論能力と計算効率の最適化を両立しています。"
  },
  "Qwen/Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct": {
    "description": "Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct は、Qwen3-VL シリーズの大規模な命令調整モデルで、混合エキスパート（MoE）アーキテクチャに基づき、卓越したマルチモーダル理解と生成能力を備えています。ネイティブで 256K の文脈長をサポートし、高負荷なマルチモーダルサービスの本番環境に適しています。"
  },
  "Qwen/Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking": {
    "description": "Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking は、Qwen3-VL シリーズのフラッグシップ思考モデルであり、複雑なマルチモーダル推論、長文脈推論、エージェントとの対話に特化した最適化が施されています。深い思考と視覚的推論が求められるエンタープライズ向けシナリオに最適です。"
  },
  "Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct": {
    "description": "Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct は、Qwen3-VL シリーズの命令調整バージョンであり、強力な視覚と言語の理解および生成能力を備えています。ネイティブで 256K の文脈長をサポートし、マルチモーダル対話や画像条件付き生成タスクに適しています。"
  },
  "Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking": {
    "description": "Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking は、Qwen3-VL の推論強化バージョン（Thinking）であり、マルチモーダル推論、画像からコードへの変換、複雑な視覚理解タスクにおいて最適化されています。256K の文脈長をサポートし、より強力な連鎖的思考能力を備えています。"
  },
  "Qwen/Qwen3-VL-32B-Instruct": {
    "description": "Qwen3-VL-32B-Instruct は、アリババの通義千問チームが開発した視覚言語モデルで、複数の視覚言語ベンチマークにおいて最先端（SOTA）の性能を達成しています。メガピクセル級の高解像度画像入力に対応し、優れた汎用視覚理解、多言語OCR、精密な視覚的ローカライズ、視覚対話能力を備えています。Qwen3シリーズの視覚言語モデルとして、複雑な多モーダルタスクに対応し、ツール呼び出しやプロンプト継続などの高度な機能もサポートします。"
  },
  "Qwen/Qwen3-VL-32B-Thinking": {
    "description": "Qwen3-VL-32B-Thinking は、アリババの通義千問チームが開発した視覚言語モデルの中で、複雑な視覚推論タスクに特化して最適化されたバージョンです。「思考モード」を内蔵しており、質問に答える前に詳細な中間推論ステップを生成することで、マルチステップの論理、計画、複雑な推論が求められるタスクにおいて優れた性能を発揮します。メガピクセル級の高解像度画像入力に対応し、汎用視覚理解、多言語OCR、精密な視覚的ローカライズ、視覚対話能力を備え、ツール呼び出しやプロンプト継続などの機能もサポートします。"
  },
  "Qwen/Qwen3-VL-8B-Instruct": {
    "description": "Qwen3-VL-8B-Instruct は、Qwen3 シリーズの視覚言語モデルであり、Qwen3-8B-Instruct を基に開発され、大量の画像と言語データでトレーニングされています。一般的な視覚理解、視覚中心の対話、画像内の多言語テキスト認識に優れており、視覚質問応答、画像説明、多モーダル指示の実行やツール呼び出しといったシナリオに適しています。"
  },
  "Qwen/Qwen3-VL-8B-Thinking": {
    "description": "Qwen3-VL-8B-Thinking は、Qwen3 シリーズの視覚的思考モデルであり、複雑なマルチステップ推論タスクに最適化されています。回答の前に段階的な思考プロセス（thinking chain）を生成することで、推論の正確性を高める設計となっています。深い推論が求められる視覚質問応答や、画像内容の精査と詳細な分析が必要なシナリオに適しています。"
  },
  "Qwen2-72B-Instruct": {
    "description": "Qwen2はQwenモデルの最新シリーズで、128kのコンテキストをサポートしています。現在の最適なオープンソースモデルと比較して、Qwen2-72Bは自然言語理解、知識、コード、数学、そして多言語などの能力において、現在のリーディングモデルを大幅に上回っています。"
  },
  "Qwen2-7B-Instruct": {
    "description": "Qwen2はQwenモデルの最新シリーズで、同等の規模の最適なオープンソースモデルやそれ以上の規模のモデルを超えることができ、Qwen2 7Bは複数の評価で顕著な優位性を示し、特にコードと中国語理解において優れています。"
  },
  "Qwen2-VL-72B": {
    "description": "Qwen2-VL-72Bは、強力な視覚言語モデルであり、画像とテキストのマルチモーダル処理をサポートし、画像の内容を正確に認識し、関連する説明や回答を生成できます。"
  },
  "Qwen2.5-14B-Instruct": {
    "description": "Qwen2.5-14B-Instructは、140億パラメータの大規模言語モデルで、優れたパフォーマンスを発揮し、中国語と多言語シーンを最適化し、インテリジェントQ&A、コンテンツ生成などのアプリケーションをサポートします。"
  },
  "Qwen2.5-32B-Instruct": {
    "description": "Qwen2.5-32B-Instructは、320億パラメータの大規模言語モデルで、パフォーマンスが均衡しており、中国語と多言語シーンを最適化し、インテリジェントQ&A、コンテンツ生成などのアプリケーションをサポートします。"
  },
  "Qwen2.5-72B-Instruct": {
    "description": "Qwen2.5-72B-Instructは、16kのコンテキストをサポートし、8Kを超える長文を生成します。関数呼び出しと外部システムとのシームレスなインタラクションをサポートし、柔軟性と拡張性を大幅に向上させました。モデルの知識は明らかに増加し、コーディングと数学の能力が大幅に向上し、29以上の言語をサポートしています。"
  },
  "Qwen2.5-7B-Instruct": {
    "description": "Qwen2.5-7B-Instructは、70億パラメータの大規模言語モデルで、関数呼び出しと外部システムとのシームレスなインタラクションをサポートし、柔軟性と拡張性を大幅に向上させます。中国語と多言語シーンを最適化し、インテリジェントQ&A、コンテンツ生成などのアプリケーションをサポートします。"
  },
  "Qwen2.5-Coder-14B-Instruct": {
    "description": "Qwen2.5-Coder-14B-Instructは、大規模な事前学習に基づくプログラミング指示モデルであり、強力なコード理解と生成能力を持ち、さまざまなプログラミングタスクを効率的に処理でき、特にスマートコード作成、自動化スクリプト生成、プログラミング問題の解決に適しています。"
  },
  "Qwen2.5-Coder-32B-Instruct": {
    "description": "Qwen2.5-Coder-32B-Instructは、コード生成、コード理解、効率的な開発シーンのために設計された大規模言語モデルで、業界をリードする32Bパラメータ規模を採用しており、多様なプログラミングニーズに応えます。"
  },
  "Qwen3-235B": {
    "description": "Qwen3-235B-A22BはMoE（混合エキスパートモデル）で、「混合推論モード」を導入し、ユーザーが「思考モード」と「非思考モード」をシームレスに切り替え可能です。119言語と方言の理解・推論をサポートし、強力なツール呼び出し能力を備えています。総合能力、コード・数学、多言語能力、知識・推論などの複数のベンチマークで、DeepSeek R1、OpenAI o1、o3-mini、Grok 3、Google Gemini 2.5 Proなどの主要な大規模モデルと競合可能です。"
  },
  "Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-FP8": {
    "description": "Qwen3 235B A22B Instruct 2507：高度な推論と対話指示に最適化されたモデルで、混合エキスパート構造により大規模パラメータでも推論効率を維持します。"
  },
  "Qwen3-32B": {
    "description": "Qwen3-32Bは密モデル（Dense Model）で、「混合推論モード」を導入し、ユーザーが「思考モード」と「非思考モード」をシームレスに切り替え可能です。モデルアーキテクチャの改良、トレーニングデータの増加、より効率的なトレーニング手法により、全体的な性能はQwen2.5-72Bと同等の水準に達しています。"
  },
  "SenseChat": {
    "description": "基本バージョンのモデル (V4)、4Kのコンテキスト長で、汎用能力が強力です。"
  },
  "SenseChat-128K": {
    "description": "基本バージョンのモデル (V4)、128Kのコンテキスト長で、長文理解や生成などのタスクで優れたパフォーマンスを発揮します。"
  },
  "SenseChat-32K": {
    "description": "基本バージョンのモデル (V4)、32Kのコンテキスト長で、さまざまなシーンに柔軟に適用できます。"
  },
  "SenseChat-5": {
    "description": "最新バージョンのモデル (V5.5)、128Kのコンテキスト長で、数学的推論、英語の対話、指示のフォロー、長文理解などの分野での能力が大幅に向上し、GPT-4oに匹敵します。"
  },
  "SenseChat-5-1202": {
    "description": "V5.5をベースにした最新バージョンで、前バージョンに比べて中英語の基礎能力、チャット、理系知識、文系知識、ライティング、数理論理、文字数制御など複数の面で顕著に向上しています。"
  },
  "SenseChat-5-Cantonese": {
    "description": "32Kのコンテキスト長で、広東語の対話理解においてGPT-4を超え、知識、推論、数学、コード作成などの複数の分野でGPT-4 Turboに匹敵します。"
  },
  "SenseChat-5-beta": {
    "description": "一部の性能が SenseCat-5-1202 を上回っています"
  },
  "SenseChat-Character": {
    "description": "スタンダード版モデル、8Kのコンテキスト長で、高速な応答速度を持っています。"
  },
  "SenseChat-Character-Pro": {
    "description": "ハイエンド版モデル、32Kのコンテキスト長で、能力が全面的に向上し、中国語/英語の対話をサポートしています。"
  },
  "SenseChat-Turbo": {
    "description": "迅速な質問応答やモデルの微調整シーンに適しています。"
  },
  "SenseChat-Turbo-1202": {
    "description": "最新の軽量バージョンモデルで、フルモデルの90%以上の能力を達成し、推論コストを大幅に削減しています。"
  },
  "SenseChat-Vision": {
    "description": "最新バージョンモデル (V5.5) で、複数の画像入力をサポートし、モデルの基本能力の最適化を全面的に実現し、オブジェクト属性認識、空間関係、動作イベント認識、シーン理解、感情認識、論理常識推論、テキスト理解生成において大幅な向上を実現しました。"
  },
  "SenseNova-V6-5-Pro": {
    "description": "多モーダル、言語、推論データの包括的な更新とトレーニング戦略の最適化により、新モデルは多モーダル推論と汎用指示遵守能力で顕著な向上を実現しました。最大128kのコンテキストウィンドウをサポートし、OCRや文化観光IP認識などの専門タスクで卓越した性能を発揮します。"
  },
  "SenseNova-V6-5-Turbo": {
    "description": "多モーダル、言語、推論データの包括的な更新とトレーニング戦略の最適化により、新モデルは多モーダル推論と汎用指示遵守能力で顕著な向上を実現しました。最大128kのコンテキストウィンドウをサポートし、OCRや文化観光IP認識などの専門タスクで卓越した性能を発揮します。"
  },
  "SenseNova-V6-Pro": {
    "description": "画像、テキスト、動画の能力をネイティブに統一し、従来のマルチモーダルの分立的制限を突破し、OpenCompassとSuperCLUEの評価でダブルチャンピオンを獲得しました。"
  },
  "SenseNova-V6-Reasoner": {
    "description": "視覚と言語の深い推論を兼ね備え、ゆっくりとした思考と深い推論を実現し、完全な思考の連鎖過程を提示します。"
  },
  "SenseNova-V6-Turbo": {
    "description": "画像、テキスト、動画の能力をネイティブに統一し、従来のマルチモーダルの分立的制限を突破し、マルチモーダルの基礎能力や言語の基礎能力などのコア次元で全面的にリードし、文理を兼ね備え、複数の評価で国内外の第一梯隊レベルに何度もランクインしています。"
  },
  "Skylark2-lite-8k": {
    "description": "雲雀（Skylark）第2世代モデル、Skylark2-liteモデルは高い応答速度を持ち、リアルタイム性が求められ、コストに敏感で、モデルの精度要求がそれほど高くないシーンに適しています。コンテキストウィンドウ長は8kです。"
  },
  "Skylark2-pro-32k": {
    "description": "雲雀（Skylark）第2世代モデル、Skylark2-proバージョンは高いモデル精度を持ち、専門分野の文書生成、小説創作、高品質翻訳などの複雑なテキスト生成シーンに適しています。コンテキストウィンドウ長は32kです。"
  },
  "Skylark2-pro-4k": {
    "description": "雲雀（Skylark）第2世代モデル、Skylark2-proモデルは高いモデル精度を持ち、専門分野の文書生成、小説創作、高品質翻訳などの複雑なテキスト生成シーンに適しています。コンテキストウィンドウ長は4kです。"
  },
  "Skylark2-pro-character-4k": {
    "description": "雲雀（Skylark）第2世代モデル、Skylark2-pro-characterモデルは、優れたロールプレイングとチャット能力を持ち、ユーザーのプロンプト要件に基づいて異なるキャラクターを演じながらチャットを行うのが得意です。キャラクターのスタイルが際立ち、対話の内容は自然で流暢です。チャットボット、仮想アシスタント、オンラインカスタマーサービスなどのシーンに適しており、高速な応答を実現します。"
  },
  "Skylark2-pro-turbo-8k": {
    "description": "雲雀（Skylark）第2世代モデル、Skylark2-pro-turbo-8kは、推論がより速く、コストが低く、コンテキストウィンドウ長は8kです。"
  },
  "THUDM/GLM-4-32B-0414": {
    "description": "GLM-4-32B-0414はGLMシリーズの新世代オープンソースモデルで、320億パラメータを持ちます。このモデルはOpenAIのGPTシリーズやDeepSeekのV3/R1シリーズと同等の性能を持っています。"
  },
  "THUDM/GLM-4-9B-0414": {
    "description": "GLM-4-9B-0414はGLMシリーズの小型モデルで、90億パラメータを持ちます。このモデルはGLM-4-32Bシリーズの技術的特徴を継承しつつ、より軽量なデプロイメントオプションを提供します。規模は小さいものの、GLM-4-9B-0414はコード生成、ウェブデザイン、SVGグラフィック生成、検索ベースの執筆などのタスクで優れた能力を示しています。"
  },
  "THUDM/GLM-4.1V-9B-Thinking": {
    "description": "GLM-4.1V-9B-Thinking は、智譜AIと清華大学KEG研究室が共同で発表したオープンソースの視覚言語モデル（VLM）であり、複雑なマルチモーダル認知タスクの処理に特化して設計されています。本モデルはGLM-4-9B-0414の基礎モデルをベースに、「思考の連鎖（Chain-of-Thought）」推論メカニズムを導入し、強化学習戦略を採用することで、マルチモーダル間の推論能力と安定性を大幅に向上させています。"
  },
  "THUDM/GLM-Z1-32B-0414": {
    "description": "GLM-Z1-32B-0414は深い思考能力を持つ推論モデルです。このモデルはGLM-4-32B-0414に基づき、コールドスタートと拡張強化学習を通じて開発され、数学、コード、論理タスクにおいてさらに訓練されています。基礎モデルと比較して、GLM-Z1-32B-0414は数学能力と複雑なタスクの解決能力を大幅に向上させています。"
  },
  "THUDM/GLM-Z1-9B-0414": {
    "description": "GLM-Z1-9B-0414はGLMシリーズの小型モデルで、90億パラメータを持ち、オープンソースの伝統を維持しつつ驚くべき能力を示しています。規模は小さいものの、このモデルは数学推論や一般的なタスクで優れたパフォーマンスを発揮し、同等の規模のオープンソースモデルの中でリーダーシップを発揮しています。"
  },
  "THUDM/GLM-Z1-Rumination-32B-0414": {
    "description": "GLM-Z1-Rumination-32B-0414は深い推論能力を持つモデルで（OpenAIのDeep Researchに対抗）、典型的な深い思考モデルとは異なり、より長い時間の深い思考を用いてよりオープンで複雑な問題を解決します。"
  },
  "THUDM/glm-4-9b-chat": {
    "description": "GLM-4 9Bはオープンソース版で、会話アプリケーションに最適化された対話体験を提供します。"
  },
  "Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B": {
    "description": "QwenLong-L1-32Bは強化学習で訓練された初の長文コンテキスト大型推論モデル（LRM）で、長文推論タスクに特化して最適化されています。段階的なコンテキスト拡張強化学習フレームワークにより、短文から長文への安定した移行を実現。7つの長文ドキュメントQAベンチマークでOpenAI-o3-miniやQwen3-235B-A22Bなどのフラッグシップモデルを上回り、Claude-3.7-Sonnet-Thinkingに匹敵する性能を示します。数学推論、論理推論、多段推論などの複雑なタスクに特に優れています。"
  },
  "Yi-34B-Chat": {
    "description": "Yi-1.5-34Bは、元のシリーズモデルの優れた汎用言語能力を維持しつつ、5000億の高品質トークンを増分トレーニングすることで、数学的論理とコーディング能力を大幅に向上させました。"
  },
  "abab5.5-chat": {
    "description": "生産性シーン向けであり、複雑なタスク処理と効率的なテキスト生成をサポートし、専門分野のアプリケーションに適しています。"
  },
  "abab5.5s-chat": {
    "description": "中国語のキャラクター対話シーンに特化しており、高品質な中国語対話生成能力を提供し、さまざまなアプリケーションシーンに適しています。"
  },
  "abab6.5g-chat": {
    "description": "多言語のキャラクター対話に特化しており、英語および他の多くの言語の高品質な対話生成をサポートします。"
  },
  "abab6.5s-chat": {
    "description": "テキスト生成、対話システムなど、幅広い自然言語処理タスクに適しています。"
  },
  "abab6.5t-chat": {
    "description": "中国語のキャラクター対話シーンに最適化されており、流暢で中国語の表現習慣に合った対話生成能力を提供します。"
  },
  "accounts/fireworks/models/deepseek-r1": {
    "description": "DeepSeek-R1は、強化学習とコールドスタートデータの最適化を経た最先端の大規模言語モデルで、優れた推論、数学、プログラミング性能を持っています。"
  },
  "accounts/fireworks/models/deepseek-v3": {
    "description": "Deepseekが提供する強力なMixture-of-Experts (MoE)言語モデルで、総パラメータ数は671Bであり、各トークンは37Bのパラメータを活性化します。"
  },
  "accounts/fireworks/models/llama-v3-70b-instruct": {
    "description": "Llama 3 70B指示モデルは、多言語対話と自然言語理解に最適化されており、ほとんどの競合モデルを上回る性能を持っています。"
  },
  "accounts/fireworks/models/llama-v3-8b-instruct": {
    "description": "Llama 3 8B指示モデルは、対話や多言語タスクに最適化されており、卓越した効率を発揮します。"
  },
  "accounts/fireworks/models/llama-v3-8b-instruct-hf": {
    "description": "Llama 3 8B指示モデル（HFバージョン）は、公式実装結果と一致し、高い一貫性とクロスプラットフォーム互換性を持っています。"
  },
  "accounts/fireworks/models/llama-v3p1-405b-instruct": {
    "description": "Llama 3.1 405B指示モデルは、超大規模なパラメータを持ち、複雑なタスクや高負荷シナリオでの指示フォローに適しています。"
  },
  "accounts/fireworks/models/llama-v3p1-70b-instruct": {
    "description": "Llama 3.1 70B指示モデルは、卓越した自然言語理解と生成能力を提供し、対話や分析タスクに理想的な選択肢です。"
  },
  "accounts/fireworks/models/llama-v3p1-8b-instruct": {
    "description": "Llama 3.1 8B指示モデルは、多言語対話の最適化のために設計されており、一般的な業界ベンチマークを超える性能を発揮します。"
  },
  "accounts/fireworks/models/llama-v3p2-11b-vision-instruct": {
    "description": "Metaの11Bパラメータ指示調整画像推論モデルです。このモデルは視覚認識、画像推論、画像説明、および画像に関する一般的な質問への回答に最適化されています。このモデルは、グラフや図表などの視覚データを理解し、画像の詳細をテキストで記述することで、視覚と言語の間のギャップを埋めることができます。"
  },
  "accounts/fireworks/models/llama-v3p2-3b-instruct": {
    "description": "Llama 3.2 3B指示モデルはMetaが発表した軽量な多言語モデルです。このモデルは効率を向上させることを目的としており、より大規模なモデルと比較して遅延とコストの面で大きな改善を提供します。このモデルの使用例には、問い合わせやプロンプトのリライト、執筆支援が含まれます。"
  },
  "accounts/fireworks/models/llama-v3p2-90b-vision-instruct": {
    "description": "Metaの90Bパラメータ指示調整画像推論モデルです。このモデルは視覚認識、画像推論、画像説明、および画像に関する一般的な質問への回答に最適化されています。このモデルは、グラフや図表などの視覚データを理解し、画像の詳細をテキストで記述することで、視覚と言語の間のギャップを埋めることができます。"
  },
  "accounts/fireworks/models/llama-v3p3-70b-instruct": {
    "description": "Llama 3.3 70B Instructは、Llama 3.1 70Bの12月の更新版です。このモデルは、2024年7月にリリースされたLlama 3.1 70Bを基に改良され、ツール呼び出し、多言語テキストサポート、数学およびプログラミング能力が強化されています。このモデルは、推論、数学、指示遵守の面で業界の最前線に達しており、3.1 405Bと同等の性能を提供しつつ、速度とコストにおいて顕著な利点を持っています。"
  },
  "accounts/fireworks/models/mistral-small-24b-instruct-2501": {
    "description": "24Bパラメータモデルで、より大規模なモデルと同等の最先端の能力を備えています。"
  },
  "accounts/fireworks/models/mixtral-8x22b-instruct": {
    "description": "Mixtral MoE 8x22B指示モデルは、大規模なパラメータと多専門家アーキテクチャを持ち、複雑なタスクの高効率処理を全方位でサポートします。"
  },
  "accounts/fireworks/models/mixtral-8x7b-instruct": {
    "description": "Mixtral MoE 8x7B指示モデルは、多専門家アーキテクチャを提供し、高効率の指示フォローと実行をサポートします。"
  },
  "accounts/fireworks/models/mythomax-l2-13b": {
    "description": "MythoMax L2 13Bモデルは、新しい統合技術を組み合わせており、物語やキャラクターの役割に優れています。"
  },
  "accounts/fireworks/models/phi-3-vision-128k-instruct": {
    "description": "Phi 3 Vision指示モデルは、軽量の多モーダルモデルであり、複雑な視覚とテキスト情報を処理でき、強力な推論能力を持っています。"
  },
  "accounts/fireworks/models/qwen-qwq-32b-preview": {
    "description": "QwQモデルはQwenチームによって開発された実験的な研究モデルで、AIの推論能力を強化することに焦点を当てています。"
  },
  "accounts/fireworks/models/qwen2-vl-72b-instruct": {
    "description": "Qwen-VLモデルの72Bバージョンは、アリババの最新のイテレーションの成果であり、近年の革新を代表しています。"
  },
  "accounts/fireworks/models/qwen2p5-72b-instruct": {
    "description": "Qwen2.5はAlibaba Cloud Qwenチームによって開発された一連のデコーダーのみを含む言語モデルです。これらのモデルは、0.5B、1.5B、3B、7B、14B、32B、72Bなど、さまざまなサイズを提供し、ベース版と指示版の2種類のバリエーションがあります。"
  },
  "accounts/fireworks/models/qwen2p5-coder-32b-instruct": {
    "description": "Qwen2.5 Coder 32B InstructはAlibaba Cloudが発表したコード特化型大規模言語モデルシリーズの最新バージョンです。このモデルはQwen2.5を基に、55兆トークンの訓練を通じて、コード生成、推論、修正能力を大幅に向上させました。コーディング能力を強化するだけでなく、数学および一般的な能力の利点も維持しています。このモデルはコードエージェントなどの実際のアプリケーションに対して、より包括的な基盤を提供します。"
  },
  "accounts/yi-01-ai/models/yi-large": {
    "description": "Yi-Largeモデルは、卓越した多言語処理能力を持ち、さまざまな言語生成と理解タスクに使用できます。"
  },
  "ai21-jamba-1.5-large": {
    "description": "398Bパラメータ（94Bアクティブ）の多言語モデルで、256Kの長いコンテキストウィンドウ、関数呼び出し、構造化出力、基盤生成を提供します。"
  },
  "ai21-jamba-1.5-mini": {
    "description": "52Bパラメータ（12Bアクティブ）の多言語モデルで、256Kの長いコンテキストウィンドウ、関数呼び出し、構造化出力、基盤生成を提供します。"
  },
  "ai21-labs/AI21-Jamba-1.5-Large": {
    "description": "398Bパラメータ（うち94Bがアクティブ）の多言語モデルで、256Kの長いコンテキストウィンドウ、関数呼び出し、構造化出力、事実に基づく生成を提供します。"
  },
  "ai21-labs/AI21-Jamba-1.5-Mini": {
    "description": "52Bパラメータ（うち12Bがアクティブ）の多言語モデルで、256Kの長いコンテキストウィンドウ、関数呼び出し、構造化出力、事実に基づく生成を提供します。"
  },
  "alibaba/qwen-3-14b": {
    "description": "Qwen3 は Qwen シリーズの最新世代の大規模言語モデルで、包括的な密集型および混合エキスパート（MoE）モデルのセットを提供します。広範なトレーニングに基づき、Qwen3 は推論、指示遵守、エージェント能力、多言語対応において画期的な進歩を実現しています。"
  },
  "alibaba/qwen-3-235b": {
    "description": "Qwen3 は Qwen シリーズの最新世代の大規模言語モデルで、包括的な密集型および混合エキスパート（MoE）モデルのセットを提供します。広範なトレーニングに基づき、Qwen3 は推論、指示遵守、エージェント能力、多言語対応において画期的な進歩を実現しています。"
  },
  "alibaba/qwen-3-30b": {
    "description": "Qwen3 は Qwen シリーズの最新世代の大規模言語モデルで、包括的な密集型および混合エキスパート（MoE）モデルのセットを提供します。広範なトレーニングに基づき、Qwen3 は推論、指示遵守、エージェント能力、多言語対応において画期的な進歩を実現しています。"
  },
  "alibaba/qwen-3-32b": {
    "description": "Qwen3 は Qwen シリーズの最新世代の大規模言語モデルで、包括的な密集型および混合エキスパート（MoE）モデルのセットを提供します。広範なトレーニングに基づき、Qwen3 は推論、指示遵守、エージェント能力、多言語対応において画期的な進歩を実現しています。"
  },
  "alibaba/qwen3-coder": {
    "description": "Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct は Qwen シリーズで最もエージェント能力に優れたコードモデルであり、エージェントによるコーディング、ブラウザ操作、その他の基本的なコーディングタスクにおいて顕著な性能を発揮し、Claude Sonnet と同等の結果を達成しています。"
  },
  "amazon/nova-lite": {
    "description": "非常に低コストで、画像、動画、テキスト入力を高速に処理するマルチモーダルモデルです。"
  },
  "amazon/nova-micro": {
    "description": "テキストのみのモデルで、非常に低コストで最小遅延の応答を提供します。"
  },
  "amazon/nova-pro": {
    "description": "高い能力を持つマルチモーダルモデルで、正確性、速度、コストの最適なバランスを実現し、幅広いタスクに適しています。"
  },
  "amazon/titan-embed-text-v2": {
    "description": "Amazon Titan Text Embeddings V2 は軽量で効率的な多言語埋め込みモデルで、1024、512、256次元をサポートします。"
  },
  "anthropic.claude-3-5-sonnet-20240620-v1:0": {
    "description": "Claude 3.5 Sonnetは業界標準を向上させ、競合モデルやClaude 3 Opusを超える性能を持ち、広範な評価で優れたパフォーマンスを示し、私たちの中程度のモデルの速度とコストを兼ね備えています。"
  },
  "anthropic.claude-3-5-sonnet-20241022-v2:0": {
    "description": "Claude 3.5 Sonnetは業界標準を引き上げ、競合モデルやClaude 3 Opusを上回る性能を発揮し、広範な評価で優れた結果を示しています。また、中程度のレベルのモデルと同等の速度とコストを持っています。"
  },
  "anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0": {
    "description": "Claude 3 HaikuはAnthropicの最も速く、最もコンパクトなモデルで、ほぼ瞬時の応答速度を提供します。簡単なクエリやリクエストに迅速に回答できます。顧客は人間のインタラクションを模倣するシームレスなAI体験を構築できるようになります。Claude 3 Haikuは画像を処理し、テキスト出力を返すことができ、200Kのコンテキストウィンドウを持っています。"
  },
  "anthropic.claude-3-opus-20240229-v1:0": {
    "description": "Claude 3 OpusはAnthropicの最も強力なAIモデルで、高度に複雑なタスクにおいて最先端の性能を持っています。オープンエンドのプロンプトや未見のシナリオを処理でき、優れた流暢さと人間の理解能力を持っています。Claude 3 Opusは生成AIの可能性の最前線を示しています。Claude 3 Opusは画像を処理し、テキスト出力を返すことができ、200Kのコンテキストウィンドウを持っています。"
  },
  "anthropic.claude-3-sonnet-20240229-v1:0": {
    "description": "AnthropicのClaude 3 Sonnetは、知能と速度の理想的なバランスを実現しており、特に企業のワークロードに適しています。競合他社よりも低価格で最大の効用を提供し、信頼性が高く耐久性のある主力機として設計されており、スケール化されたAIデプロイメントに適しています。Claude 3 Sonnetは画像を処理し、テキスト出力を返すことができ、200Kのコンテキストウィンドウを持っています。"
  },
  "anthropic.claude-instant-v1": {
    "description": "日常の対話、テキスト分析、要約、文書質問応答などの一連のタスクを処理できる、迅速で経済的かつ非常に能力のあるモデルです。"
  },
  "anthropic.claude-v2": {
    "description": "Anthropicは、複雑な対話や創造的なコンテンツ生成から詳細な指示の遵守に至るまで、幅広いタスクで高い能力を発揮するモデルです。"
  },
  "anthropic.claude-v2:1": {
    "description": "Claude 2の更新版で、コンテキストウィンドウが2倍になり、長文書やRAGコンテキストにおける信頼性、幻覚率、証拠に基づく正確性が改善されています。"
  },
  "anthropic/claude-3-haiku": {
    "description": "Claude 3 Haiku は Anthropic の中で最も高速なモデルで、通常長いプロンプトを伴う企業向けワークロードに特化しています。Haiku は四半期報告書、契約書、法的案件など大量の文書を迅速に分析でき、そのコストは同クラスの他モデルの半分です。"
  },
  "anthropic/claude-3-opus": {
    "description": "Claude 3 Opus は Anthropic の最も知能的なモデルで、高度に複雑なタスクにおいて市場をリードする性能を持ちます。卓越した流暢さと人間に近い理解力で、オープンプロンプトや未経験のシナリオを自在に扱います。"
  },
  "anthropic/claude-3.5-haiku": {
    "description": "Claude 3.5 Haiku は、速度、コーディング精度、ツール使用において強化された機能を備えています。高速性とツール連携が求められるシーンに最適です。"
  },
  "anthropic/claude-3.5-sonnet": {
    "description": "Claude 3.5 Sonnet は Sonnet ファミリーの高速・高効率モデルで、優れたコーディングおよび推論性能を提供します。一部のバージョンは順次 Sonnet 3.7 などに置き換えられます。"
  },
  "anthropic/claude-3.7-sonnet": {
    "description": "Claude 3.7 Sonnet は Sonnet シリーズのアップグレード版で、より強力な推論およびコーディング能力を備え、企業向けの複雑なタスクに適しています。"
  },
  "anthropic/claude-haiku-4.5": {
    "description": "Claude Haiku 4.5 は Anthropic の高性能・高速モデルで、高い精度を維持しながら極めて低いレイテンシを実現しています。"
  },
  "anthropic/claude-opus-4": {
    "description": "Opus 4 は Anthropic のフラッグシップモデルで、複雑なタスクや企業向けアプリケーションに特化して設計されています。"
  },
  "anthropic/claude-opus-4.1": {
    "description": "Opus 4.1 は Anthropic のハイエンドモデルで、プログラミング、複雑な推論、継続的なタスクに最適化されています。"
  },
  "anthropic/claude-opus-4.5": {
    "description": "Claude Opus 4.5 は Anthropic のフラッグシップモデルであり、卓越した知性とスケーラビリティを兼ね備え、最高水準の応答品質と推論能力が求められる複雑なタスクに最適です。"
  },
  "anthropic/claude-sonnet-4": {
    "description": "Claude Sonnet 4 は Anthropic のハイブリッド推論モデルで、思考と非思考の混合能力を提供します。"
  },
  "anthropic/claude-sonnet-4.5": {
    "description": "Claude Sonnet 4.5 は Anthropic の最新ハイブリッド推論モデルで、複雑な推論とコーディングに最適化されています。"
  },
  "ascend-tribe/pangu-pro-moe": {
    "description": "Pangu-Pro-MoE 72B-A16B は、720億パラメータ、160億アクティベーションパラメータのスパース大規模言語モデルであり、グループ化された混合エキスパート（MoGE）アーキテクチャに基づいています。エキスパート選択段階でエキスパートをグループ化し、各グループ内でトークンが均等にエキスパートをアクティベートするよう制約を設けることで、エキスパートの負荷バランスを実現し、昇騰プラットフォーム上でのモデル展開効率を大幅に向上させています。"
  },
  "aya": {
    "description": "Aya 23は、Cohereが提供する多言語モデルであり、23の言語をサポートし、多様な言語アプリケーションを便利にします。"
  },
  "aya:35b": {
    "description": "Aya 23は、Cohereが提供する多言語モデルであり、23の言語をサポートし、多様な言語アプリケーションを便利にします。"
  },
  "azure-DeepSeek-R1-0528": {
    "description": "Microsoftによって展開されています。DeepSeek R1モデルはマイナーバージョンアップが行われ、現在のバージョンはDeepSeek-R1-0528です。最新のアップデートでは、計算リソースの増強と後訓練段階のアルゴリズム最適化メカニズムの導入により、推論の深さと推断能力が大幅に向上しました。このモデルは数学、プログラミング、一般的な論理など複数のベンチマークテストで優れた性能を示し、全体的なパフォーマンスはO3やGemini 2.5 Proなどの先進モデルに近づいています。"
  },
  "baichuan-m2-32b": {
    "description": "Baichuan M2 32B は Baichuan Intelligence によって開発された混合エキスパートモデルで、優れた推論能力を備えています。"
  },
  "baichuan/baichuan2-13b-chat": {
    "description": "Baichuan-13Bは百川智能が開発した130億パラメータを持つオープンソースの商用大規模言語モデルで、権威ある中国語と英語のベンチマークで同サイズの中で最良の結果を達成しています。"
  },
  "baidu/ERNIE-4.5-300B-A47B": {
    "description": "ERNIE-4.5-300B-A47B は、百度（Baidu）が開発した混合エキスパート（MoE）アーキテクチャに基づく大規模言語モデルです。総パラメータ数は3000億ですが、推論時には各トークンで470億パラメータのみをアクティベートし、強力な性能を維持しつつ計算効率も両立しています。ERNIE 4.5シリーズの中核モデルの一つとして、テキスト理解、生成、推論、プログラミングなどのタスクで卓越した能力を発揮します。本モデルは革新的なマルチモーダル異種MoE事前学習手法を採用し、テキストと視覚モダリティの共同学習により、特に指示遵守と世界知識の記憶において優れた効果を発揮しています。"
  },
  "baidu/ernie-5.0-thinking-preview": {
    "description": "ERNIE 5.0 Thinking Preview は、百度の次世代ネイティブマルチモーダル文心モデルで、マルチモーダル理解、指示の遵守、創作、事実に基づく質疑応答、ツール呼び出しに優れています。"
  },
  "c4ai-aya-expanse-32b": {
    "description": "Aya Expanseは、高性能な32B多言語モデルで、指示調整、データアービトラージ、好みのトレーニング、モデル統合の革新を通じて、単一言語モデルのパフォーマンスに挑戦します。23の言語をサポートしています。"
  },
  "c4ai-aya-expanse-8b": {
    "description": "Aya Expanseは、高性能な8B多言語モデルで、指示調整、データアービトラージ、好みのトレーニング、モデル統合の革新を通じて、単一言語モデルのパフォーマンスに挑戦します。23の言語をサポートしています。"
  },
  "c4ai-aya-vision-32b": {
    "description": "Aya Visionは、最先端のマルチモーダルモデルで、言語、テキスト、画像能力の複数の重要なベンチマークで優れたパフォーマンスを発揮します。23の言語をサポートしています。この320億パラメータのバージョンは、最先端の多言語パフォーマンスに焦点を当てています。"
  },
  "c4ai-aya-vision-8b": {
    "description": "Aya Visionは、最先端のマルチモーダルモデルで、言語、テキスト、画像能力の複数の重要なベンチマークで優れたパフォーマンスを発揮します。この80億パラメータのバージョンは、低遅延と最適なパフォーマンスに焦点を当てています。"
  },
  "charglm-3": {
    "description": "CharGLM-3はキャラクター演技と感情的な伴侶のために設計されており、超長期の多段階記憶と個別化された対話をサポートし、幅広い用途に適しています。"
  },
  "charglm-4": {
    "description": "CharGLM-4はキャラクター演技と感情的な伴侶のために設計されており、超長期の多回記憶と個別化された対話をサポートし、幅広い応用があります。"
  },
  "chatgpt-4o-latest": {
    "description": "ChatGPT-4oは、リアルタイムで更新される動的モデルで、常に最新のバージョンを維持します。強力な言語理解と生成能力を組み合わせており、顧客サービス、教育、技術サポートなどの大規模なアプリケーションシナリオに適しています。"
  },
  "claude-2.0": {
    "description": "Claude 2は、業界をリードする200Kトークンのコンテキスト、モデルの幻覚の発生率を大幅に低下させる、システムプロンプト、および新しいテスト機能：ツール呼び出しを含む、企業にとって重要な能力の進歩を提供します。"
  },
  "claude-2.1": {
    "description": "Claude 2は、業界をリードする200Kトークンのコンテキスト、モデルの幻覚の発生率を大幅に低下させる、システムプロンプト、および新しいテスト機能：ツール呼び出しを含む、企業にとって重要な能力の進歩を提供します。"
  },
  "claude-3-5-haiku-20241022": {
    "description": "Claude 3.5 Haikuは、Anthropicの最も高速な次世代モデルです。Claude 3 Haikuと比較して、Claude 3.5 Haikuはすべてのスキルで向上しており、多くの知能ベンチマークテストで前の世代の最大モデルであるClaude 3 Opusを超えています。"
  },
  "claude-3-5-haiku-latest": {
    "description": "Claude 3.5 Haiku は迅速な応答を提供し、軽量なタスクに適しています。"
  },
  "claude-3-7-sonnet-20250219": {
    "description": "Claude 3.7 Sonnetは、競合他社よりも低価格で最大の効用を提供し、信頼性が高く耐久性のある主力機として設計されています。スケール化されたAIデプロイメントに適しています。Claude 3.7 Sonnetは画像を処理し、テキスト出力を返すことができ、200Kのコンテキストウィンドウを持っています。"
  },
  "claude-3-7-sonnet-latest": {
    "description": "Claude 3.7 Sonnet は Anthropic の最新かつ最強のモデルで、高度に複雑なタスクの処理に適しています。性能、知能、流暢さ、理解力に優れています。"
  },
  "claude-3-haiku-20240307": {
    "description": "Claude 3 Haikuは、Anthropicの最も速く、最もコンパクトなモデルであり、ほぼ瞬時の応答を実現することを目的としています。迅速かつ正確な指向性能を持っています。"
  },
  "claude-3-opus-20240229": {
    "description": "Claude 3 Opusは、Anthropicが高度に複雑なタスクを処理するために開発した最も強力なモデルです。性能、知性、流暢さ、理解力において卓越したパフォーマンスを発揮します。"
  },
  "claude-3-sonnet-20240229": {
    "description": "Claude 3 Sonnetは、企業のワークロードに理想的なバランスを提供し、より低価格で最大の効用を提供し、信頼性が高く、大規模な展開に適しています。"
  },
  "claude-haiku-4-5-20251001": {
    "description": "Claude Haiku 4.5 は、Anthropic による最速かつ最もインテリジェントな Haiku モデルであり、驚異的なスピードと拡張的な思考能力を備えています。"
  },
  "claude-opus-4-1-20250805": {
    "description": "Claude Opus 4.1はAnthropicの最新かつ最強のモデルで、高度に複雑なタスクの処理に適しています。性能、知能、流暢さ、理解力の面で卓越したパフォーマンスを発揮します。"
  },
  "claude-opus-4-1-20250805-thinking": {
    "description": "Claude Opus 4.1 思考モデルは、その推論過程を示す高度なバージョンです。"
  },
  "claude-opus-4-20250514": {
    "description": "Claude Opus 4は、Anthropicが高度に複雑なタスクを処理するために開発した最も強力なモデルです。性能、知性、流暢さ、理解力において卓越したパフォーマンスを発揮します。"
  },
  "claude-opus-4-5-20251101": {
    "description": "Claude Opus 4.5 は Anthropic のフラッグシップモデルであり、卓越した知性とスケーラビリティを兼ね備え、最高水準の応答品質と推論能力が求められる複雑なタスクに最適です。"
  },
  "claude-sonnet-4-20250514": {
    "description": "Claude Sonnet 4 はほぼ即時の応答や、段階的な思考の延長を生成でき、ユーザーはこれらの過程を明確に見ることができます。"
  },
  "claude-sonnet-4-20250514-thinking": {
    "description": "Claude Sonnet 4 思考モデルは、ほぼ即時の応答や段階的な思考の延長を生成でき、ユーザーはこれらの過程を明確に見ることができます。"
  },
  "claude-sonnet-4-5-20250929": {
    "description": "Claude Sonnet 4.5 は Anthropic のこれまでで最も賢いモデルです。"
  },
  "codegeex-4": {
    "description": "CodeGeeX-4は強力なAIプログラミングアシスタントで、さまざまなプログラミング言語のインテリジェントな質問応答とコード補完をサポートし、開発効率を向上させます。"
  },
  "codegeex4-all-9b": {
    "description": "CodeGeeX4-ALL-9Bは、多言語コード生成モデルで、コード補完と生成、コードインタープリター、ウェブ検索、関数呼び出し、リポジトリレベルのコードQ&Aを含む包括的な機能をサポートし、ソフトウェア開発のさまざまなシーンをカバーしています。パラメータが10B未満のトップクラスのコード生成モデルです。"
  },
  "codegemma": {
    "description": "CodeGemmaは、さまざまなプログラミングタスクに特化した軽量言語モデルであり、迅速な反復と統合をサポートします。"
  },
  "codegemma:2b": {
    "description": "CodeGemmaは、さまざまなプログラミングタスクに特化した軽量言語モデルであり、迅速な反復と統合をサポートします。"
  },
  "codellama": {
    "description": "Code Llamaは、コード生成と議論に特化したLLMであり、広範なプログラミング言語のサポートを組み合わせて、開発者環境に適しています。"
  },
  "codellama/CodeLlama-34b-Instruct-hf": {
    "description": "Code Llamaはコード生成と議論に特化したLLMで、幅広いプログラミング言語のサポートを組み合わせて、開発者環境に適しています。"
  },
  "codellama:13b": {
    "description": "Code Llamaは、コード生成と議論に特化したLLMであり、広範なプログラミング言語のサポートを組み合わせて、開発者環境に適しています。"
  },
  "codellama:34b": {
    "description": "Code Llamaは、コード生成と議論に特化したLLMであり、広範なプログラミング言語のサポートを組み合わせて、開発者環境に適しています。"
  },
  "codellama:70b": {
    "description": "Code Llamaは、コード生成と議論に特化したLLMであり、広範なプログラミング言語のサポートを組み合わせて、開発者環境に適しています。"
  },
  "codeqwen": {
    "description": "CodeQwen1.5は、大量のコードデータでトレーニングされた大規模言語モデルであり、複雑なプログラミングタスクを解決するために特化しています。"
  },
  "codestral": {
    "description": "Codestralは、Mistral AIの初のコードモデルであり、コード生成タスクに優れたサポートを提供します。"
  },
  "codestral-latest": {
    "description": "Codestralは、コード生成に特化した最先端の生成モデルであり、中間埋め込みやコード補完タスクを最適化しています。"
  },
  "codex-mini-latest": {
    "description": "codex-mini-latest は o4-mini の微調整バージョンで、Codex CLI 専用に設計されています。API を直接使用する場合は、gpt-4.1 から始めることを推奨します。"
  },
  "cogito-2.1:671b": {
    "description": "Cogito v2.1 671B は、商用利用が可能な米国発のオープンソース大規模言語モデルで、トップクラスの性能、高いトークン推論効率、128k の長文脈、強力な総合能力を備えています。"
  },
  "cogview-4": {
    "description": "CogView-4 は智譜が初めて開発した漢字生成対応のオープンソーステキストから画像生成モデルであり、意味理解、画像生成の品質、中英文字生成能力の全方位的な向上を実現しています。任意の長さの中英バイリンガル入力に対応し、指定された範囲内で任意の解像度の画像を生成することが可能です。"
  },
  "cohere-command-r": {
    "description": "Command Rは、RAGとツール使用をターゲットにしたスケーラブルな生成モデルで、企業向けの生産規模のAIを実現します。"
  },
  "cohere-command-r-plus": {
    "description": "Command R+は、企業グレードのワークロードに対応するために設計された最先端のRAG最適化モデルです。"
  },
  "cohere/Cohere-command-r": {
    "description": "Command RはRAGやツール使用に特化した拡張可能な生成モデルで、企業が生産レベルのAIを実現できるよう設計されています。"
  },
  "cohere/Cohere-command-r-plus": {
    "description": "Command R+は最先端のRAG最適化モデルで、企業レベルのワークロードに対応することを目的としています。"
  },
  "cohere/command-a": {
    "description": "Command A は Cohere 史上最も高性能なモデルで、ツール使用、エージェント、検索強化生成（RAG）、多言語ユースケースで優れた性能を示します。256Kのコンテキスト長を持ち、わずか2つのGPUで動作し、Command R+ 08-2024 と比較してスループットが150%向上しています。"
  },
  "cohere/command-r": {
    "description": "Command R は対話型および長文コンテキストタスクに最適化された大規模言語モデルです。\"スケーラブル\"カテゴリに位置し、高性能と高精度のバランスを実現し、企業が概念実証を超えて本番環境に移行できるよう支援します。"
  },
  "cohere/command-r-plus": {
    "description": "Command R+ は Cohere の最新大規模言語モデルで、対話型および長文コンテキストタスクに最適化されています。性能面で非常に優れており、企業が概念実証を超えて本番環境に移行できることを目指しています。"
  },
  "cohere/embed-v4.0": {
    "description": "テキスト、画像、または混合コンテンツを分類または埋め込みに変換できるモデルです。"
  },
  "comfyui/flux-dev": {
    "description": "FLUX.1 Dev - 高品質なテキストから画像生成モデル。10〜50ステップで生成可能で、高品質な創作やアート作品の生成に適しています。"
  },
  "comfyui/flux-kontext-dev": {
    "description": "FLUX.1 Kontext-dev - 画像編集モデル。テキスト指示に基づく既存画像の編集をサポートし、部分的な修正やスタイル変換にも対応しています。"
  },
  "comfyui/flux-krea-dev": {
    "description": "FLUX.1 Krea-dev - セキュリティ強化型のテキストから画像生成モデル。Kreaとの共同開発で、安全フィルターを内蔵しています。"
  },
  "comfyui/flux-schnell": {
    "description": "FLUX.1 Schnell - 超高速テキストから画像生成モデル。1〜4ステップで高品質な画像を生成でき、リアルタイムアプリケーションや迅速なプロトタイピングに最適です。"
  },
  "comfyui/stable-diffusion-15": {
    "description": "Stable Diffusion 1.5 テキストから画像生成モデル。クラシックな512x512解像度で、迅速なプロトタイピングやクリエイティブな実験に適しています。"
  },
  "comfyui/stable-diffusion-35": {
    "description": "Stable Diffusion 3.5 次世代テキストから画像生成モデル。LargeおよびMediumの2バージョンに対応し、外部CLIPエンコーダーファイルが必要です。優れた画像品質とプロンプト適合性を提供します。"
  },
  "comfyui/stable-diffusion-35-inclclip": {
    "description": "Stable Diffusion 3.5 内蔵CLIP/T5エンコーダーバージョン。外部エンコーダーファイルは不要で、sd3.5_medium_incl_clipsなどのモデルに対応。リソース消費も抑えられています。"
  },
  "comfyui/stable-diffusion-custom": {
    "description": "カスタムSDテキストから画像生成モデル。モデルファイル名は custom_sd_lobe.safetensors を使用してください。VAEがある場合は custom_sd_vae_lobe.safetensors を使用し、Comfyの要件に従って適切なフォルダに配置してください。"
  },
  "comfyui/stable-diffusion-custom-refiner": {
    "description": "カスタムSDXL画像から画像生成モデル。モデルファイル名は custom_sd_lobe.safetensors を使用してください。VAEがある場合は custom_sd_vae_lobe.safetensors を使用し、Comfyの要件に従って適切なフォルダに配置してください。"
  },
  "comfyui/stable-diffusion-refiner": {
    "description": "SDXL画像から画像生成モデル。入力画像に基づいて高品質な画像変換を行い、スタイル変換、画像修復、創造的な変換をサポートします。"
  },
  "comfyui/stable-diffusion-xl": {
    "description": "SDXLテキストから画像生成モデル。1024x1024の高解像度に対応し、より優れた画像品質とディテール表現を提供します。"
  },
  "command": {
    "description": "指示に従う対話モデルで、言語タスクにおいて高品質で信頼性が高く、私たちの基本生成モデルよりも長いコンテキスト長を持っています。"
  },
  "command-a-03-2025": {
    "description": "Command Aは、ツールの使用、エージェント、検索強化生成（RAG）、および多言語アプリケーションシナリオにおいて優れたパフォーマンスを発揮する、これまでで最も強力なモデルです。Command Aは256Kのコンテキスト長を持ち、2つのGPUで動作し、Command R+ 08-2024と比較してスループットが150%向上しています。"
  },
  "command-light": {
    "description": "より小型で高速なCommandバージョンで、ほぼ同じ強力さを持ちながら、より速い速度を提供します。"
  },
  "command-light-nightly": {
    "description": "主要なバージョンリリース間の時間間隔を短縮するために、Commandモデルのナイトリーバージョンをリリースしました。command-lightシリーズでは、このバージョンはcommand-light-nightlyと呼ばれます。command-light-nightlyは最新で最も実験的であり（おそらく）不安定なバージョンです。ナイトリーバージョンは定期的に更新され、事前通知なしにリリースされるため、プロダクション環境での使用は推奨されません。"
  },
  "command-nightly": {
    "description": "主要なバージョンリリース間の時間間隔を短縮するために、Commandモデルのナイトリーバージョンをリリースしました。Commandシリーズでは、このバージョンはcommand-cightlyと呼ばれます。command-nightlyは最新で最も実験的であり（おそらく）不安定なバージョンです。ナイトリーバージョンは定期的に更新され、事前通知なしにリリースされるため、プロダクション環境での使用は推奨されません。"
  },
  "command-r": {
    "description": "Command Rは、対話と長いコンテキストタスクに最適化されたLLMであり、特に動的なインタラクションと知識管理に適しています。"
  },
  "command-r-03-2024": {
    "description": "Command Rは、指示に従う対話モデルで、言語タスクにおいてより高い品質と信頼性を提供し、従来のモデルよりも長いコンテキスト長を持っています。コード生成、検索強化生成（RAG）、ツール使用、エージェントなどの複雑なワークフローに使用できます。"
  },
  "command-r-08-2024": {
    "description": "command-r-08-2024はCommand Rモデルの更新版で、2024年8月にリリースされました。"
  },
  "command-r-plus": {
    "description": "Command R+は、リアルな企業シーンと複雑なアプリケーションのために設計された高性能な大規模言語モデルです。"
  },
  "command-r-plus-04-2024": {
    "description": "Command R+は、指示に従う対話モデルで、言語タスクにおいてより高い品質と信頼性を提供し、従来のモデルよりも長いコンテキスト長を持っています。複雑なRAGワークフローや多段階ツール使用に最適です。"
  },
  "command-r-plus-08-2024": {
    "description": "Command R+は指示に従う対話モデルで、言語タスクにおいてより高い品質と信頼性を示し、従来のモデルに比べてより長いコンテキスト長を持っています。複雑なRAGワークフローや多段階のツール使用に最適です。"
  },
  "command-r7b-12-2024": {
    "description": "command-r7b-12-2024は、小型で効率的な更新版で、2024年12月にリリースされました。RAG、ツール使用、エージェントなど、複雑な推論と多段階処理を必要とするタスクで優れたパフォーマンスを発揮します。"
  },
  "computer-use-preview": {
    "description": "computer-use-preview モデルは「コンピュータ使用ツール」専用に設計されたモデルで、コンピュータ関連のタスクを理解し実行するように訓練されています。"
  },
  "dall-e-2": {
    "description": "第二世代DALL·Eモデル、よりリアルで正確な画像生成をサポートし、解像度は第一世代の4倍です"
  },
  "dall-e-3": {
    "description": "最新のDALL·Eモデル、2023年11月にリリース。よりリアルで正確な画像生成をサポートし、詳細表現力が向上しています"
  },
  "databricks/dbrx-instruct": {
    "description": "DBRX Instructは、高い信頼性の指示処理能力を提供し、多業界アプリケーションをサポートします。"
  },
  "deepseek-ai/DeepSeek-OCR": {
    "description": "DeepSeek-OCR は、DeepSeek AI によって開発された視覚言語モデルで、光学文字認識（OCR）と「コンテキスト光学圧縮」に特化しています。本モデルは、画像から文脈情報を圧縮する限界を探求することを目的としており、文書を効率的に処理し、Markdown などの構造化テキスト形式に変換することが可能です。画像内の文字情報を正確に認識でき、文書のデジタル化、文字抽出、構造化処理などの用途に最適です。"
  },
  "deepseek-ai/DeepSeek-R1": {
    "description": "DeepSeek-R1は、強化学習（RL）駆動の推論モデルであり、モデル内の繰り返しと可読性の問題を解決します。RLの前に、DeepSeek-R1はコールドスタートデータを導入し、推論性能をさらに最適化しました。数学、コード、推論タスクにおいてOpenAI-o1と同等のパフォーマンスを発揮し、精巧に設計されたトレーニング手法によって全体的な効果を向上させました。"
  },
  "deepseek-ai/DeepSeek-R1-0528": {
    "description": "DeepSeek R1は、増強された計算資源と後訓練過程で導入されたアルゴリズム最適化機構を活用し、その推論および推断能力の深さを著しく向上させました。本モデルは数学、プログラミング、一般論理などの各種ベンチマーク評価で優れた成績を示し、全体性能はO3やGemini 2.5 Proなどの先進モデルに近づいています。"
  },
  "deepseek-ai/DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B": {
    "description": "DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8BはDeepSeek-R1-0528モデルの思考連鎖をQwen3 8B Baseに蒸留して得られたモデルです。オープンソースモデル中で最先端（SOTA）の性能を達成し、AIME 2024テストでQwen3 8Bを10%上回り、Qwen3-235B-thinkingの性能レベルに達しています。数学推論、プログラミング、汎用論理など複数のベンチマークで優れた成績を示し、Qwen3-8Bと同じアーキテクチャながらDeepSeek-R1-0528のトークナイザー設定を共有しています。"
  },
  "deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B": {
    "description": "DeepSeek-R1蒸留モデルで、強化学習とコールドスタートデータを通じて推論性能を最適化し、オープンソースモデルがマルチタスクの基準を刷新しました。"
  },
  "deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B": {
    "description": "DeepSeek-R1蒸留モデルで、強化学習とコールドスタートデータを通じて推論性能を最適化し、オープンソースモデルがマルチタスクの基準を刷新しました。"
  },
  "deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B": {
    "description": "DeepSeek-R1蒸留モデルで、強化学習とコールドスタートデータを通じて推論性能を最適化し、オープンソースモデルがマルチタスクの基準を刷新しました。"
  },
  "deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B": {
    "description": "DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32Bは、Qwen2.5-32Bに基づいて知識蒸留によって得られたモデルです。このモデルは、DeepSeek-R1が生成した80万の選りすぐりのサンプルを使用して微調整され、数学、プログラミング、推論などの複数の分野で卓越した性能を示しています。AIME 2024、MATH-500、GPQA Diamondなどの複数のベンチマークテストで優れた成績を収めており、特にMATH-500では94.3%の正確性を達成し、強力な数学的推論能力を示しています。"
  },
  "deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B": {
    "description": "DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7Bは、Qwen2.5-Math-7Bに基づいて知識蒸留によって得られたモデルです。このモデルは、DeepSeek-R1が生成した80万の選りすぐりのサンプルを使用して微調整され、優れた推論能力を示しています。複数のベンチマークテストで優れた成績を収めており、特にMATH-500では92.8%の正確性を達成し、AIME 2024では55.5%の合格率を達成し、CodeForcesでは1189のスコアを獲得し、7B規模のモデルとして強力な数学とプログラミング能力を示しています。"
  },
  "deepseek-ai/DeepSeek-V2.5": {
    "description": "DeepSeek V2.5は以前のバージョンの優れた特徴を集約し、汎用性とコーディング能力を強化しました。"
  },
  "deepseek-ai/DeepSeek-V3": {
    "description": "DeepSeek-V3は、6710億パラメータを持つ混合専門家（MoE）言語モデルであり、多頭潜在注意（MLA）とDeepSeekMoEアーキテクチャを採用し、補助損失なしの負荷バランス戦略を組み合わせて、推論とトレーニングの効率を最適化します。14.8兆の高品質トークンで事前トレーニングを行い、監視微調整と強化学習を経て、DeepSeek-V3は他のオープンソースモデルを超え、先進的なクローズドソースモデルに近づきました。"
  },
  "deepseek-ai/DeepSeek-V3.1": {
    "description": "DeepSeek V3.1 モデルは、思考モードと非思考モードの両方をサポートするハイブリッド推論アーキテクチャモデルです。"
  },
  "deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Terminus": {
    "description": "DeepSeek-V3.1-Terminus は深度求索（DeepSeek）による V3.1 モデルのアップデート版で、ハイブリッドエージェント大規模言語モデルとして位置付けられています。今回のアップデートはモデルの既存能力を維持しつつ、ユーザーからのフィードバックに基づく問題修正と安定性の向上に注力しています。言語の一貫性が大幅に改善され、中英混用や異常文字の出現が減少しました。モデルは「思考モード」（Thinking Mode）と「非思考モード」（Non-thinking Mode）を統合しており、ユーザーはチャットテンプレートを通じて柔軟に切り替え、異なるタスクに対応可能です。重要な最適化として、V3.1-Terminus はコードエージェント（Code Agent）と検索エージェント（Search Agent）の性能を強化し、ツール呼び出しや多段階の複雑なタスク実行においてより信頼性が高まりました。"
  },
  "deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp": {
    "description": "DeepSeek-V3.2-Exp は、DeepSeek によってリリースされた実験的な V3.2 バージョンであり、次世代アーキテクチャへの移行に向けた中間的な探求です。V3.1-Terminus を基盤に、長文脈の学習と推論効率を向上させるために DeepSeek スパースアテンション（DeepSeek Sparse Attention、DSA）メカニズムを導入し、ツールの呼び出し、長文書の理解、多段階推論に特化した最適化が施されています。V3.2-Exp は研究と製品化の橋渡しとなるモデルであり、高文脈予算のシナリオでより高い推論効率を追求するユーザーに適しています。"
  },
  "deepseek-ai/deepseek-llm-67b-chat": {
    "description": "DeepSeek 67Bは、高い複雑性の対話のために訓練された先進的なモデルです。"
  },
  "deepseek-ai/deepseek-r1": {
    "description": "最先端の効率的なLLMで、推論、数学、プログラミングに優れています。"
  },
  "deepseek-ai/deepseek-v3.1": {
    "description": "DeepSeek V3.1：次世代推論モデルで、複雑な推論と連鎖的思考能力を向上させ、深い分析を必要とするタスクに適しています。"
  },
  "deepseek-ai/deepseek-v3.1-terminus": {
    "description": "DeepSeek V3.1：次世代の推論モデルで、複雑な推論や連鎖的思考能力が向上しており、深い分析を必要とするタスクに最適です。"
  },
  "deepseek-ai/deepseek-vl2": {
    "description": "DeepSeek-VL2は、DeepSeekMoE-27Bに基づいて開発された混合専門家（MoE）視覚言語モデルであり、スパースアクティベーションのMoEアーキテクチャを採用し、わずか4.5Bパラメータを活性化することで卓越した性能を実現しています。このモデルは、視覚的質問応答、光学文字認識、文書/表/グラフ理解、視覚的定位などの複数のタスクで優れたパフォーマンスを発揮します。"
  },
  "deepseek-chat": {
    "description": "一般的な対話能力と強力なコード処理能力を兼ね備えた新しいオープンソースモデルであり、元のChatモデルの対話能力とCoderモデルのコード処理能力を保持しつつ、人間の好みにより良く整合しています。さらに、DeepSeek-V2.5は、執筆タスクや指示に従う能力など、さまざまな面で大幅な向上を実現しました。"
  },
  "deepseek-coder-33B-instruct": {
    "description": "DeepSeek Coder 33Bは、2兆のデータを基にトレーニングされたコード言語モデルで、そのうち87%がコード、13%が中英語です。モデルは16Kのウィンドウサイズと穴埋めタスクを導入し、プロジェクトレベルのコード補完とスニペット埋め機能を提供します。"
  },
  "deepseek-coder-v2": {
    "description": "DeepSeek Coder V2は、オープンソースの混合エキスパートコードモデルであり、コードタスクにおいて優れた性能を発揮し、GPT4-Turboに匹敵します。"
  },
  "deepseek-coder-v2:236b": {
    "description": "DeepSeek Coder V2は、オープンソースの混合エキスパートコードモデルであり、コードタスクにおいて優れた性能を発揮し、GPT4-Turboに匹敵します。"
  },
  "deepseek-ocr": {
    "description": "DeepSeek-OCR は、DeepSeek AI によって開発された視覚と言語を統合したモデルで、光学文字認識（OCR）と「コンテキスト光学圧縮」に特化しています。本モデルは、画像から文脈情報を圧縮する限界を探求し、ドキュメントを効率的に処理して Markdown などの構造化テキスト形式に変換することが可能です。画像内の文字情報を高精度で認識でき、文書のデジタル化、文字抽出、構造化処理などの用途に適しています。"
  },
  "deepseek-r1": {
    "description": "DeepSeek-R1は、強化学習（RL）駆動の推論モデルであり、モデル内の繰り返しと可読性の問題を解決します。RLの前に、DeepSeek-R1はコールドスタートデータを導入し、推論性能をさらに最適化しました。数学、コード、推論タスクにおいてOpenAI-o1と同等のパフォーマンスを発揮し、精巧に設計されたトレーニング手法によって全体的な効果を向上させました。"
  },
  "deepseek-r1-0528": {
    "description": "685B フルスペックモデルで、2025年5月28日にリリースされました。DeepSeek-R1 は後期トレーニング段階で大規模に強化学習技術を活用し、極めて少ないラベル付きデータでモデルの推論能力を大幅に向上させました。数学、コード、自然言語推論などのタスクで高い性能と強力な能力を持ちます。"
  },
  "deepseek-r1-250528": {
    "description": "DeepSeek R1 250528、フルスペックの DeepSeek-R1 推論モデルで、高度な数学および論理タスクに適しています。"
  },
  "deepseek-r1-70b-fast-online": {
    "description": "DeepSeek R1 70Bファスト版で、リアルタイムのオンライン検索をサポートし、モデルのパフォーマンスを維持しながら、より速い応答速度を提供します。"
  },
  "deepseek-r1-70b-online": {
    "description": "DeepSeek R1 70Bスタンダード版で、リアルタイムのオンライン検索をサポートし、最新情報が必要な対話やテキスト処理タスクに適しています。"
  },
  "deepseek-r1-distill-llama": {
    "description": "deepseek-r1-distill-llama は、DeepSeek-R1 から Llama を蒸留したモデルです。"
  },
  "deepseek-r1-distill-llama-70b": {
    "description": "DeepSeek R1 Distill Llama 70B、汎用 R1 推論能力と Llama エコシステムを融合した蒸留モデルです。"
  },
  "deepseek-r1-distill-llama-8b": {
    "description": "DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B は Llama-3.1-8B をベースにした蒸留型大規模言語モデルで、DeepSeek R1 の出力を活用しています。"
  },
  "deepseek-r1-distill-qianfan-70b": {
    "description": "DeepSeek R1 Distill Qianfan 70B、Qianfan-70B をベースにした R1 蒸留モデルで、コストパフォーマンスに優れています。"
  },
  "deepseek-r1-distill-qianfan-8b": {
    "description": "DeepSeek R1 Distill Qianfan 8B、Qianfan-8B をベースにした R1 蒸留モデルで、中小規模のアプリケーションに適しています。"
  },
  "deepseek-r1-distill-qianfan-llama-70b": {
    "description": "DeepSeek R1 Distill Qianfan Llama 70B、Llama-70B をベースにした R1 蒸留モデルです。"
  },
  "deepseek-r1-distill-qwen": {
    "description": "deepseek-r1-distill-qwen は、Qwen をベースに DeepSeek-R1 から蒸留されたモデルです。"
  },
  "deepseek-r1-distill-qwen-1.5b": {
    "description": "DeepSeek R1 Distill Qwen 1.5B、超軽量の R1 蒸留モデルで、リソースが極めて限られた環境に適しています。"
  },
  "deepseek-r1-distill-qwen-14b": {
    "description": "DeepSeek R1 Distill Qwen 14B、中規模の R1 蒸留モデルで、さまざまなシーンでの展開に適しています。"
  },
  "deepseek-r1-distill-qwen-32b": {
    "description": "DeepSeek R1 Distill Qwen 32B、Qwen-32B をベースにした R1 蒸留モデルで、性能とコストのバランスに優れています。"
  },
  "deepseek-r1-distill-qwen-7b": {
    "description": "DeepSeek R1 Distill Qwen 7B、軽量の R1 蒸留モデルで、エッジ環境や企業のオンプレミス環境に適しています。"
  },
  "deepseek-r1-fast-online": {
    "description": "DeepSeek R1フルファスト版で、リアルタイムのオンライン検索をサポートし、671Bパラメータの強力な能力とより速い応答速度を組み合わせています。"
  },
  "deepseek-r1-online": {
    "description": "DeepSeek R1フルバージョンで、671Bパラメータを持ち、リアルタイムのオンライン検索をサポートし、より強力な理解と生成能力を備えています。"
  },
  "deepseek-reasoner": {
    "description": "DeepSeek V3.2 思考モード。最終回答を出力する前に、モデルは思考の連鎖を出力し、最終回答の正確性を向上させます。"
  },
  "deepseek-v2": {
    "description": "DeepSeek V2は、高効率なMixture-of-Experts言語モデルであり、経済的な処理ニーズに適しています。"
  },
  "deepseek-v2:236b": {
    "description": "DeepSeek V2 236Bは、DeepSeekの設計コードモデルであり、強力なコード生成能力を提供します。"
  },
  "deepseek-v3": {
    "description": "DeepSeek-V3は、杭州深度求索人工知能基礎技術研究有限公司が独自に開発したMoEモデルで、複数の評価で優れた成績を収め、主流のランキングでオープンソースモデルの首位に立っています。V3はV2.5モデルに比べて生成速度が3倍向上し、ユーザーにより迅速でスムーズな使用体験を提供します。"
  },
  "deepseek-v3-0324": {
    "description": "DeepSeek-V3-0324は671BパラメータのMoEモデルであり、プログラミングと技術能力、文脈理解、長文処理において優れた性能を発揮します。"
  },
  "deepseek-v3.1": {
    "description": "DeepSeek-V3.1 は DeepSeek が新たにリリースしたハイブリッド推論モデルで、思考モードと非思考モードの2つの推論モードをサポートし、DeepSeek-R1-0528 よりも思考効率が向上しています。ポストトレーニングによる最適化により、エージェントツールの使用とインテリジェントタスクのパフォーマンスが大幅に向上しました。128k のコンテキストウィンドウをサポートし、最大64kトークンの出力長に対応しています。"
  },
  "deepseek-v3.1-terminus": {
    "description": "DeepSeek-V3.1-Terminus は DeepSeek によって開発されたエッジデバイス向けに最適化された大規模言語モデルです。"
  },
  "deepseek-v3.1-think-250821": {
    "description": "DeepSeek V3.1 Think 250821、Terminus バージョンに対応した深層思考モデルで、高性能な推論シナリオに適しています。"
  },
  "deepseek-v3.1:671b": {
    "description": "DeepSeek V3.1：次世代推論モデルで、複雑な推論と連鎖的思考能力を向上させ、深い分析を必要とするタスクに適しています。"
  },
  "deepseek-v3.2-exp": {
    "description": "deepseek-v3.2-exp はスパースアテンション機構を導入し、長文処理時のトレーニングと推論の効率を向上させることを目的としており、価格は deepseek-v3.1 よりも低く設定されています。"
  },
  "deepseek-v3.2-think": {
    "description": "DeepSeek V3.2 Think、フルスペックの深層思考モデルで、長い推論チェーンの能力を強化しています。"
  },
  "deepseek-vl2": {
    "description": "DeepSeek VL2、マルチモーダルモデルで、画像と言語の理解およびきめ細かな視覚的質問応答をサポートします。"
  },
  "deepseek-vl2-small": {
    "description": "DeepSeek VL2 Small、軽量なマルチモーダルバージョンで、リソース制限や高負荷環境に適しています。"
  },
  "deepseek/deepseek-chat": {
    "description": "DeepSeek-V3 は DeepSeek チームによる高性能ハイブリッド推論モデルで、複雑なタスクやツール統合に適しています。"
  },
  "deepseek/deepseek-chat-v3-0324": {
    "description": "DeepSeek V3は、685Bパラメータの専門的な混合モデルであり、DeepSeekチームのフラッグシップチャットモデルシリーズの最新のイテレーションです。\n\nこれは、[DeepSeek V3](/deepseek/deepseek-chat-v3)モデルを継承し、さまざまなタスクで優れたパフォーマンスを発揮します。"
  },
  "deepseek/deepseek-chat-v3-0324:free": {
    "description": "DeepSeek V3は、685Bパラメータの専門的な混合モデルであり、DeepSeekチームのフラッグシップチャットモデルシリーズの最新のイテレーションです。\n\nこれは、[DeepSeek V3](/deepseek/deepseek-chat-v3)モデルを継承し、さまざまなタスクで優れたパフォーマンスを発揮します。"
  },
  "deepseek/deepseek-chat-v3.1": {
    "description": "DeepSeek-V3.1 は DeepSeek の長文脈ハイブリッド推論モデルで、思考/非思考の混合モードとツール統合をサポートします。"
  },
  "deepseek/deepseek-r1": {
    "description": "DeepSeek R1 モデルは小規模なバージョンアップを経て、現在のバージョンは DeepSeek-R1-0528 です。最新のアップデートでは、計算資源の増加とトレーニング後のアルゴリズム最適化を活用し、推論の深度と能力が大幅に向上しました。数学、プログラミング、一般論理など複数のベンチマークで優れた性能を示し、全体的な性能は O3 や Gemini 2.5 Pro といった先行モデルに近づいています。"
  },
  "deepseek/deepseek-r1-0528": {
    "description": "DeepSeek R1 0528 は DeepSeek のアップデート版で、オープンソース利用と推論の深さに重点を置いています。"
  },
  "deepseek/deepseek-r1-0528:free": {
    "description": "DeepSeek-R1は極めて少ないラベル付きデータでモデルの推論能力を大幅に向上させました。最終回答を出力する前に、モデルは思考の連鎖を出力し、最終答えの正確性を高めます。"
  },
  "deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b": {
    "description": "DeepSeek R1 Distill Llama 70B は、Llama3.3 70B をベースにした大規模言語モデルであり、DeepSeek R1 によるファインチューニングを通じて、最先端の大規模モデルに匹敵する競争力のある性能を実現しています。"
  },
  "deepseek/deepseek-r1-distill-llama-8b": {
    "description": "DeepSeek R1 Distill Llama 8BはLlama-3.1-8B-Instructに基づく蒸留大言語モデルで、DeepSeek R1の出力を使用してトレーニングされています。"
  },
  "deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-14b": {
    "description": "DeepSeek R1 Distill Qwen 14BはQwen 2.5 14Bに基づく蒸留大言語モデルで、DeepSeek R1の出力を使用してトレーニングされています。このモデルは複数のベンチマークテストでOpenAIのo1-miniを超え、密なモデル（dense models）の最新技術の成果を達成しました。以下は一部のベンチマークテストの結果です：\nAIME 2024 pass@1: 69.7\nMATH-500 pass@1: 93.9\nCodeForces Rating: 1481\nこのモデルはDeepSeek R1の出力から微調整を行い、より大規模な最前線モデルと同等の競争力のある性能を示しています。"
  },
  "deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-32b": {
    "description": "DeepSeek R1 Distill Qwen 32BはQwen 2.5 32Bに基づく蒸留大言語モデルで、DeepSeek R1の出力を使用してトレーニングされています。このモデルは複数のベンチマークテストでOpenAIのo1-miniを超え、密なモデル（dense models）の最新技術の成果を達成しました。以下は一部のベンチマークテストの結果です：\nAIME 2024 pass@1: 72.6\nMATH-500 pass@1: 94.3\nCodeForces Rating: 1691\nこのモデルはDeepSeek R1の出力から微調整を行い、より大規模な最前線モデルと同等の競争力のある性能を示しています。"
  },
  "deepseek/deepseek-r1/community": {
    "description": "DeepSeek R1はDeepSeekチームが発表した最新のオープンソースモデルで、特に数学、プログラミング、推論タスクにおいてOpenAIのo1モデルと同等の推論性能を持っています。"
  },
  "deepseek/deepseek-r1:free": {
    "description": "DeepSeek-R1は、わずかなラベル付きデータしかない状況で、モデルの推論能力を大幅に向上させました。最終的な回答を出力する前に、モデルは思考の連鎖を出力し、最終的な答えの正確性を向上させます。"
  },
  "deepseek/deepseek-reasoner": {
    "description": "DeepSeek-V3 Thinking（reasoner）は DeepSeek の実験的推論モデルで、高度な推論タスクに適しています。"
  },
  "deepseek/deepseek-v3": {
    "description": "強化された推論能力を持つ高速汎用大規模言語モデルです。"
  },
  "deepseek/deepseek-v3.1-base": {
    "description": "DeepSeek V3.1 Base は DeepSeek V3 モデルの改良版です。"
  },
  "deepseek/deepseek-v3/community": {
    "description": "DeepSeek-V3は推論速度において前のモデルに比べて大きなブレークスルーを達成しました。オープンソースモデルの中で1位にランクインし、世界の最先端のクローズドモデルと肩を並べることができます。DeepSeek-V3はマルチヘッド潜在注意（MLA）とDeepSeekMoEアーキテクチャを採用しており、これらのアーキテクチャはDeepSeek-V2で完全に検証されています。さらに、DeepSeek-V3は負荷分散のための補助的な非損失戦略を開発し、より強力な性能を得るためにマルチラベル予測トレーニング目標を設定しました。"
  },
  "deepseek_r1": {
    "description": "DeepSeek-R1は強化学習（RL）駆動の推論モデルで、モデル内の繰り返しと可読性の問題を解決しました。RLの前に、DeepSeek-R1はコールドスタートデータを導入し、推論性能をさらに最適化しました。数学、コード、推論タスクにおいてOpenAI-o1と同等のパフォーマンスを示し、精巧に設計された訓練方法によって全体的な効果を向上させました。"
  },
  "deepseek_r1_distill_llama_70b": {
    "description": "DeepSeek-R1-Distill-Llama-70BはLlama-3.3-70B-Instructに基づき、蒸留訓練を通じて得られたモデルです。このモデルはDeepSeek-R1シリーズの一部であり、DeepSeek-R1が生成したサンプルを使用して微調整され、数学、プログラミング、推論などの複数の分野で優れた性能を示しています。"
  },
  "deepseek_r1_distill_qwen_14b": {
    "description": "DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14BはQwen2.5-14Bに基づき、知識蒸留を通じて得られたモデルです。このモデルはDeepSeek-R1が生成した80万の選りすぐりのサンプルを使用して微調整され、優れた推論能力を示しています。"
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  "deepseek_r1_distill_qwen_32b": {
    "description": "DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32BはQwen2.5-32Bに基づき、知識蒸留を通じて得られたモデルです。このモデルはDeepSeek-R1が生成した80万の選りすぐりのサンプルを使用して微調整され、数学、プログラミング、推論などの複数の分野で卓越した性能を示しています。"
  },
  "doubao-1.5-lite-32k": {
    "description": "Doubao-1.5-liteは全く新しい世代の軽量版モデルで、極限の応答速度を実現し、効果と遅延の両方で世界トップレベルに達しています。"
  },
  "doubao-1.5-pro-256k": {
    "description": "Doubao-1.5-pro-256kはDoubao-1.5-Proの全面的なアップグレード版で、全体的な効果が10%大幅に向上しました。256kのコンテキストウィンドウでの推論をサポートし、出力長は最大12kトークンをサポートします。より高い性能、より大きなウィンドウ、超高コストパフォーマンスで、より広範なアプリケーションシーンに適しています。"
  },
  "doubao-1.5-pro-32k": {
    "description": "Doubao-1.5-proは全く新しい世代の主力モデルで、性能が全面的にアップグレードされ、知識、コード、推論などの面で卓越したパフォーマンスを発揮します。"
  },
  "doubao-1.5-thinking-pro": {
    "description": "Doubao-1.5の新しい深層思考モデルは、数学、プログラミング、科学的推論などの専門分野や、創造的な執筆などの一般的なタスクで優れたパフォーマンスを発揮し、AIME 2024、Codeforces、GPQAなどの複数の権威あるベンチマークで業界の最前線に達するか、またはそれに近いレベルを実現しています。128kのコンテキストウィンドウと16kの出力をサポートしています。"
  },
  "doubao-1.5-thinking-pro-m": {
    "description": "Doubao-1.5の新しい深層思考モデル（mバージョンはネイティブのマルチモーダル深層推論能力を備えています）は、数学、プログラミング、科学的推論などの専門分野および創造的な執筆などの一般タスクで優れたパフォーマンスを発揮し、AIME 2024、Codeforces、GPQAなどの複数の権威あるベンチマークで業界トップクラスのレベルに達しています。128kのコンテキストウィンドウと16kの出力をサポートします。"
  },
  "doubao-1.5-thinking-vision-pro": {
    "description": "新しい視覚深層思考モデルで、より強力な汎用マルチモーダル理解と推論能力を備え、59の公開ベンチマークのうち37でSOTA（最先端）を達成しています。"
  },
  "doubao-1.5-ui-tars": {
    "description": "Doubao-1.5-UI-TARSは、グラフィカルユーザーインターフェース（GUI）向けにネイティブ設計されたエージェントモデルです。知覚、推論、行動などの人間のような能力を通じてGUIとシームレスにインタラクションします。"
  },
  "doubao-1.5-vision-lite": {
    "description": "Doubao-1.5-vision-liteは新たにアップグレードされた多モーダル大モデルで、任意の解像度と極端なアスペクト比の画像認識をサポートし、視覚推論、文書認識、詳細情報の理解、指示の遵守能力を強化しています。128kのコンテキストウィンドウをサポートし、出力長は最大16kトークンをサポートします。"
  },
  "doubao-1.5-vision-pro": {
    "description": "Doubao-1.5-vision-proは新たにアップグレードされたマルチモーダル大規模モデルで、任意の解像度および極端なアスペクト比の画像認識をサポートし、視覚的推論、文書認識、詳細情報の理解、指示の遵守能力を強化しています。"
  },
  "doubao-1.5-vision-pro-32k": {
    "description": "Doubao-1.5-vision-proは新たにアップグレードされたマルチモーダル大規模モデルで、任意の解像度および極端なアスペクト比の画像認識をサポートし、視覚的推論、文書認識、詳細情報の理解、指示の遵守能力を強化しています。"
  },
  "doubao-lite-128k": {
    "description": "極めて高速な応答速度と優れたコストパフォーマンスを備え、さまざまなシナリオに柔軟な選択肢を提供します。128kのコンテキストウィンドウでの推論と微調整をサポートします。"
  },
  "doubao-lite-32k": {
    "description": "極めて高速な応答速度と優れたコストパフォーマンスを備え、さまざまなシナリオに柔軟な選択肢を提供します。32kのコンテキストウィンドウでの推論と微調整をサポートします。"
  },
  "doubao-lite-4k": {
    "description": "極めて高速な応答速度と優れたコストパフォーマンスを備え、さまざまなシナリオに柔軟な選択肢を提供します。4kのコンテキストウィンドウでの推論と微調整をサポートします。"
  },
  "doubao-pro-256k": {
    "description": "最も高性能な主力モデルで、複雑なタスクの処理に適しています。参考質問応答、要約、創作、テキスト分類、ロールプレイなどのシーンで優れた効果を発揮します。256kのコンテキストウィンドウでの推論と微調整をサポートします。"
  },
  "doubao-pro-32k": {
    "description": "最も高性能な主力モデルで、複雑なタスクの処理に適しています。参考質問応答、要約、創作、テキスト分類、ロールプレイなどのシーンで優れた効果を発揮します。32kのコンテキストウィンドウでの推論と微調整をサポートします。"
  },
  "doubao-seed-1.6": {
    "description": "Doubao-Seed-1.6 は新しいマルチモーダル深層思考モデルで、auto/thinking/non-thinking の三つの思考モードをサポートします。non-thinking モードでは、Doubao-1.5-pro/250115 と比較して大幅に性能が向上しています。256k のコンテキストウィンドウをサポートし、最大 16k トークンの出力長に対応しています。"
  },
  "doubao-seed-1.6-flash": {
    "description": "Doubao-Seed-1.6-flash は推論速度に優れたマルチモーダル深層思考モデルで、TPOT はわずか 10ms です。テキストと視覚の理解を同時にサポートし、テキスト理解能力は前世代の lite を超え、視覚理解は競合他社の pro シリーズモデルに匹敵します。256k のコンテキストウィンドウをサポートし、最大 16k トークンの出力長に対応しています。"
  },
  "doubao-seed-1.6-lite": {
    "description": "Doubao-Seed-1.6-lite は新しいマルチモーダル深層思考モデルで、思考の深さ（reasoning effort）を Minimal、Low、Medium、High の4段階で調整可能。高いコストパフォーマンスを実現し、一般的なタスクに最適な選択肢。コンテキストウィンドウは最大256kに対応。"
  },
  "doubao-seed-1.6-thinking": {
    "description": "Doubao-Seed-1.6-thinking モデルは思考能力が大幅に強化されており、Doubao-1.5-thinking-pro と比較して、コーディング、数学、論理推論などの基礎能力がさらに向上しています。視覚理解もサポートしています。256k のコンテキストウィンドウをサポートし、最大 16k トークンの出力長に対応しています。"
  },
  "doubao-seed-1.6-vision": {
    "description": "Doubao-Seed-1.6-visionは視覚的深層思考モデルで、教育、画像審査、巡回検査とセキュリティ、AI検索質問応答などのシーンでより強力な汎用マルチモーダル理解と推論能力を発揮します。256kのコンテキストウィンドウをサポートし、最大64kトークンの出力長に対応しています。"
  },
  "doubao-seed-code": {
    "description": "Doubao-Seed-Code は、エージェント指向のプログラミングタスクに特化して最適化されており、マルチモーダル（テキスト／画像／動画）と256Kの長コンテキストをサポートします。Anthropic API にも互換性があり、プログラミング、視覚理解、エージェントシナリオに適しています。"
  },
  "doubao-seededit-3-0-i2i-250628": {
    "description": "Doubao 画像生成モデルはバイトダンスの Seed チームによって開発され、テキストと画像の入力をサポートし、高い制御性と高品質な画像生成体験を提供します。テキスト指示による画像編集が可能で、生成される画像の辺の長さは512～1536の範囲です。"
  },
  "doubao-seedream-3-0-t2i-250415": {
    "description": "Seedream 3.0 画像生成モデルはバイトダンスの Seed チームによって開発され、テキストと画像の入力をサポートし、高い制御性と高品質な画像生成体験を提供します。テキストプロンプトに基づいて画像を生成します。"
  },
  "doubao-seedream-4-0-250828": {
    "description": "Seedream 4.0 画像生成モデルはバイトダンスの Seed チームによって開発され、テキストと画像の入力をサポートし、高い制御性と高品質な画像生成体験を提供します。テキストプロンプトに基づいて画像を生成します。"
  },
  "doubao-vision-lite-32k": {
    "description": "Doubao-visionモデルは豆包が提供するマルチモーダル大規模モデルで、強力な画像理解と推論能力、正確な指示理解能力を備えています。画像テキスト情報抽出や画像に基づく推論タスクで高い性能を示し、より複雑で幅広い視覚質問応答タスクに応用可能です。"
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  "emohaa": {
    "description": "Emohaaは心理モデルで、専門的な相談能力を持ち、ユーザーが感情問題を理解するのを助けます。"
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    "description": "ERNIE 4.5 0.3B、オープンソースの軽量モデルで、ローカルおよびカスタマイズされたデプロイに適しています。"
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  "ernie-4.5-21b-a3b": {
    "description": "ERNIE 4.5 21B A3B、オープンソースの大規模パラメータモデルで、理解と生成タスクにおいて優れた性能を発揮します。"
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  "ernie-4.5-300b-a47b": {
    "description": "ERNIE 4.5 300B A47B は Baidu の文心によって開発された超大規模混合エキスパートモデルで、卓越した推論能力を誇ります。"
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  "ernie-4.5-8k-preview": {
    "description": "ERNIE 4.5 8K Preview、8K コンテキストのプレビューモデルで、文心 4.5 の機能を体験・テストできます。"
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  "ernie-4.5-turbo-128k": {
    "description": "ERNIE 4.5 Turbo 128K、高性能な汎用モデルで、検索強化やツール呼び出しをサポートし、QA、コード、エージェントなど多様な業務に対応します。"
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  "ernie-4.5-turbo-128k-preview": {
    "description": "ERNIE 4.5 Turbo 128K Preview、正式版と同等の機能を提供するプレビューバージョンで、統合テストや段階的導入に適しています。"
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    "description": "ERNIE 4.5 Turbo 32K、中長文コンテキスト対応モデルで、QA、ナレッジ検索、多ターン対話などに適しています。"
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    "description": "ERNIE 4.5 Turbo 最新版、総合的に最適化されたモデルで、プロダクション環境の主力汎用モデルとして適しています。"
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  "ernie-4.5-turbo-vl": {
    "description": "ERNIE 4.5 Turbo VL、成熟したマルチモーダルモデルで、画像と言語の理解・認識タスクに適しています。"
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    "description": "ERNIE 4.5 Turbo VL 32K、中長文対応のマルチモーダルモデルで、長文と画像の統合理解に適しています。"
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  "ernie-4.5-turbo-vl-32k-preview": {
    "description": "ERNIE 4.5 Turbo VL 32K Preview、32K コンテキスト対応のマルチモーダルプレビューモデルで、長文視覚理解能力の評価に適しています。"
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    "description": "ERNIE 4.5 Turbo VL Latest、最新のマルチモーダルバージョンで、より優れた画像と言語の理解・推論性能を提供します。"
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  "ernie-4.5-turbo-vl-preview": {
    "description": "ERNIE 4.5 Turbo VL Preview、マルチモーダルプレビューモデルで、画像と言語の理解・生成をサポートし、視覚的質問応答やコンテンツ理解に適しています。"
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  "ernie-4.5-vl-28b-a3b": {
    "description": "ERNIE 4.5 VL 28B A3B、オープンソースのマルチモーダルモデルで、画像と言語の理解・推論タスクに対応します。"
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  "ernie-5.0-thinking-latest": {
    "description": "文心5.0 Thinking は、ネイティブな全モーダル対応のフラッグシップモデルであり、テキスト、画像、音声、動画を統一的にモデリング可能です。総合的な能力が大幅に向上しており、複雑な質疑応答、創作、インテリジェントエージェントのシナリオに適しています。"
  },
  "ernie-5.0-thinking-preview": {
    "description": "文心5.0 Thinking Preview、ネイティブな全モーダル対応のフラッグシップモデルで、テキスト、画像、音声、動画の統一モデリングを実現し、複雑な質問応答、創作、エージェントシナリオに対応します。"
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  "ernie-char-8k": {
    "description": "ERNIE Character 8K、キャラクター人格対話モデルで、IP キャラクター構築や長期的な対話に適しています。"
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  "ernie-char-fiction-8k": {
    "description": "ERNIE Character Fiction 8K、小説やストーリー創作向けの人格モデルで、長文ストーリー生成に適しています。"
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    "description": "ERNIE Character Fiction 8K Preview、キャラクターとストーリー創作向けのプレビューモデルで、機能体験とテストに適しています。"
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    "description": "ERNIE iRAG Edit、画像の消去、再描画、バリエーション生成をサポートする画像編集モデルです。"
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    "description": "ERNIE Lite 8K、軽量な汎用モデルで、コストに敏感な日常的な質問応答やコンテンツ生成に適しています。"
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    "description": "ERNIE Lite Pro 128K、軽量かつ高性能なモデルで、レイテンシーとコストに敏感な業務シナリオに適しています。"
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    "description": "ERNIE Novel 8K、長編小説や IP ストーリー創作向けモデルで、多キャラクター・多視点の物語構成に優れています。"
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  "ernie-speed-128k": {
    "description": "ERNIE Speed 128K、入出力コスト不要の大規模モデルで、長文理解や大規模試用に適しています。"
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    "description": "ERNIE Speed 8K、無料で高速なモデルで、日常会話や軽量なテキストタスクに適しています。"
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  "ernie-speed-pro-128k": {
    "description": "ERNIE Speed Pro 128K、高スループットかつ高コストパフォーマンスのモデルで、大規模オンラインサービスや企業向けアプリケーションに適しています。"
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    "description": "ERNIE Tiny 8K、超軽量モデルで、簡単な質問応答や分類などの低コスト推論シナリオに適しています。"
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  "ernie-x1-turbo-32k": {
    "description": "ERNIE X1 Turbo 32K、高速思考モデルで、32K の長文コンテキストに対応し、複雑な推論や多ターン対話に適しています。"
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    "description": "ERNIE X1.1 Preview、ERNIE X1.1 思考モデルのプレビューバージョンで、機能検証やテストに適しています。"
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    "description": "Seedream 4.0 画像生成モデルはバイトダンスの Seed チームによって開発され、テキストと画像の入力をサポートし、高い制御性と高品質な画像生成体験を提供します。テキストプロンプトに基づいて画像を生成します。"
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  "fal-ai/flux-kontext/dev": {
    "description": "画像編集タスクに特化した FLUX.1 モデルで、テキストと画像の入力をサポートします。"
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    "description": "FLUX.1 Kontext [pro] はテキストと参照画像を入力として処理でき、目的に応じた局所編集や複雑な全体シーンの変換をシームレスに実現します。"
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    "description": "Flux Krea [dev] は美的嗜好を持つ画像生成モデルで、よりリアルで自然な画像生成を目指しています。"
  },
  "fal-ai/flux/schnell": {
    "description": "FLUX.1 [schnell] は120億パラメータを持つ画像生成モデルで、高速に高品質な画像生成に特化しています。"
  },
  "fal-ai/hunyuan-image/v3": {
    "description": "強力なネイティブマルチモーダル画像生成モデル"
  },
  "fal-ai/imagen4/preview": {
    "description": "Google 提供の高品質な画像生成モデルです。"
  },
  "fal-ai/nano-banana": {
    "description": "Nano Banana は Google の最新かつ最速で最も効率的なネイティブマルチモーダルモデルで、対話を通じて画像の生成と編集が可能です。"
  },
  "fal-ai/qwen-image": {
    "description": "Qwen チームによる強力な生画像モデルで、印象的な中国語テキスト生成能力と多様な画像ビジュアルスタイルを備えています。"
  },
  "fal-ai/qwen-image-edit": {
    "description": "Qwen チームがリリースしたプロフェッショナルな画像編集モデルで、意味的編集と外観編集をサポートし、中英文字の正確な編集、スタイル変換、オブジェクト回転など高品質な画像編集が可能です。"
  },
  "flux-1-schnell": {
    "description": "Black Forest Labsが開発した120億パラメータのテキストから画像生成モデルで、潜在的敵対的拡散蒸留技術を採用し、1～4ステップで高品質な画像を生成可能。閉源の代替品に匹敵する性能を持ち、Apache-2.0ライセンスの下で個人、研究、商用利用に適用可能です。"
  },
  "flux-dev": {
    "description": "FLUX.1 [dev]は非商用用途向けのオープンソースの重み付き精錬モデルで、FLUXプロフェッショナル版に近い画像品質と指示遵守能力を維持しつつ、より高い実行効率を実現。標準モデルと同サイズながらリソース利用効率が向上しています。"
  },
  "flux-kontext-max": {
    "description": "最先端のコンテキスト対応画像生成および編集 — テキストと画像を組み合わせ、精密かつ一貫した結果を実現します。"
  },
  "flux-kontext-pro": {
    "description": "最先端の文脈に基づく画像生成と編集 — テキストと画像を組み合わせ、高精度で一貫した結果を実現します。"
  },
  "flux-merged": {
    "description": "FLUX.1-mergedモデルは、開発段階で探索された「DEV」の深層特性と「Schnell」が示す高速実行の利点を組み合わせています。この取り組みにより、FLUX.1-mergedはモデルの性能限界を押し上げ、応用範囲を拡大しました。"
  },
  "flux-pro": {
    "description": "トップクラスの商用AI画像生成モデル — 比類なき画像品質と多様な出力を実現。"
  },
  "flux-pro-1.1": {
    "description": "アップグレード版のプロフェッショナル向けAI画像生成モデル — 卓越した画像品質とプロンプトの指示に正確に従う能力を提供します。"
  },
  "flux-pro-1.1-ultra": {
    "description": "超高解像度のAI画像生成 — 最大4兆ピクセルの出力に対応し、10秒以内に超高精細な画像を生成します。"
  },
  "flux-schnell": {
    "description": "FLUX.1 [schnell]は現時点で最先端の少ステップモデルであり、同種の競合モデルを凌駕し、Midjourney v6.0やDALL·E 3 (HD)などの強力な非蒸留モデルよりも優れています。専用の微調整により、事前学習段階の出力多様性を完全に保持し、市場の最先端モデルと比較して視覚品質、指示遵守、サイズ・比率変化、フォント処理、出力多様性の面で大幅に向上。ユーザーにより豊かで多様な創造的画像生成体験を提供します。"
  },
  "flux.1-schnell": {
    "description": "FLUX.1-schnell、高性能な画像生成モデルで、多様なスタイルの画像を素早く生成できます。"
  },
  "gemini-1.0-pro-001": {
    "description": "Gemini 1.0 Pro 001（チューニング）は、安定した調整可能な性能を提供し、複雑なタスクのソリューションに理想的な選択肢です。"
  },
  "gemini-1.0-pro-002": {
    "description": "Gemini 1.0 Pro 002（チューニング）は、優れたマルチモーダルサポートを提供し、複雑なタスクの効果的な解決に焦点を当てています。"
  },
  "gemini-1.0-pro-latest": {
    "description": "Gemini 1.0 Proは、Googleの高性能AIモデルであり、幅広いタスクの拡張に特化しています。"
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  "gemini-1.5-flash-001": {
    "description": "Gemini 1.5 Flash 001は、効率的なマルチモーダルモデルであり、幅広いアプリケーションの拡張をサポートします。"
  },
  "gemini-1.5-flash-002": {
    "description": "Gemini 1.5 Flash 002は効率的なマルチモーダルモデルで、幅広いアプリケーションの拡張をサポートしています。"
  },
  "gemini-1.5-flash-8b": {
    "description": "Gemini 1.5 Flash 8Bは、高効率のマルチモーダルモデルで、幅広いアプリケーションの拡張をサポートしています。"
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    "description": "Gemini 1.5 Flash 8B 0924は最新の実験モデルで、テキストおよびマルチモーダルのユースケースにおいて顕著な性能向上を実現しています。"
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  "gemini-1.5-flash-8b-latest": {
    "description": "Gemini 1.5 Flash 8Bは、効率的なマルチモーダルモデルで、幅広いアプリケーションの拡張をサポートしています。"
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  "gemini-1.5-flash-exp-0827": {
    "description": "Gemini 1.5 Flash 0827は、最適化されたマルチモーダル処理能力を提供し、多様な複雑なタスクシナリオに適用可能です。"
  },
  "gemini-1.5-flash-latest": {
    "description": "Gemini 1.5 Flashは、Googleの最新のマルチモーダルAIモデルであり、高速処理能力を備え、テキスト、画像、動画の入力をサポートし、さまざまなタスクの効率的な拡張に適しています。"
  },
  "gemini-1.5-pro-001": {
    "description": "Gemini 1.5 Pro 001は、拡張可能なマルチモーダルAIソリューションであり、幅広い複雑なタスクをサポートします。"
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  "gemini-1.5-pro-002": {
    "description": "Gemini 1.5 Pro 002は最新の生産準備モデルで、特に数学、長いコンテキスト、視覚タスクにおいて質の高い出力を提供し、顕著な向上を見せています。"
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  "gemini-1.5-pro-exp-0801": {
    "description": "Gemini 1.5 Pro 0801は、優れたマルチモーダル処理能力を提供し、アプリケーション開発により大きな柔軟性をもたらします。"
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    "description": "Gemini 1.5 Pro 0827は、最新の最適化技術を組み合わせ、より効率的なマルチモーダルデータ処理能力をもたらします。"
  },
  "gemini-1.5-pro-latest": {
    "description": "Gemini 1.5 Proは、最大200万トークンをサポートする中型マルチモーダルモデルの理想的な選択肢であり、複雑なタスクに対する多面的なサポートを提供します。"
  },
  "gemini-2.0-flash": {
    "description": "Gemini 2.0 Flashは、卓越した速度、ネイティブツールの使用、マルチモーダル生成、1Mトークンのコンテキストウィンドウを含む次世代の機能と改善を提供します。"
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    "description": "Gemini 2.0 Flashは、卓越した速度、ネイティブツールの使用、マルチモーダル生成、1Mトークンのコンテキストウィンドウを含む次世代の機能と改善を提供します。"
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    "description": "Gemini 2.0 Flash モデルのバリアントで、コスト効率と低遅延などの目標に最適化されています。"
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    "description": "Gemini 2.0 Flash 実験モデル、画像生成をサポート"
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    "description": "Gemini 2.5 FlashはGoogleのコストパフォーマンスに優れたモデルで、包括的な機能を提供します。"
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    "description": "Nano Banana は Google の最新かつ最速で最も効率的なネイティブマルチモーダルモデルであり、対話を通じて画像の生成と編集を可能にします。"
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    "description": "Gemini 2.5 Flash-Lite は、Google の中で最も小さく、コストパフォーマンスに優れたモデルであり、大規模な利用を目的に設計されています。"
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    "description": "Gemini 2.5 Flash-Lite のプレビューリリース（2025年9月25日）"
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    "description": "Gemini 2.5 ProはGoogleの最先端思考モデルで、コード、数学、STEM分野の複雑な問題の推論が可能であり、長文コンテキストを用いて大規模データセット、コードベース、ドキュメントの分析を行います。"
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    "description": "Gemini 3 Pro は世界最高水準のマルチモーダル理解モデルであり、Google 史上最も強力なエージェントおよび雰囲気プログラミングモデルです。豊かなビジュアル表現と深いインタラクションを提供し、最先端の推論能力に基づいて構築されています。"
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    "description": "Gemini Flash の最新リリース"
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    "description": "Gemini Flash-Lite の最新リリース"
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  "gemini-pro-latest": {
    "description": "Gemini Pro の最新リリース"
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  "gemma-7b-it": {
    "description": "Gemma 7Bは、中小規模のタスク処理に適しており、コスト効果を兼ね備えています。"
  },
  "gemma2": {
    "description": "Gemma 2は、Googleが提供する高効率モデルであり、小型アプリケーションから複雑なデータ処理まで、さまざまなアプリケーションシーンをカバーしています。"
  },
  "gemma2-9b-it": {
    "description": "Gemma 2 9Bは、特定のタスクとツール統合のために最適化されたモデルです。"
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  "gemma2:27b": {
    "description": "Gemma 2は、Googleが提供する高効率モデルであり、小型アプリケーションから複雑なデータ処理まで、さまざまなアプリケーションシーンをカバーしています。"
  },
  "gemma2:2b": {
    "description": "Gemma 2は、Googleが提供する高効率モデルであり、小型アプリケーションから複雑なデータ処理まで、さまざまなアプリケーションシーンをカバーしています。"
  },
  "generalv3": {
    "description": "Spark Proは専門分野に最適化された高性能な大言語モデルで、数学、プログラミング、医療、教育などの複数の分野に特化し、ネットワーク検索や内蔵の天気、日付などのプラグインをサポートします。最適化されたモデルは、複雑な知識問答、言語理解、高度なテキスト創作において優れたパフォーマンスと高効率を示し、専門的なアプリケーションシーンに最適な選択肢です。"
  },
  "generalv3.5": {
    "description": "Spark3.5 Maxは機能が最も充実したバージョンで、ネットワーク検索や多くの内蔵プラグインをサポートします。全面的に最適化されたコア能力、システムロール設定、関数呼び出し機能により、さまざまな複雑なアプリケーションシーンでのパフォーマンスが非常に優れています。"
  },
  "glm-4": {
    "description": "GLM-4は2024年1月にリリースされた旧フラッグシップバージョンで、現在はより強力なGLM-4-0520に取って代わられています。"
  },
  "glm-4-0520": {
    "description": "GLM-4-0520は最新のモデルバージョンで、高度に複雑で多様なタスクのために設計され、優れたパフォーマンスを発揮します。"
  },
  "glm-4-32b-0414": {
    "description": "GLM-4 32B 0414、GLM シリーズの汎用大規模モデルで、マルチタスクのテキスト生成と理解をサポートします。"
  },
  "glm-4-9b-chat": {
    "description": "GLM-4-9B-Chat は意味理解、数学、推論、コード、知識など多方面で高い性能を発揮します。ウェブ閲覧、コード実行、カスタムツールの呼び出し、長文推論にも対応。日本語、韓国語、ドイツ語を含む26言語をサポート。"
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  "glm-4-air": {
    "description": "GLM-4-Airはコストパフォーマンスが高いバージョンで、GLM-4に近い性能を提供し、高速かつ手頃な価格です。"
  },
  "glm-4-air-250414": {
    "description": "GLM-4-Airはコストパフォーマンスの高いバージョンで、性能はGLM-4に近く、速さと手頃な価格を提供します。"
  },
  "glm-4-airx": {
    "description": "GLM-4-AirXはGLM-4-Airの効率的なバージョンで、推論速度はその2.6倍に達します。"
  },
  "glm-4-alltools": {
    "description": "GLM-4-AllToolsは、複雑な指示計画とツール呼び出しをサポートするために最適化された多機能エージェントモデルで、ネットサーフィン、コード解釈、テキスト生成などの多タスク実行に適しています。"
  },
  "glm-4-flash": {
    "description": "GLM-4-Flashはシンプルなタスクを処理するのに理想的な選択肢で、最も速く、最も手頃な価格です。"
  },
  "glm-4-flash-250414": {
    "description": "GLM-4-Flashは簡単なタスクを処理するのに理想的な選択肢で、最も速く、無料です。"
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  "glm-4-flashx": {
    "description": "GLM-4-FlashXはFlashの強化版で、超高速の推論速度を誇ります。"
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  "glm-4-long": {
    "description": "GLM-4-Longは超長文入力をサポートし、記憶型タスクや大規模文書処理に適しています。"
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  "glm-4-plus": {
    "description": "GLM-4-Plusは高い知能を持つフラッグシップモデルで、長文や複雑なタスクを処理する能力が強化され、全体的なパフォーマンスが向上しています。"
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  "glm-4.1v-thinking-flash": {
    "description": "GLM-4.1V-Thinking シリーズモデルは、現時点で知られている10BクラスのVLMモデルの中で最も性能の高い視覚モデルであり、同クラスのSOTAの各種視覚言語タスクを統合しています。これには動画理解、画像質問応答、学科問題解決、OCR文字認識、文書およびグラフ解析、GUIエージェント、フロントエンドウェブコーディング、グラウンディングなどが含まれ、多くのタスク能力は8倍のパラメータを持つQwen2.5-VL-72Bをも上回ります。先進的な強化学習技術により、思考の連鎖推論を通じて回答の正確性と豊かさを向上させ、最終的な成果と説明可能性の両面で従来の非thinkingモデルを大きく凌駕しています。"
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    "description": "智譜のフラッグシップモデルで、思考モードの切り替えに対応し、総合能力はオープンソースモデルのSOTAレベルに達しており、コンテキスト長は最大128Kに対応しています。"
  },
  "glm-4.5-air": {
    "description": "GLM-4.5の軽量版で、性能とコストパフォーマンスのバランスを取り、混合思考モデルの柔軟な切り替えが可能です。"
  },
  "glm-4.5-airx": {
    "description": "GLM-4.5-Airの高速版で、応答速度がさらに向上し、大規模かつ高速なニーズに特化しています。"
  },
  "glm-4.5-flash": {
    "description": "GLM-4.5の無料版で、推論、コード生成、エージェントなどのタスクで優れた性能を発揮します。"
  },
  "glm-4.5-x": {
    "description": "GLM-4.5の高速版で、強力な性能を持ちながら、生成速度は100トークン/秒に達します。"
  },
  "glm-4.5v": {
    "description": "智谱の次世代MOEアーキテクチャに基づく視覚推論モデルで、総パラメータ数106Bおよびアクティベーションパラメータ12Bを有し、各種ベンチマークにおいて同等クラスのオープンソース多モーダルモデルで世界的なSOTA（最先端）を達成しています。画像、動画、ドキュメント理解、GUIタスクなどの一般的なタスクを網羅します。"
  },
  "glm-4.6": {
    "description": "智譜の最新フラッグシップモデル GLM-4.6 (355B) は、高度なエンコーディング、長文処理、推論およびエージェント能力において前世代を全面的に凌駕し、特にプログラミング能力は Claude Sonnet 4 と整合しており、国内トップクラスのコーディングモデルとなっています。"
  },
  "glm-4v": {
    "description": "GLM-4Vは強力な画像理解と推論能力を提供し、さまざまな視覚タスクをサポートします。"
  },
  "glm-4v-flash": {
    "description": "GLM-4V-Flashは、高効率の単一画像理解に特化しており、リアルタイム画像分析やバッチ画像処理などの迅速な画像解析のシーンに適しています。"
  },
  "glm-4v-plus": {
    "description": "GLM-4V-Plusは動画コンテンツや複数の画像を理解する能力を持ち、マルチモーダルタスクに適しています。"
  },
  "glm-4v-plus-0111": {
    "description": "GLM-4V-Plusは動画コンテンツや複数の画像の理解能力を持ち、多モーダルタスクに適しています。"
  },
  "glm-z1-air": {
    "description": "推論モデル：強力な推論能力を持ち、深い推論が必要なタスクに適しています。"
  },
  "glm-z1-airx": {
    "description": "超高速推論：非常に速い推論速度と強力な推論効果を持っています。"
  },
  "glm-z1-flash": {
    "description": "GLM-Z1シリーズは強力な複雑推論能力を備え、論理推論、数学、プログラミングなどの分野で優れた性能を示します。"
  },
  "glm-z1-flashx": {
    "description": "高速かつ低価格：Flash強化版で、超高速推論速度とより速い同時処理を保証します。"
  },
  "glm-zero-preview": {
    "description": "GLM-Zero-Previewは、強力な複雑な推論能力を備え、論理推論、数学、プログラミングなどの分野で優れたパフォーマンスを発揮します。"
  },
  "global.anthropic.claude-opus-4-5-20251101-v1:0": {
    "description": "Claude Opus 4.5 は Anthropic のフラッグシップモデルであり、卓越した知性とスケーラビリティを兼ね備え、最高水準の応答品質と推論能力が求められる複雑なタスクに最適です。"
  },
  "google/gemini-2.0-flash": {
    "description": "Gemini 2.0 Flash は Google の高性能推論モデルで、拡張されたマルチモーダルタスクに適しています。"
  },
  "google/gemini-2.0-flash-001": {
    "description": "Gemini 2.0 Flashは、卓越した速度、ネイティブツールの使用、マルチモーダル生成、1Mトークンのコンテキストウィンドウを含む次世代の機能と改善を提供します。"
  },
  "google/gemini-2.0-flash-exp:free": {
    "description": "Gemini 2.0 Flash Experimentalは、Googleの最新の実験的なマルチモーダルAIモデルであり、歴史的なバージョンと比較して特に世界知識、コード、長いコンテキストにおいて品質が向上しています。"
  },
  "google/gemini-2.0-flash-lite": {
    "description": "Gemini 2.0 Flash Lite は次世代の機能と改良を提供し、卓越した速度、組み込みツールの使用、マルチモーダル生成、100万トークンのコンテキストウィンドウを備えています。"
  },
  "google/gemini-2.0-flash-lite-001": {
    "description": "Gemini 2.0 Flash Lite は Gemini ファミリーの軽量版で、デフォルトでは思考を無効にしてレイテンシとコストを最適化していますが、パラメータで有効化可能です。"
  },
  "google/gemini-2.5-flash": {
    "description": "Gemini 2.5 Flash（Lite/Pro/Flash）シリーズは、Google の中低レイテンシから高性能推論モデル群です。"
  },
  "google/gemini-2.5-flash-image": {
    "description": "Gemini 2.5 Flash Image（Nano Banana）は Google の画像生成モデルで、マルチモーダル対話にも対応しています。"
  },
  "google/gemini-2.5-flash-image-free": {
    "description": "Gemini 2.5 Flash Image 無料版は、制限付きのマルチモーダル生成をサポートします。"
  },
  "google/gemini-2.5-flash-image-preview": {
    "description": "Gemini 2.5 Flash 実験モデル、画像生成に対応"
  },
  "google/gemini-2.5-flash-lite": {
    "description": "Gemini 2.5 Flash Lite は Gemini 2.5 の軽量版で、レイテンシとコストを最適化し、高スループットなシーンに適しています。"
  },
  "google/gemini-2.5-flash-preview": {
    "description": "Gemini 2.5 Flashは、Googleの最先端の主力モデルであり、高度な推論、コーディング、数学、科学タスクのために設計されています。内蔵の「思考」能力を備えており、より高い精度と詳細なコンテキスト処理で応答を提供します。\n\n注意：このモデルには、思考と非思考の2つのバリアントがあります。出力の価格は、思考能力が有効かどうかによって大きく異なります。標準バリアント（「:thinking」サフィックスなし）を選択すると、モデルは明示的に思考トークンの生成を避けます。\n\n思考能力を利用して思考トークンを受け取るには、「:thinking」バリアントを選択する必要があり、これにより思考出力の価格が高くなります。\n\nさらに、Gemini 2.5 Flashは、「推論最大トークン数」パラメータを介して構成可能であり、文書に記載されています (https://openrouter.ai/docs/use-cases/reasoning-tokens#max-tokens-for-reasoning)。"
  },
  "google/gemini-2.5-flash-preview:thinking": {
    "description": "Gemini 2.5 Flashは、Googleの最先端の主力モデルであり、高度な推論、コーディング、数学、科学タスクのために設計されています。内蔵の「思考」能力を備えており、より高い精度と詳細なコンテキスト処理で応答を提供します。\n\n注意：このモデルには、思考と非思考の2つのバリアントがあります。出力の価格は、思考能力が有効かどうかによって大きく異なります。標準バリアント（「:thinking」サフィックスなし）を選択すると、モデルは明示的に思考トークンの生成を避けます。\n\n思考能力を利用して思考トークンを受け取るには、「:thinking」バリアントを選択する必要があり、これにより思考出力の価格が高くなります。\n\nさらに、Gemini 2.5 Flashは、「推論最大トークン数」パラメータを介して構成可能であり、文書に記載されています (https://openrouter.ai/docs/use-cases/reasoning-tokens#max-tokens-for-reasoning)。"
  },
  "google/gemini-2.5-pro": {
    "description": "Gemini 2.5 Pro は Google のフラッグシップ推論モデルで、長文脈と複雑なタスクに対応します。"
  },
  "google/gemini-2.5-pro-free": {
    "description": "Gemini 2.5 Pro 無料版は、制限付きのマルチモーダル長文脈をサポートし、試用や軽量なワークフローに適しています。"
  },
  "google/gemini-2.5-pro-preview": {
    "description": "Gemini 2.5 Pro Preview は、Google の最先端の思考モデルであり、コード、数学、STEM 分野の複雑な問題を推論し、長いコンテキストを用いて大規模なデータセット、コードベース、ドキュメントを分析することができます。"
  },
  "google/gemini-3-pro-image-preview": {
    "description": "Gemini 3 Pro Image（Nano Banana Pro）は、Googleの画像生成モデルであり、マルチモーダル対話にも対応しています。"
  },
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    "description": "Gemini 3 Pro Image 無料版は、制限付きのマルチモーダル生成をサポートします。"
  },
  "google/gemini-3-pro-preview": {
    "description": "Gemini 3 Pro は Gemini シリーズの次世代マルチモーダル推論モデルで、テキスト、音声、画像、動画など多様な入力を理解し、複雑なタスクや大規模コードベースの処理に対応します。"
  },
  "google/gemini-3-pro-preview-free": {
    "description": "Gemini 3 Pro 無料プレビュー版は、標準版と同等のマルチモーダル理解と推論能力を備えていますが、無料枠とレート制限の影響を受けるため、体験や低頻度利用に適しています。"
  },
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    "description": "最先端の埋め込みモデルで、英語、多言語、コードタスクにおいて優れた性能を発揮します。"
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    "description": "Gemini 1.5 Flashは、最適化されたマルチモーダル処理能力を提供し、さまざまな複雑なタスクシナリオに適しています。"
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    "description": "Gemini 1.5 Proは、最新の最適化技術を組み合わせて、より効率的なマルチモーダルデータ処理能力を実現します。"
  },
  "google/gemma-2-27b": {
    "description": "Gemma 2はGoogleが提供する効率的なモデルで、小型アプリケーションから複雑なデータ処理まで、さまざまなアプリケーションシナリオをカバーしています。"
  },
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    "description": "Gemma 2は、軽量化と高効率のデザイン理念を継承しています。"
  },
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    "description": "Googleの軽量指示調整モデル"
  },
  "google/gemma-2-9b": {
    "description": "Gemma 2はGoogleが提供する効率的なモデルで、小型アプリケーションから複雑なデータ処理まで、さまざまなアプリケーションシナリオをカバーしています。"
  },
  "google/gemma-2-9b-it": {
    "description": "Gemma 2は、Googleの軽量オープンソーステキストモデルシリーズです。"
  },
  "google/gemma-2-9b-it:free": {
    "description": "Gemma 2はGoogleの軽量化されたオープンソーステキストモデルシリーズです。"
  },
  "google/gemma-2b-it": {
    "description": "Gemma Instruct (2B)は、基本的な指示処理能力を提供し、軽量アプリケーションに適しています。"
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  "google/gemma-3-12b-it": {
    "description": "Gemma 3 12BはGoogleのオープンソース言語モデルであり、効率と性能の面で新たな基準を打ち立てました。"
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  "google/gemma-3-27b-it": {
    "description": "Gemma 3 27Bは、Googleのオープンソース言語モデルで、効率と性能の面で新たな基準を打ち立てました。"
  },
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    "description": "コードおよび英語言語タスクに最適化された英語中心のテキスト埋め込みモデルです。"
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  "google/text-multilingual-embedding-002": {
    "description": "多言語タスクに最適化された多言語テキスト埋め込みモデルで、多数の言語をサポートします。"
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    "description": "GPT 3.5 Turboは、さまざまなテキスト生成と理解タスクに適しており、現在はgpt-3.5-turbo-0125を指しています。"
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    "description": "GPT 3.5 Turboは、さまざまなテキスト生成と理解タスクに適しており、現在はgpt-3.5-turbo-0125を指しています。"
  },
  "gpt-3.5-turbo-1106": {
    "description": "GPT 3.5 Turboは、さまざまなテキスト生成と理解タスクに適しており、現在はgpt-3.5-turbo-0125を指しています。"
  },
  "gpt-3.5-turbo-instruct": {
    "description": "GPT 3.5 Turboは、さまざまなテキスト生成と理解タスクに適しており、現在はgpt-3.5-turbo-0125を指しています。"
  },
  "gpt-35-turbo": {
    "description": "GPT 3.5 Turboは、OpenAIが提供する効率的なモデルで、チャットやテキスト生成タスクに適しており、並行関数呼び出しをサポートしています。"
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  "gpt-35-turbo-16k": {
    "description": "GPT 3.5 Turbo 16kは、高容量のテキスト生成モデルで、複雑なタスクに適しています。"
  },
  "gpt-4": {
    "description": "GPT-4は、より大きなコンテキストウィンドウを提供し、より長いテキスト入力を処理できるため、広範な情報統合やデータ分析が必要なシナリオに適しています。"
  },
  "gpt-4-0125-preview": {
    "description": "最新のGPT-4 Turboモデルは視覚機能を備えています。現在、視覚リクエストはJSON形式と関数呼び出しを使用して行うことができます。GPT-4 Turboは、マルチモーダルタスクに対してコスト効率の高いサポートを提供する強化版です。正確性と効率のバランスを取り、リアルタイムのインタラクションが必要なアプリケーションシナリオに適しています。"
  },
  "gpt-4-0613": {
    "description": "GPT-4は、より大きなコンテキストウィンドウを提供し、より長いテキスト入力を処理できるため、広範な情報統合やデータ分析が必要なシナリオに適しています。"
  },
  "gpt-4-1106-preview": {
    "description": "最新のGPT-4 Turboモデルは視覚機能を備えています。現在、視覚リクエストはJSON形式と関数呼び出しを使用して行うことができます。GPT-4 Turboは、マルチモーダルタスクに対してコスト効率の高いサポートを提供する強化版です。正確性と効率のバランスを取り、リアルタイムのインタラクションが必要なアプリケーションシナリオに適しています。"
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    "description": "GPT-4は、より大きなコンテキストウィンドウを提供し、より長いテキスト入力を処理できるため、広範な情報統合やデータ分析が必要なシナリオに適しています。"
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  "gpt-4-32k-0613": {
    "description": "GPT-4は、より大きなコンテキストウィンドウを提供し、より長いテキスト入力を処理できるため、広範な情報統合やデータ分析が必要なシナリオに適しています。"
  },
  "gpt-4-turbo": {
    "description": "最新のGPT-4 Turboモデルは視覚機能を備えています。現在、視覚リクエストはJSON形式と関数呼び出しを使用して行うことができます。GPT-4 Turboは、マルチモーダルタスクに対してコスト効率の高いサポートを提供する強化版です。正確性と効率のバランスを取り、リアルタイムのインタラクションが必要なアプリケーションシナリオに適しています。"
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    "description": "最新のGPT-4 Turboモデルは視覚機能を備えています。現在、視覚リクエストはJSON形式と関数呼び出しを使用して行うことができます。GPT-4 Turboは、マルチモーダルタスクに対してコスト効率の高いサポートを提供する強化版です。正確性と効率のバランスを取り、リアルタイムのインタラクションが必要なアプリケーションシナリオに適しています。"
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  "gpt-4-turbo-preview": {
    "description": "最新のGPT-4 Turboモデルは視覚機能を備えています。現在、視覚リクエストはJSON形式と関数呼び出しを使用して行うことができます。GPT-4 Turboは、マルチモーダルタスクに対してコスト効率の高いサポートを提供する強化版です。正確性と効率のバランスを取り、リアルタイムのインタラクションが必要なアプリケーションシナリオに適しています。"
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  "gpt-4-vision-preview": {
    "description": "最新のGPT-4 Turboモデルは視覚機能を備えています。現在、視覚リクエストはJSON形式と関数呼び出しを使用して行うことができます。GPT-4 Turboは、マルチモーダルタスクに対してコスト効率の高いサポートを提供する強化版です。正確性と効率のバランスを取り、リアルタイムのインタラクションが必要なアプリケーションシナリオに適しています。"
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    "description": "GPT-4.1は、複雑なタスクに使用するためのフラッグシップモデルです。さまざまな分野の問題を解決するのに非常に適しています。"
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    "description": "GPT-4.1 miniは、知性、速度、コストのバランスを提供し、多くのユースケースにおいて魅力的なモデルとなっています。"
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    "description": "GPT-4.1 miniは、知性、速度、コストのバランスを提供し、多くのユースケースにおいて魅力的なモデルとなっています。"
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  "gpt-4.5-preview": {
    "description": "GPT-4.5-preview は最新の汎用モデルで、豊富な世界知識とユーザーの意図をより的確に理解する能力を備えており、創造的なタスクやエージェントの計画立案に優れています。このモデルの知識は2023年10月時点のものです。"
  },
  "gpt-4o": {
    "description": "ChatGPT-4oは、リアルタイムで更新される動的モデルで、常に最新のバージョンを維持します。強力な言語理解と生成能力を組み合わせており、顧客サービス、教育、技術サポートなどの大規模なアプリケーションシナリオに適しています。"
  },
  "gpt-4o-2024-05-13": {
    "description": "ChatGPT-4oは、リアルタイムで更新される動的モデルで、常に最新のバージョンを維持します。強力な言語理解と生成能力を組み合わせており、顧客サービス、教育、技術サポートなどの大規模なアプリケーションシナリオに適しています。"
  },
  "gpt-4o-2024-08-06": {
    "description": "ChatGPT-4oは、リアルタイムで更新される動的モデルで、常に最新のバージョンを維持します。強力な言語理解と生成能力を組み合わせており、顧客サービス、教育、技術サポートなどの大規模なアプリケーションシナリオに適しています。"
  },
  "gpt-4o-2024-11-20": {
    "description": "ChatGPT-4oは動的モデルで、リアルタイムで更新され、常に最新バージョンを保持します。 powerfulな言語理解と生成能力を組み合わせており、カスタマーサービス、教育、技術サポートなどの大規模なアプリケーションに適しています。"
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  "gpt-4o-audio-preview": {
    "description": "GPT-4o Audio Previewモデルは、音声の入力と出力に対応しています。"
  },
  "gpt-4o-mini": {
    "description": "GPT-4o miniは、OpenAIがGPT-4 Omniの後に発表した最新のモデルで、画像とテキストの入力をサポートし、テキストを出力します。最先端の小型モデルとして、最近の他の先進モデルよりもはるかに安価で、GPT-3.5 Turboよりも60%以上安価です。最先端の知能を維持しつつ、コストパフォーマンスが大幅に向上しています。GPT-4o miniはMMLUテストで82%のスコアを獲得し、現在チャットの好みではGPT-4よりも高い評価を得ています。"
  },
  "gpt-4o-mini-audio-preview": {
    "description": "GPT-4o mini Audio モデルは音声の入力と出力をサポートします。"
  },
  "gpt-4o-mini-realtime-preview": {
    "description": "GPT-4o-miniリアルタイムバージョン、音声とテキストのリアルタイム入力と出力をサポート"
  },
  "gpt-4o-mini-search-preview": {
    "description": "GPT-4o mini検索プレビュー版は、ウェブ検索クエリの理解と実行に特化して訓練されたモデルで、Chat Completions APIを使用しています。トークン料金に加え、ウェブ検索クエリはツール呼び出しごとに料金が発生します。"
  },
  "gpt-4o-mini-transcribe": {
    "description": "GPT-4o Mini TranscribeはGPT-4oを使用した音声からテキストへの転写モデルです。元のWhisperモデルと比較して単語誤り率が改善され、言語認識と精度が向上しています。より正確な転写を得るためにご利用ください。"
  },
  "gpt-4o-mini-tts": {
    "description": "GPT-4o mini TTS は、GPT-4o mini に基づくテキスト音声合成モデルで、高品質な音声生成を低コストで提供します。"
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    "description": "GPT-4oリアルタイムバージョン、音声とテキストのリアルタイム入力と出力をサポート"
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    "description": "GPT-4o TranscribeはGPT-4oを使用した音声からテキストへの転写モデルです。元のWhisperモデルと比較して単語誤り率が改善され、言語認識と精度が向上しています。より正確な転写を得るためにご利用ください。"
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  "gpt-5": {
    "description": "クロスドメインのコーディングおよびエージェントタスクに最適なモデル。GPT-5は正確性、速度、推論、コンテキスト認識、構造的思考、問題解決において飛躍的な進歩を遂げました。"
  },
  "gpt-5-chat": {
    "description": "GPT-5 Chat は会話シナリオ向けに最適化されたプレビュー版です。テキストと画像の入力に対応し、出力はテキストのみです。チャットボットや対話型AIアプリケーションに適しています。"
  },
  "gpt-5-chat-latest": {
    "description": "ChatGPTで使用されているGPT-5モデル。強力な言語理解と生成能力を兼ね備え、対話型インタラクションに適しています。"
  },
  "gpt-5-codex": {
    "description": "GPT-5 Codexは、Codexまたは類似環境におけるエージェントコーディングタスクに最適化されたGPT-5のバージョンです。"
  },
  "gpt-5-mini": {
    "description": "より高速でコスト効率の高いGPT-5のバージョンで、明確に定義されたタスクに適しています。高品質な出力を維持しつつ、より速い応答速度を提供します。"
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  "gpt-5-nano": {
    "description": "最も高速かつコスト効率の高いGPT-5のバージョン。迅速な応答が求められ、コストに敏感なアプリケーションに非常に適しています。"
  },
  "gpt-5-pro": {
    "description": "GPT-5 pro は、より多くの計算資源を活用して深く思考し、常により優れた回答を提供します。"
  },
  "gpt-5.1": {
    "description": "GPT-5.1 — コーディングおよびエージェントタスク向けに最適化されたフラッグシップモデルで、推論強度の調整やより長いコンテキストに対応。"
  },
  "gpt-5.1-chat-latest": {
    "description": "GPT-5.1 Chat：ChatGPT 用に調整された GPT-5.1 のバリアントで、会話シナリオに最適。"
  },
  "gpt-5.1-codex": {
    "description": "GPT-5.1 Codex：エージェント型のコーディングタスクに特化した GPT-5.1 バージョンで、Responses API においてより複雑なコードやエージェントのワークフローに対応。"
  },
  "gpt-5.1-codex-mini": {
    "description": "GPT-5.1 Codex mini：より小型でコスト効率の高い Codex バリアントで、エージェント型のコーディングタスクに最適化。"
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  "gpt-audio": {
    "description": "GPT Audioは音声の入出力に対応した汎用チャットモデルで、Chat Completions APIでの音声I/O利用をサポートしています。"
  },
  "gpt-image-1": {
    "description": "ChatGPT ネイティブのマルチモーダル画像生成モデル"
  },
  "gpt-image-1-mini": {
    "description": "コストを抑えた GPT Image 1 のバージョンで、テキストと画像の入力をネイティブにサポートし、画像出力を生成します。"
  },
  "gpt-oss-120b": {
    "description": "このモデルの利用には申請が必要です。GPT-OSS-120B は OpenAI によって開発されたオープンソースの大規模言語モデルで、強力なテキスト生成能力を備えています。"
  },
  "gpt-oss-20b": {
    "description": "このモデルの利用には申請が必要です。GPT-OSS-20B は OpenAI によって開発されたオープンソースの中規模言語モデルで、効率的なテキスト生成能力を持ちます。"
  },
  "gpt-oss:120b": {
    "description": "GPT-OSS 120B は OpenAI が公開した大型のオープンソース言語モデルで、MXFP4 量子化技術を採用したフラッグシップモデルです。複数GPUや高性能ワークステーション環境での動作が必要で、複雑な推論、コード生成、多言語処理において卓越した性能を発揮し、高度な関数呼び出しやツール統合をサポートしています。"
  },
  "gpt-oss:20b": {
    "description": "GPT-OSS 20BはOpenAIがリリースしたオープンソースの大規模言語モデルで、MXFP4量子化技術を採用し、高性能なコンシューマーGPUやApple Silicon Macでの動作に適しています。このモデルは対話生成、コード作成、推論タスクで優れた性能を発揮し、関数呼び出しやツール利用をサポートしています。"
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    "description": "汎用リアルタイムモデルで、テキストと音声のリアルタイム入出力に対応し、画像入力もサポートしています。"
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  "grok-2-image-1212": {
    "description": "最新の画像生成モデルで、テキストプロンプトに基づき生き生きとしたリアルな画像を生成します。マーケティング、ソーシャルメディア、エンターテインメント分野での画像生成に優れた性能を発揮します。"
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    "description": "このモデルは、精度、指示の遵守、そして多言語能力において改善されています。"
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    "description": "私たちの最新かつ最強のフラッグシップモデルであり、自然言語処理、数学計算、推論において卓越した性能を発揮します——まさに完璧な万能型プレイヤーです。"
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    "description": "xAI の Grok 4 は強力な推論能力を備えています。"
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  "grok-4-1-fast-non-reasoning": {
    "description": "最先端のマルチモーダルモデルであり、高性能なエージェントツールの呼び出しに特化して最適化されています。"
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  "grok-4-fast-non-reasoning": {
    "description": "コスト効率の高い推論モデルにおける最新の進展として、Grok 4 Fastをリリースできることを嬉しく思います。"
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  "grok-4-fast-reasoning": {
    "description": "コスト効率の高い推論モデルにおける最新の進展として、Grok 4 Fastをリリースできることを嬉しく思います。"
  },
  "grok-code-fast-1": {
    "description": "私たちは、迅速かつ経済的な推論モデルであるgrok-code-fast-1を発表できることを嬉しく思います。このモデルはエージェントのコーディングに優れた性能を発揮します。"
  },
  "groq/compound": {
    "description": "Compoundは複合AIシステムで、GroqCloudで既にサポートされている複数の公開利用可能なモデルによって支えられ、ユーザーの問い合わせに対してツールを賢く選択的に使用して回答します。"
  },
  "groq/compound-mini": {
    "description": "Compound-miniは複合AIシステムで、GroqCloudで既にサポートされている公開利用可能なモデルによって支えられ、ユーザーの問い合わせに対してツールを賢く選択的に使用して回答します。"
  },
  "gryphe/mythomax-l2-13b": {
    "description": "MythoMax l2 13Bは複数のトップモデルを統合した創造性と知性を兼ね備えた言語モデルです。"
  },
  "hunyuan-a13b": {
    "description": "混元の初のハイブリッド推論モデルであるhunyuan-standard-256Kのアップグレード版で、総パラメータ80B、アクティベーション13Bを持ちます。デフォルトはスロースルーモードで、パラメータまたは指示によって高速・低速思考モードの切り替えが可能です。切り替え方法はクエリの前に「/」または「no_think」を付加します。全体的な能力は前世代に比べて大幅に向上しており、特に数学、科学、長文理解、エージェント能力が顕著に強化されています。"
  },
  "hunyuan-code": {
    "description": "混元の最新のコード生成モデルで、200Bの高品質コードデータで基盤モデルを増強し、半年間の高品質SFTデータトレーニングを経て、コンテキストウィンドウの長さが8Kに増加しました。5つの主要言語のコード生成自動評価指標で上位に位置し、5つの言語における10項目の総合コードタスクの人工高品質評価で、パフォーマンスは第一梯隊にあります。"
  },
  "hunyuan-functioncall": {
    "description": "混元の最新のMOEアーキテクチャFunctionCallモデルで、高品質のFunctionCallデータトレーニングを経て、コンテキストウィンドウは32Kに達し、複数の次元の評価指標でリーダーシップを発揮しています。"
  },
  "hunyuan-large": {
    "description": "Hunyuan-largeモデルの総パラメータ数は約389B、活性化パラメータ数は約52Bで、現在業界で最大のパラメータ規模を持ち、最も優れた効果を持つTransformerアーキテクチャのオープンソースMoEモデル。"
  },
  "hunyuan-large-longcontext": {
    "description": "文書要約や文書問答などの長文タスクを得意とし、一般的なテキスト生成タスクの処理能力も備えている。長文の分析と生成において優れたパフォーマンスを発揮し、複雑で詳細な長文内容の処理要求に効果的に対応できる。"
  },
  "hunyuan-large-vision": {
    "description": "本モデルは画像と言語の理解シナリオに適しており、混元Largeを基に訓練された視覚言語大規模モデルです。任意の解像度の複数画像＋テキスト入力をサポートし、テキスト生成を行います。画像と言語の理解関連タスクに注力し、多言語の画像と言語理解能力が著しく向上しています。"
  },
  "hunyuan-lite": {
    "description": "MOE構造にアップグレードされ、コンテキストウィンドウは256kで、NLP、コード、数学、業界などの多くの評価セットで多くのオープンソースモデルをリードしています。"
  },
  "hunyuan-lite-vision": {
    "description": "混元最新の7Bマルチモーダルモデル、コンテキストウィンドウ32K、中英文シーンのマルチモーダル対話、画像物体認識、文書表理解、マルチモーダル数学などをサポートし、複数の次元で評価指標が7B競合モデルを上回る。"
  },
  "hunyuan-pro": {
    "description": "万億規模のパラメータを持つMOE-32K長文モデルです。さまざまなベンチマークで絶対的なリーダーシップを達成し、複雑な指示や推論、複雑な数学能力を備え、functioncallをサポートし、多言語翻訳、金融、法律、医療などの分野で重点的に最適化されています。"
  },
  "hunyuan-role": {
    "description": "混元の最新のロールプレイングモデルで、混元公式の精緻なトレーニングによって開発されたロールプレイングモデルで、混元モデルとロールプレイングシナリオデータセットを組み合わせて増強され、ロールプレイングシナリオにおいてより良い基本的な効果を持っています。"
  },
  "hunyuan-standard": {
    "description": "より優れたルーティング戦略を採用し、負荷分散と専門家の収束の問題を緩和しました。長文に関しては、大海捞針指標が99.9%に達しています。MOE-32Kはコストパフォーマンスが相対的に高く、効果と価格のバランスを取りながら、長文入力の処理を実現します。"
  },
  "hunyuan-standard-256K": {
    "description": "より優れたルーティング戦略を採用し、負荷分散と専門家の収束の問題を緩和しました。長文に関しては、大海捞針指標が99.9%に達しています。MOE-256Kは長さと効果の面でさらに突破し、入力可能な長さを大幅に拡張しました。"
  },
  "hunyuan-standard-vision": {
    "description": "混元最新のマルチモーダルモデルで、多言語での応答をサポートし、中英文能力が均衡している。"
  },
  "hunyuan-t1-20250321": {
    "description": "モデルの文理科能力を全面的に構築し、長文情報のキャッチ能力が高いです。さまざまな難易度の数学、論理推論、科学、コードなどの科学問題に対する推論解答をサポートします。"
  },
  "hunyuan-t1-20250403": {
    "description": "プロジェクトレベルのコード生成能力を向上させる；テキスト生成の執筆品質を向上させる；テキスト理解のトピックにおける多段階対話、ToB指示の遵守および語彙理解能力を向上させる；繁体字と簡体字の混在、及び中英混在の出力問題を最適化する。"
  },
  "hunyuan-t1-20250529": {
    "description": "テキスト作成や作文の最適化、コードのフロントエンド、数学、論理推論など理系能力の強化、指示遵守能力の向上を図っています。"
  },
  "hunyuan-t1-20250711": {
    "description": "高難度の数学、論理、コード能力を大幅に向上させ、モデルの出力安定性を最適化し、長文処理能力を強化しました。"
  },
  "hunyuan-t1-latest": {
    "description": "主モデルの遅い思考モデルにおける高度な数学、複雑な推論、高度なコード、指示遵守、テキスト作成品質などの能力を大幅に向上させました。"
  },
  "hunyuan-t1-vision-20250619": {
    "description": "混元の最新バージョンt1-vision多モーダル理解深層思考モデルで、マルチモーダルのネイティブな長い思考の連鎖をサポートし、前世代のデフォルトモデルに比べて全体的に性能が向上しています。"
  },
  "hunyuan-t1-vision-20250916": {
    "description": "混元の最新バージョン t1-vision は、視覚的な深層思考モデルであり、前バージョンと比べて一般的な画像と言語の質疑応答、視覚的な位置特定、OCR、グラフ解析、問題解決、画像からの創作などのタスクにおいて全体的に性能が向上し、英語および小規模言語の処理能力も大幅に最適化されています。"
  },
  "hunyuan-turbo": {
    "description": "混元の新世代大規模言語モデルのプレビュー版で、全く新しい混合専門家モデル（MoE）構造を採用し、hunyuan-proに比べて推論効率が向上し、パフォーマンスも強化されています。"
  },
  "hunyuan-turbo-20241223": {
    "description": "このバージョンの最適化：データ指令のスケーリングにより、モデルの汎用的な一般化能力を大幅に向上；数学、コード、論理推論能力を大幅に向上；テキスト理解と語彙理解に関連する能力を最適化；テキスト作成の内容生成の質を最適化。"
  },
  "hunyuan-turbo-latest": {
    "description": "汎用体験の最適化、NLP理解、テキスト作成、雑談、知識問答、翻訳、分野などを含む；擬人性を向上させ、モデルの感情知能を最適化；意図が曖昧な時のモデルの能動的な明確化能力を向上；語彙解析に関する問題の処理能力を向上；創作の質とインタラクティブ性を向上；多段階体験を向上。"
  },
  "hunyuan-turbo-vision": {
    "description": "混元の次世代視覚言語フラッグシップ大モデルで、全く新しい混合専門家モデル（MoE）構造を採用し、画像とテキストの理解に関連する基礎認識、コンテンツ作成、知識問答、分析推論などの能力が前世代モデルに比べて全面的に向上。"
  },
  "hunyuan-turbos-20250313": {
    "description": "数学問題解決のステップスタイルを統一し、数学の多段階問答を強化。テキスト創作において回答スタイルを最適化し、AIらしさを排除し、文采を増加。"
  },
  "hunyuan-turbos-20250416": {
    "description": "事前学習基盤のアップグレードにより、基盤の指示理解および遵守能力を強化；整合フェーズで数学、コード、論理、科学などの理系能力を強化；文芸創作の執筆品質、テキスト理解、翻訳精度、知識問答などの文系能力を向上；各分野のエージェント能力を強化し、特に多段階対話理解能力を重点的に強化。"
  },
  "hunyuan-turbos-20250604": {
    "description": "事前学習基盤のアップグレードにより、執筆や読解力が向上し、コードや理系能力が大幅に強化され、複雑な指示の遵守能力も継続的に向上しています。"
  },
  "hunyuan-turbos-20250926": {
    "description": "事前学習基盤データの品質向上。ポストトレイン段階のトレーニング戦略を最適化し、エージェント、英語および少数言語、指示遵守、コード、理系能力を継続的に向上させています。"
  },
  "hunyuan-turbos-latest": {
    "description": "hunyuan-TurboS混元フラッグシップ大モデルの最新バージョンで、より強力な思考能力と優れた体験効果を備えています。"
  },
  "hunyuan-turbos-longtext-128k-20250325": {
    "description": "文書要約や文書質問応答などの長文タスクを得意とし、一般的なテキスト生成タスクにも対応可能です。長文の分析と生成に優れ、複雑で詳細な長文内容の処理ニーズに効果的に対応します。"
  },
  "hunyuan-turbos-role-plus": {
    "description": "混元の最新ロールプレイングモデルで、混元公式による精調整訓練を経たロールプレイングモデルです。混元モデルを基にロールプレイングシナリオのデータセットで追加訓練されており、ロールプレイングシナリオでより良い基礎性能を持ちます。"
  },
  "hunyuan-turbos-vision": {
    "description": "本モデルは画像と言語の理解シーンに適しており、混元の最新turbosに基づく次世代の視覚言語フラッグシップ大規模モデルです。画像に基づく実体認識、知識質問応答、コピーライティング、写真による問題解決などのタスクに焦点を当てており、前世代モデルに比べて全体的に性能が向上しています。"
  },
  "hunyuan-turbos-vision-20250619": {
    "description": "混元の最新バージョンturbos-vision視覚言語フラッグシップ大規模モデルであり、画像に基づく実体認識、知識質問応答、コピーライティング、写真による問題解決などの画像と言語の理解関連タスクにおいて、前世代のデフォルトモデルに比べて全体的に性能が向上しています。"
  },
  "hunyuan-vision": {
    "description": "混元の最新のマルチモーダルモデルで、画像とテキストの入力をサポートし、テキストコンテンツを生成します。"
  },
  "image-01": {
    "description": "新しい画像生成モデルで、繊細な画質を持ち、テキストから画像、画像から画像の生成をサポートします。"
  },
  "image-01-live": {
    "description": "画像生成モデルで、繊細な画質を持ち、テキストから画像生成と画風設定をサポートします。"
  },
  "imagen-4.0-fast-generate-001": {
    "description": "Imagen 第4世代のテキスト→画像生成モデル（Fast版）"
  },
  "imagen-4.0-generate-001": {
    "description": "Imagen 第4世代のテキストから画像への生成モデルシリーズ"
  },
  "imagen-4.0-generate-preview-06-06": {
    "description": "Imagen 第4世代のテキストから画像を生成するモデルシリーズ"
  },
  "imagen-4.0-ultra-generate-001": {
    "description": "Imagen 第4世代 テキスト→画像生成モデルシリーズ（Ultra版）"
  },
  "imagen-4.0-ultra-generate-preview-06-06": {
    "description": "Imagen 第4世代テキスト画像生成モデルシリーズの Ultra バージョン"
  },
  "inception/mercury-coder-small": {
    "description": "Mercury Coder Small はコード生成、デバッグ、リファクタリングタスクに最適で、最小遅延を実現します。"
  },
  "inclusionAI/Ling-flash-2.0": {
    "description": "Ling-flash-2.0は、Ant GroupのBailingチームがリリースしたLing 2.0アーキテクチャシリーズの第3弾モデルです。混合エキスパート（MoE）モデルで、総パラメータ数は1000億に達しますが、1トークンあたりの活性化パラメータは61億（非埋め込みは48億）に抑えられています。軽量構成のモデルとして、複数の権威ある評価で400億規模の密モデルやより大規模なMoEモデルに匹敵またはそれを超える性能を示しています。本モデルは「大きなモデル＝大きなパラメータ」という共通認識のもと、効率的な性能向上の道を探求するために極限のアーキテクチャ設計とトレーニング戦略を採用しています。"
  },
  "inclusionAI/Ling-mini-2.0": {
    "description": "Ling-mini-2.0はMoEアーキテクチャに基づく小型高性能大規模言語モデルです。総パラメータ数は16Bですが、1トークンあたりの活性化パラメータは1.4B（非埋め込みは789M）に抑えられており、非常に高速な生成を実現しています。効率的なMoE設計と大規模高品質トレーニングデータのおかげで、活性化パラメータが1.4Bに過ぎないにもかかわらず、下流タスクにおいて10B未満の密モデルやより大規模なMoEモデルに匹敵するトップクラスの性能を発揮します。"
  },
  "inclusionAI/Ring-flash-2.0": {
    "description": "Ring-flash-2.0はLing-flash-2.0-baseを深く最適化した高性能思考モデルです。混合エキスパート（MoE）アーキテクチャを採用し、総パラメータ数は100Bですが、推論時には6.1Bパラメータのみを活性化します。独自のicepopアルゴリズムにより、MoE大規模モデルの強化学習（RL）トレーニングにおける不安定性問題を解決し、長期トレーニングでの複雑推論能力の持続的向上を実現しました。Ring-flash-2.0は数学コンテスト、コード生成、論理推論などの高難度ベンチマークで顕著な成果を挙げており、40Bパラメータ未満のトップ密モデルを凌駕し、より大規模なオープンソースMoEモデルやクローズドソースの高性能思考モデルに匹敵します。複雑推論に特化しつつも、創造的な文章作成タスクでも優れた性能を示します。さらに、高効率なアーキテクチャ設計により、強力な性能を提供しつつ高速推論を実現し、高負荷環境での思考モデルの展開コストを大幅に削減しています。"
  },
  "inclusionai/ling-1t": {
    "description": "Ling-1T は inclusionAI の 1T MoE 大規模モデルで、高度な推論タスクと大規模文脈に最適化されています。"
  },
  "inclusionai/ling-flash-2.0": {
    "description": "Ling-flash-2.0 は inclusionAI の MoE モデルで、効率と推論性能を最適化し、中〜大規模タスクに適しています。"
  },
  "inclusionai/ling-mini-2.0": {
    "description": "Ling-mini-2.0 は inclusionAI の軽量化 MoE モデルで、推論能力を維持しつつコストを大幅に削減しています。"
  },
  "inclusionai/ming-flash-omini-preview": {
    "description": "Ming-flash-omni Preview は inclusionAI のマルチモーダルモデルで、音声、画像、動画入力に対応し、画像レンダリングと音声認識能力を最適化しています。"
  },
  "inclusionai/ring-1t": {
    "description": "Ring-1T は inclusionAI のトリリオンパラメータ MoE 思考モデルで、大規模推論や研究タスクに適しています。"
  },
  "inclusionai/ring-flash-2.0": {
    "description": "Ring-flash-2.0 は inclusionAI の高スループット向け Ring モデルの派生版で、速度とコスト効率を重視しています。"
  },
  "inclusionai/ring-mini-2.0": {
    "description": "Ring-mini-2.0 は inclusionAI の高スループット軽量 MoE バージョンで、主に並列処理シーンに使用されます。"
  },
  "internlm/internlm2_5-7b-chat": {
    "description": "InternLM2.5は多様なシーンでのインテリジェントな対話ソリューションを提供します。"
  },
  "internlm2.5-latest": {
    "description": "私たちの最新のモデルシリーズで、卓越した推論性能を持ち、1Mのコンテキスト長をサポートし、より強力な指示追従とツール呼び出し能力を備えています。"
  },
  "internlm3-latest": {
    "description": "私たちの最新のモデルシリーズは、卓越した推論性能を持ち、同等のオープンソースモデルの中でリーダーシップを発揮しています。デフォルトで最新のInternLM3シリーズモデルを指します。"
  },
  "internvl2.5-38b-mpo": {
    "description": "InternVL2.5 38B MPO、マルチモーダル事前学習モデルで、複雑な画像と言語の推論タスクに対応します。"
  },
  "internvl2.5-latest": {
    "description": "私たちが引き続きメンテナンスしている InternVL2.5 バージョンは、優れた安定した性能を持っています。デフォルトでは、私たちの最新の InternVL2.5 シリーズモデルに指向されており、現在は internvl2.5-78b に指向しています。"
  },
  "internvl3-14b": {
    "description": "InternVL3 14B、中規模のマルチモーダルモデルで、性能とコストのバランスに優れています。"
  },
  "internvl3-1b": {
    "description": "InternVL3 1B、軽量なマルチモーダルモデルで、リソース制限のある環境での導入に適しています。"
  },
  "internvl3-38b": {
    "description": "InternVL3 38B、大規模なマルチモーダルオープンソースモデルで、高精度な画像と言語の理解タスクに適しています。"
  },
  "internvl3-latest": {
    "description": "私たちの最新のマルチモーダル大規模モデルは、より強力な画像と言語の理解能力と長期的な画像理解能力を備えており、トップクラスのクローズドソースモデルに匹敵する性能を持っています。デフォルトでは、私たちの最新の InternVL シリーズモデルに指向されており、現在は internvl3-78b に指向しています。"
  },
  "irag-1.0": {
    "description": "ERNIE iRAG、画像検索強化生成モデルで、画像検索、画像と言語の検索、コンテンツ生成をサポートします。"
  },
  "jamba-large": {
    "description": "私たちの最も強力で先進的なモデルで、企業レベルの複雑なタスクを処理するために設計されており、卓越した性能を備えています。"
  },
  "jamba-mini": {
    "description": "同クラスで最も効率的なモデルで、速度と品質のバランスが取れ、より小型です。"
  },
  "jina-deepsearch-v1": {
    "description": "深層検索は、ウェブ検索、読解、推論を組み合わせて、包括的な調査を行います。これは、あなたの研究タスクを受け入れる代理人として考えることができ、広範な検索を行い、何度も反復してから答えを提供します。このプロセスには、継続的な研究、推論、さまざまな視点からの問題解決が含まれます。これは、事前に訓練されたデータから直接答えを生成する標準的な大規模モデルや、一度きりの表面的な検索に依存する従来のRAGシステムとは根本的に異なります。"
  },
  "kimi-k2": {
    "description": "Kimi-K2はMoonshot AIが提供する超強力なコードおよびエージェント能力を持つMoEアーキテクチャ基盤モデルで、総パラメータ1兆、活性化パラメータ320億。汎用知識推論、プログラミング、数学、エージェントなど主要カテゴリのベンチマーク性能で他の主流オープンソースモデルを上回っています。"
  },
  "kimi-k2-0711-preview": {
    "description": "kimi-k2は強力なコードおよびエージェント能力を備えたMoEアーキテクチャの基盤モデルで、総パラメータ数は1兆、活性化パラメータは320億です。一般知識推論、プログラミング、数学、エージェントなどの主要カテゴリのベンチマーク性能テストで、K2モデルは他の主流オープンソースモデルを上回る性能を示しています。"
  },
  "kimi-k2-0905-preview": {
    "description": "kimi-k2-0905-previewモデルは256kのコンテキスト長を持ち、より強力なエージェントコーディング能力、より優れたフロントエンドコードの美観と実用性、そしてより良いコンテキスト理解能力を備えています。"
  },
  "kimi-k2-instruct": {
    "description": "Kimi K2 Instruct、Kimi 公式の推論モデルで、長文コンテキスト、コード、QA など多様なシナリオに対応します。"
  },
  "kimi-k2-thinking": {
    "description": "kimi-k2-thinking モデルは、月の裏側が提供する汎用的なエージェント機能と推論能力を備えた思考モデルであり、高度な推論を得意とし、複数のツールを段階的に活用することで、さまざまな難題の解決を支援します。"
  },
  "kimi-k2-thinking-turbo": {
    "description": "K2 長期思考モデルの高速版で、256k の文脈をサポートし、深い推論に優れ、出力速度は毎秒 60〜100 トークンに向上しています。"
  },
  "kimi-k2-turbo-preview": {
    "description": "kimi-k2 は高度なコード処理能力とエージェント機能を備えた MoE（Mixture of Experts）アーキテクチャの基盤モデルで、総パラメータ数は1T、アクティブパラメータは32Bです。一般的な知識推論、プログラミング、数学、エージェントなどの主要カテゴリにおけるベンチマークで、K2モデルは他の主要なオープンソースモデルを上回る性能を示しています。"
  },
  "kimi-k2:1t": {
    "description": "Kimi K2 は、月の裏側 AI によって開発された大規模混合専門家（MoE）言語モデルで、総パラメータ数は1兆、1回のフォワードパスで320億の活性化パラメータを持ちます。エージェント能力に最適化されており、高度なツール使用、推論、コード合成を含みます。"
  },
  "kimi-latest": {
    "description": "Kimi スマートアシスタント製品は最新の Kimi 大モデルを使用しており、まだ安定していない機能が含まれている可能性があります。画像理解をサポートし、リクエストのコンテキストの長さに応じて 8k/32k/128k モデルを請求モデルとして自動的に選択します。"
  },
  "kuaishou/kat-coder-pro-v1": {
    "description": "KAT-Coder-Pro-V1（期間限定無料）は、コード理解と自動プログラミングに特化し、効率的なプログラミングエージェントタスクに使用されます。"
  },
  "learnlm-1.5-pro-experimental": {
    "description": "LearnLMは、学習科学の原則に従って訓練された実験的なタスク特化型言語モデルで、教育や学習のシーンでシステムの指示に従い、専門的なメンターとして機能します。"
  },
  "learnlm-2.0-flash-experimental": {
    "description": "LearnLM は、学習科学の原則に従って訓練された、タスク特化型の実験的言語モデルであり、教育や学習のシーンでシステムの指示に従い、専門のメンターとして機能します。"
  },
  "lite": {
    "description": "Spark Liteは軽量な大規模言語モデルで、非常に低い遅延と高い処理能力を備えています。完全に無料でオープンであり、リアルタイムのオンライン検索機能をサポートしています。その迅速な応答特性により、低算力デバイスでの推論アプリケーションやモデルの微調整において優れたパフォーマンスを発揮し、特に知識問答、コンテンツ生成、検索シーンにおいて優れたコストパフォーマンスとインテリジェントな体験を提供します。"
  },
  "llama-3.1-70b-versatile": {
    "description": "Llama 3.1 70Bは、より強力なAI推論能力を提供し、複雑なアプリケーションに適しており、非常に多くの計算処理をサポートし、高効率と精度を保証します。"
  },
  "llama-3.1-8b-instant": {
    "description": "Llama 3.1 8Bは、高効率モデルであり、迅速なテキスト生成能力を提供し、大規模な効率とコスト効果が求められるアプリケーションシナリオに非常に適しています。"
  },
  "llama-3.1-instruct": {
    "description": "Llama 3.1 命令チューニングモデルは対話シナリオ向けに最適化されており、一般的な業界ベンチマークテストにおいて、多くの既存のオープンソースチャットモデルを凌駕しています。"
  },
  "llama-3.2-11b-vision-instruct": {
    "description": "高解像度画像で優れた画像推論能力を発揮し、視覚理解アプリケーションに適しています。"
  },
  "llama-3.2-11b-vision-preview": {
    "description": "Llama 3.2は、視覚データとテキストデータを組み合わせたタスクを処理することを目的としています。画像の説明や視覚的質問応答などのタスクで優れたパフォーマンスを発揮し、言語生成と視覚推論の間のギャップを埋めます。"
  },
  "llama-3.2-90b-vision-instruct": {
    "description": "視覚理解エージェントアプリケーション向けの高度な画像推論能力を提供します。"
  },
  "llama-3.2-90b-vision-preview": {
    "description": "Llama 3.2は、視覚データとテキストデータを組み合わせたタスクを処理することを目的としています。画像の説明や視覚的質問応答などのタスクで優れたパフォーマンスを発揮し、言語生成と視覚推論の間のギャップを埋めます。"
  },
  "llama-3.2-vision-instruct": {
    "description": "Llama 3.2-Vision 命令ファインチューニングモデルは、視覚認識、画像推論、画像説明、および画像に関連する一般的な質問への回答に最適化されています。"
  },
  "llama-3.3-70b": {
    "description": "Llama 3.3 70B：中〜大規模の Llama モデルで、推論能力とスループットのバランスに優れています。"
  },
  "llama-3.3-70b-versatile": {
    "description": "Meta Llama 3.3は、70B（テキスト入力/テキスト出力）の事前学習と指示調整による生成モデルを持つ多言語大規模言語モデル（LLM）です。Llama 3.3の指示調整済みのプレーンテキストモデルは、多言語の対話ユースケースに最適化されており、一般的な業界ベンチマークで多くの利用可能なオープンソースおよびクローズドチャットモデルを上回っています。"
  },
  "llama-3.3-instruct": {
    "description": "Llama 3.3 命令チューニングモデルは対話シナリオ向けに最適化されており、一般的な業界ベンチマークテストにおいて、多くの既存のオープンソースチャットモデルを凌駕しています。"
  },
  "llama3-70b-8192": {
    "description": "Meta Llama 3 70Bは、比類のない複雑性処理能力を提供し、高要求プロジェクトに特化しています。"
  },
  "llama3-8b-8192": {
    "description": "Meta Llama 3 8Bは、優れた推論性能を提供し、多様なシーンのアプリケーションニーズに適しています。"
  },
  "llama3-groq-70b-8192-tool-use-preview": {
    "description": "Llama 3 Groq 70B Tool Useは、強力なツール呼び出し能力を提供し、複雑なタスクの効率的な処理をサポートします。"
  },
  "llama3-groq-8b-8192-tool-use-preview": {
    "description": "Llama 3 Groq 8B Tool Useは、高効率なツール使用に最適化されたモデルであり、迅速な並列計算をサポートします。"
  },
  "llama3.1": {
    "description": "Llama 3.1は、Metaが提供する先進的なモデルであり、最大405Bのパラメータをサポートし、複雑な対話、多言語翻訳、データ分析の分野で応用できます。"
  },
  "llama3.1-8b": {
    "description": "Llama 3.1 8B：小型で低レイテンシーの Llama バリアントで、軽量なオンライン推論や対話型シナリオに適しています。"
  },
  "llama3.1:405b": {
    "description": "Llama 3.1は、Metaが提供する先進的なモデルであり、最大405Bのパラメータをサポートし、複雑な対話、多言語翻訳、データ分析の分野で応用できます。"
  },
  "llama3.1:70b": {
    "description": "Llama 3.1は、Metaが提供する先進的なモデルであり、最大405Bのパラメータをサポートし、複雑な対話、多言語翻訳、データ分析の分野で応用できます。"
  },
  "llava": {
    "description": "LLaVAは、視覚エンコーダーとVicunaを組み合わせたマルチモーダルモデルであり、強力な視覚と言語理解を提供します。"
  },
  "llava-v1.5-7b-4096-preview": {
    "description": "LLaVA 1.5 7Bは、視覚処理能力を融合させ、視覚情報入力を通じて複雑な出力を生成します。"
  },
  "llava:13b": {
    "description": "LLaVAは、視覚エンコーダーとVicunaを組み合わせたマルチモーダルモデルであり、強力な視覚と言語理解を提供します。"
  },
  "llava:34b": {
    "description": "LLaVAは、視覚エンコーダーとVicunaを組み合わせたマルチモーダルモデルであり、強力な視覚と言語理解を提供します。"
  },
  "magistral-medium-latest": {
    "description": "Magistral Medium 1.2 は、Mistral AI が2025年9月にリリースした最先端の推論モデルで、視覚サポートを備えています。"
  },
  "magistral-small-2509": {
    "description": "Magistral Small 1.2 は、Mistral AI が2025年9月にリリースしたオープンソースの小型推論モデルで、視覚サポートを備えています。"
  },
  "mathstral": {
    "description": "MathΣtralは、科学研究と数学推論のために設計されており、効果的な計算能力と結果の解釈を提供します。"
  },
  "max-32k": {
    "description": "Spark Max 32Kは大規模なコンテキスト処理能力を備え、より強力なコンテキスト理解と論理推論能力を持ち、32Kトークンのテキスト入力をサポートします。長文書の読解やプライベートな知識問答などのシーンに適しています。"
  },
  "megrez-3b-instruct": {
    "description": "Megrez 3B Instruct は WuWenXinQiong によって開発された小規模パラメータの高効率モデルです。"
  },
  "meituan/longcat-flash-chat": {
    "description": "美団がオープンソースで提供する、対話型インタラクションとエージェントタスクに最適化された非推論型基盤モデルであり、ツールの呼び出しや複雑なマルチターン対話シナリオにおいて優れた性能を発揮します。"
  },
  "meta-llama-3-70b-instruct": {
    "description": "推論、コーディング、広範な言語アプリケーションに優れた70億パラメータの強力なモデルです。"
  },
  "meta-llama-3-8b-instruct": {
    "description": "対話とテキスト生成タスクに最適化された多用途の80億パラメータモデルです。"
  },
  "meta-llama-3.1-405b-instruct": {
    "description": "Llama 3.1の指示調整されたテキスト専用モデルは、多言語対話のユースケースに最適化されており、一般的な業界ベンチマークで多くのオープンソースおよびクローズドチャットモデルを上回ります。"
  },
  "meta-llama-3.1-70b-instruct": {
    "description": "Llama 3.1の指示調整されたテキスト専用モデルは、多言語対話のユースケースに最適化されており、一般的な業界ベンチマークで多くのオープンソースおよびクローズドチャットモデルを上回ります。"
  },
  "meta-llama-3.1-8b-instruct": {
    "description": "Llama 3.1の指示調整されたテキスト専用モデルは、多言語対話のユースケースに最適化されており、一般的な業界ベンチマークで多くのオープンソースおよびクローズドチャットモデルを上回ります。"
  },
  "meta-llama/Llama-2-13b-chat-hf": {
    "description": "LLaMA-2 Chat (13B)は、優れた言語処理能力と素晴らしいインタラクション体験を提供します。"
  },
  "meta-llama/Llama-2-70b-hf": {
    "description": "LLaMA-2は優れた言語処理能力と素晴らしいインタラクティブ体験を提供します。"
  },
  "meta-llama/Llama-3-70b-chat-hf": {
    "description": "LLaMA-3 Chat (70B)は、強力なチャットモデルであり、複雑な対話ニーズをサポートします。"
  },
  "meta-llama/Llama-3-8b-chat-hf": {
    "description": "LLaMA-3 Chat (8B)は、多言語サポートを提供し、豊富な分野知識をカバーしています。"
  },
  "meta-llama/Llama-3.2-11B-Vision-Instruct-Turbo": {
    "description": "LLaMA 3.2は視覚データとテキストデータを組み合わせたタスクを処理することを目的としています。画像の説明や視覚的質問応答などのタスクで優れた性能を発揮し、言語生成と視覚推論の間のギャップを埋めます。"
  },
  "meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct-Turbo": {
    "description": "LLaMA 3.2は視覚データとテキストデータを組み合わせたタスクを処理することを目的としています。画像の説明や視覚的質問応答などのタスクで優れた性能を発揮し、言語生成と視覚推論の間のギャップを埋めます。"
  },
  "meta-llama/Llama-3.2-90B-Vision-Instruct-Turbo": {
    "description": "LLaMA 3.2は視覚データとテキストデータを組み合わせたタスクを処理することを目的としています。画像の説明や視覚的質問応答などのタスクで優れた性能を発揮し、言語生成と視覚推論の間のギャップを埋めます。"
  },
  "meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct-Turbo": {
    "description": "Meta Llama 3.3の多言語大規模言語モデル（LLM）は、70B（テキスト入力/テキスト出力）の事前訓練と指示調整生成モデルです。Llama 3.3の指示調整された純粋なテキストモデルは、多言語対話のユースケースに最適化されており、一般的な業界ベンチマークで多くの利用可能なオープンソースおよびクローズドチャットモデルを上回っています。"
  },
  "meta-llama/Llama-Vision-Free": {
    "description": "LLaMA 3.2は視覚データとテキストデータを組み合わせたタスクを処理することを目的としています。画像の説明や視覚的質問応答などのタスクで優れた性能を発揮し、言語生成と視覚推論の間のギャップを埋めます。"
  },
  "meta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instruct-Lite": {
    "description": "Llama 3 70B Instruct Liteは、高効率と低遅延が求められる環境に適しています。"
  },
  "meta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instruct-Turbo": {
    "description": "Llama 3 70B Instruct Turboは、卓越した言語理解と生成能力を提供し、最も厳しい計算タスクに適しています。"
  },
  "meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct-Lite": {
    "description": "Llama 3 8B Instruct Liteは、リソースが制限された環境に適しており、優れたバランス性能を提供します。"
  },
  "meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct-Turbo": {
    "description": "Llama 3 8B Instruct Turboは、高効率の大規模言語モデルであり、幅広いアプリケーションシナリオをサポートします。"
  },
  "meta-llama/Meta-Llama-3.1-405B-Instruct": {
    "description": "LLaMA 3.1 405Bは事前学習と指示調整の強力なモデルです。"
  },
  "meta-llama/Meta-Llama-3.1-405B-Instruct-Turbo": {
    "description": "405BのLlama 3.1 Turboモデルは、大規模データ処理のために超大容量のコンテキストサポートを提供し、超大規模な人工知能アプリケーションで優れたパフォーマンスを発揮します。"
  },
  "meta-llama/Meta-Llama-3.1-70B": {
    "description": "Llama 3.1はMetaが提供する先進的なモデルで、最大405Bのパラメータをサポートし、複雑な対話、多言語翻訳、データ分析の分野で利用できます。"
  },
  "meta-llama/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-Turbo": {
    "description": "Llama 3.1 70Bモデルは微調整されており、高負荷アプリケーションに適しており、FP8に量子化されてより効率的な計算能力と精度を提供し、複雑なシナリオでの卓越したパフォーマンスを保証します。"
  },
  "meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-Turbo": {
    "description": "Llama 3.1 8BモデルはFP8量子化を採用し、最大131,072のコンテキストトークンをサポートし、オープンソースモデルの中で際立っており、複雑なタスクに適しており、多くの業界ベンチマークを上回る性能を発揮します。"
  },
  "meta-llama/llama-3-70b-instruct": {
    "description": "Llama 3 70B Instructは高品質な対話シーンに最適化されており、さまざまな人間の評価において優れたパフォーマンスを示します。"
  },
  "meta-llama/llama-3-8b-instruct": {
    "description": "Llama 3 8B Instructは高品質な対話シーンに最適化されており、多くのクローズドソースモデルよりも優れた性能を持っています。"
  },
  "meta-llama/llama-3.1-70b-instruct": {
    "description": "Llama 3.1 70B Instructは高品質な対話のために設計されており、人間の評価において優れたパフォーマンスを示し、高いインタラクションシーンに特に適しています。"
  },
  "meta-llama/llama-3.1-8b-instruct": {
    "description": "Llama 3.1 8B InstructはMetaが発表した最新バージョンで、高品質な対話シーンに最適化されており、多くの先進的なクローズドソースモデルを上回る性能を発揮します。"
  },
  "meta-llama/llama-3.1-8b-instruct:free": {
    "description": "LLaMA 3.1は多言語サポートを提供し、業界をリードする生成モデルの一つです。"
  },
  "meta-llama/llama-3.2-11b-vision-instruct": {
    "description": "LLaMA 3.2は、視覚とテキストデータを組み合わせたタスクを処理することを目的としています。画像の説明や視覚的な質問応答などのタスクで優れたパフォーマンスを発揮し、言語生成と視覚推論の間のギャップを超えています。"
  },
  "meta-llama/llama-3.2-3b-instruct": {
    "description": "meta-llama/llama-3.2-3b-instruct"
  },
  "meta-llama/llama-3.2-90b-vision-instruct": {
    "description": "LLaMA 3.2は、視覚とテキストデータを組み合わせたタスクを処理することを目的としています。画像の説明や視覚的な質問応答などのタスクで優れたパフォーマンスを発揮し、言語生成と視覚推論の間のギャップを超えています。"
  },
  "meta-llama/llama-3.3-70b-instruct": {
    "description": "Llama 3.3は、Llamaシリーズの最先端の多言語オープンソース大規模言語モデルで、非常に低コストで405Bモデルに匹敵する性能を体験できます。Transformer構造に基づき、監視付き微調整（SFT）と人間のフィードバックによる強化学習（RLHF）を通じて有用性と安全性を向上させています。その指示調整バージョンは多言語対話に最適化されており、複数の業界ベンチマークで多くのオープンソースおよびクローズドチャットモデルを上回る性能を発揮します。知識のカットオフ日は2023年12月です。"
  },
  "meta-llama/llama-3.3-70b-instruct:free": {
    "description": "Llama 3.3は、Llamaシリーズの最先端の多言語オープンソース大規模言語モデルで、非常に低コストで405Bモデルに匹敵する性能を体験できます。Transformer構造に基づき、監視付き微調整（SFT）と人間のフィードバックによる強化学習（RLHF）を通じて有用性と安全性を向上させています。その指示調整バージョンは多言語対話に最適化されており、複数の業界ベンチマークで多くのオープンソースおよびクローズドチャットモデルを上回る性能を発揮します。知識のカットオフ日は2023年12月です。"
  },
  "meta.llama3-1-405b-instruct-v1:0": {
    "description": "Meta Llama 3.1 405B Instructは、Llama 3.1 Instructモデルの中で最大かつ最も強力なモデルであり、高度に進化した対話推論および合成データ生成モデルです。また、特定の分野での専門的な継続的な事前トレーニングや微調整の基盤としても使用できます。Llama 3.1が提供する多言語大規模言語モデル（LLMs）は、8B、70B、405Bのサイズ（テキスト入力/出力）を含む、事前トレーニングされた指示調整された生成モデルのセットです。Llama 3.1の指示調整されたテキストモデル（8B、70B、405B）は、多言語対話のユースケースに最適化されており、一般的な業界ベンチマークテストで多くの利用可能なオープンソースチャットモデルを上回っています。Llama 3.1は、さまざまな言語の商業および研究用途に使用されることを目的としています。指示調整されたテキストモデルは、アシスタントのようなチャットに適しており、事前トレーニングモデルはさまざまな自然言語生成タスクに適応できます。Llama 3.1モデルは、他のモデルを改善するためにその出力を利用することもサポートしており、合成データ生成や洗練にも対応しています。Llama 3.1は、最適化されたトランスフォーマーアーキテクチャを使用した自己回帰型言語モデルです。調整されたバージョンは、監視付き微調整（SFT）と人間のフィードバックを伴う強化学習（RLHF）を使用して、人間の助けや安全性に対する好みに適合させています。"
  },
  "meta.llama3-1-70b-instruct-v1:0": {
    "description": "Meta Llama 3.1 70B Instructの更新版で、拡張された128Kのコンテキスト長、多言語性、改善された推論能力を含んでいます。Llama 3.1が提供する多言語大型言語モデル（LLMs）は、8B、70B、405Bのサイズ（テキスト入力/出力）を含む一連の事前トレーニングされた、指示調整された生成モデルです。Llama 3.1の指示調整されたテキストモデル（8B、70B、405B）は、多言語対話用のユースケースに最適化されており、一般的な業界ベンチマークテストで多くの利用可能なオープンソースチャットモデルを超えています。Llama 3.1は多言語の商業および研究用途に使用されることを目的としています。指示調整されたテキストモデルはアシスタントのようなチャットに適しており、事前トレーニングモデルはさまざまな自然言語生成タスクに適応できます。Llama 3.1モデルは、他のモデルを改善するためにその出力を利用することもサポートしており、合成データ生成や精製を含みます。Llama 3.1は最適化されたトランスフォーマーアーキテクチャを使用した自己回帰型言語モデルです。調整版は、監視付き微調整（SFT）と人間のフィードバックを伴う強化学習（RLHF）を使用して、人間の助けや安全性に対する好みに適合させています。"
  },
  "meta.llama3-1-8b-instruct-v1:0": {
    "description": "Meta Llama 3.1 8B Instructの更新版で、拡張された128Kのコンテキスト長、多言語性、改善された推論能力を含んでいます。Llama 3.1が提供する多言語大型言語モデル（LLMs）は、8B、70B、405Bのサイズ（テキスト入力/出力）を含む一連の事前トレーニングされた、指示調整された生成モデルです。Llama 3.1の指示調整されたテキストモデル（8B、70B、405B）は、多言語対話用のユースケースに最適化されており、一般的な業界ベンチマークテストで多くの利用可能なオープンソースチャットモデルを超えています。Llama 3.1は多言語の商業および研究用途に使用されることを目的としています。指示調整されたテキストモデルはアシスタントのようなチャットに適しており、事前トレーニングモデルはさまざまな自然言語生成タスクに適応できます。Llama 3.1モデルは、他のモデルを改善するためにその出力を利用することもサポートしており、合成データ生成や精製を含みます。Llama 3.1は最適化されたトランスフォーマーアーキテクチャを使用した自己回帰型言語モデルです。調整版は、監視付き微調整（SFT）と人間のフィードバックを伴う強化学習（RLHF）を使用して、人間の助けや安全性に対する好みに適合させています。"
  },
  "meta.llama3-70b-instruct-v1:0": {
    "description": "Meta Llama 3は、開発者、研究者、企業向けのオープンな大規模言語モデル（LLM）であり、生成AIのアイデアを構築、実験、責任を持って拡張するのを支援することを目的としています。世界的なコミュニティの革新の基盤システムの一部として、コンテンツ作成、対話AI、言語理解、研究開発、企業アプリケーションに非常に適しています。"
  },
  "meta.llama3-8b-instruct-v1:0": {
    "description": "Meta Llama 3は、開発者、研究者、企業向けのオープンな大規模言語モデル（LLM）であり、生成AIのアイデアを構築、実験、責任を持って拡張するのを支援することを目的としています。世界的なコミュニティの革新の基盤システムの一部として、計算能力とリソースが限られたエッジデバイスや、より迅速なトレーニング時間に非常に適しています。"
  },
  "meta/Llama-3.2-11B-Vision-Instruct": {
    "description": "高解像度画像で優れた画像推論能力を発揮し、視覚理解アプリケーションに適しています。"
  },
  "meta/Llama-3.2-90B-Vision-Instruct": {
    "description": "視覚理解エージェントアプリケーション向けの高度な画像推論能力を備えています。"
  },
  "meta/Llama-3.3-70B-Instruct": {
    "description": "Llama 3.3はLlamaシリーズの最先端多言語オープンソース大型言語モデルで、非常に低コストで405Bモデルに匹敵する性能を体験できます。Transformer構造に基づき、教師あり微調整（SFT）と人間のフィードバックによる強化学習（RLHF）で有用性と安全性を向上。指示調整版は多言語対話に最適化され、多くの業界ベンチマークで多くのオープンソースおよびクローズドチャットモデルを上回る性能を示します。知識カットオフは2023年12月です。"
  },
  "meta/Meta-Llama-3-70B-Instruct": {
    "description": "推論、コーディング、幅広い言語アプリケーションで優れた性能を発揮する強力な700億パラメータモデルです。"
  },
  "meta/Meta-Llama-3-8B-Instruct": {
    "description": "対話およびテキスト生成タスクに最適化された多用途の80億パラメータモデルです。"
  },
  "meta/Meta-Llama-3.1-405B-Instruct": {
    "description": "Llama 3.1の指示調整済みテキストモデルで、多言語対話ユースケースに最適化され、多くの利用可能なオープンソースおよびクローズドチャットモデルの中で一般的な業界ベンチマークで優れた性能を発揮します。"
  },
  "meta/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct": {
    "description": "Llama 3.1の指示調整済みテキストモデルで、多言語対話ユースケースに最適化され、多くの利用可能なオープンソースおよびクローズドチャットモデルの中で一般的な業界ベンチマークで優れた性能を発揮します。"
  },
  "meta/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct": {
    "description": "Llama 3.1の指示調整済みテキストモデルで、多言語対話ユースケースに最適化され、多くの利用可能なオープンソースおよびクローズドチャットモデルの中で一般的な業界ベンチマークで優れた性能を発揮します。"
  },
  "meta/llama-3-70b": {
    "description": "Meta によって指示遵守目的で精緻化された700億パラメータのオープンソースモデルです。Groq のカスタム言語処理ユニット（LPU）ハードウェアでサービス提供され、高速かつ効率的な推論を実現します。"
  },
  "meta/llama-3-8b": {
    "description": "Meta によって指示遵守目的で精緻化された80億パラメータのオープンソースモデルです。Groq のカスタム言語処理ユニット（LPU）ハードウェアでサービス提供され、高速かつ効率的な推論を実現します。"
  },
  "meta/llama-3.1-405b-instruct": {
    "description": "高度なLLMで、合成データ生成、知識蒸留、推論をサポートし、チャットボット、プログラミング、特定の分野のタスクに適しています。"
  },
  "meta/llama-3.1-70b": {
    "description": "Meta Llama 3 70B Instruct のアップデート版で、拡張された128Kコンテキスト長、多言語対応、推論能力の向上を含みます。"
  },
  "meta/llama-3.1-70b-instruct": {
    "description": "複雑な対話を可能にし、卓越した文脈理解、推論能力、テキスト生成能力を備えています。"
  },
  "meta/llama-3.1-8b": {
    "description": "Llama 3.1 8B は128Kコンテキストウィンドウをサポートし、リアルタイム対話インターフェースやデータ分析に最適で、大型モデルと比較して大幅なコスト削減を実現します。Groq のカスタム言語処理ユニット（LPU）ハードウェアでサービス提供されます。"
  },
  "meta/llama-3.1-8b-instruct": {
    "description": "高度な最先端モデルで、言語理解、卓越した推論能力、テキスト生成能力を備えています。"
  },
  "meta/llama-3.2-11b": {
    "description": "指示調整された画像推論生成モデル（テキスト＋画像入力／テキスト出力）で、視覚認識、画像推論、キャプション生成、画像に関する一般的な質問応答に最適化されています。"
  },
  "meta/llama-3.2-11b-vision-instruct": {
    "description": "最先端の視覚-言語モデルで、画像から高品質な推論を行うのが得意です。"
  },
  "meta/llama-3.2-1b": {
    "description": "テキストのみのモデルで、多言語のローカル知識検索、要約、リライトなどのデバイス上ユースケースをサポートします。"
  },
  "meta/llama-3.2-1b-instruct": {
    "description": "最先端の小型言語モデルで、言語理解、卓越した推論能力、テキスト生成能力を備えています。"
  },
  "meta/llama-3.2-3b": {
    "description": "テキストのみのモデルで、多言語のローカル知識検索、要約、リライトなどのデバイス上ユースケースをサポートするよう精緻化されています。"
  },
  "meta/llama-3.2-3b-instruct": {
    "description": "最先端の小型言語モデルで、言語理解、卓越した推論能力、テキスト生成能力を備えています。"
  },
  "meta/llama-3.2-90b": {
    "description": "指示調整された画像推論生成モデル（テキスト＋画像入力／テキスト出力）で、視覚認識、画像推論、キャプション生成、画像に関する一般的な質問応答に最適化されています。"
  },
  "meta/llama-3.2-90b-vision-instruct": {
    "description": "最先端の視覚-言語モデルで、画像から高品質な推論を行うのが得意です。"
  },
  "meta/llama-3.3-70b": {
    "description": "性能と効率の完璧な融合を実現したモデルです。高性能対話AIをサポートし、コンテンツ作成、企業アプリケーション、研究に特化し、テキスト要約、分類、感情分析、コード生成などの高度な言語理解能力を提供します。"
  },
  "meta/llama-3.3-70b-instruct": {
    "description": "高度なLLMで、推論、数学、常識、関数呼び出しに優れています。"
  },
  "meta/llama-4-maverick": {
    "description": "Llama 4 モデル群はネイティブマルチモーダルAIモデルで、テキストとマルチモーダル体験をサポートします。これらのモデルは混合エキスパートアーキテクチャを活用し、テキストと画像理解において業界トップの性能を提供します。Llama 4 Maverick は170億パラメータ、128エキスパートを持つモデルで、DeepInfra によってサービス提供されています。"
  },
  "meta/llama-4-scout": {
    "description": "Llama 4 モデル群はネイティブマルチモーダルAIモデルで、テキストとマルチモーダル体験をサポートします。これらのモデルは混合エキスパートアーキテクチャを活用し、テキストと画像理解において業界トップの性能を提供します。Llama 4 Scout は170億パラメータ、16エキスパートを持つモデルで、DeepInfra によってサービス提供されています。"
  },
  "microsoft/Phi-3-medium-128k-instruct": {
    "description": "同じPhi-3-mediumモデルですが、より大きなコンテキストサイズを持ち、RAGや少数ショットに適しています。"
  },
  "microsoft/Phi-3-medium-4k-instruct": {
    "description": "140億パラメータモデルで、Phi-3-miniよりも品質が高く、高品質で推論集約型のデータに重点を置いています。"
  },
  "microsoft/Phi-3-mini-128k-instruct": {
    "description": "同じPhi-3-miniモデルですが、より大きなコンテキストサイズを持ち、RAGや少数ショットに適しています。"
  },
  "microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct": {
    "description": "Phi-3ファミリーで最小のメンバーで、品質と低遅延に最適化されています。"
  },
  "microsoft/Phi-3-small-128k-instruct": {
    "description": "同じPhi-3-smallモデルですが、より大きなコンテキストサイズを持ち、RAGや少数ショットに適しています。"
  },
  "microsoft/Phi-3-small-8k-instruct": {
    "description": "70億パラメータモデルで、Phi-3-miniよりも品質が高く、高品質で推論集約型のデータに重点を置いています。"
  },
  "microsoft/Phi-3.5-mini-instruct": {
    "description": "Phi-3-miniモデルのアップデート版です。"
  },
  "microsoft/Phi-3.5-vision-instruct": {
    "description": "Phi-3-visionモデルのアップデート版です。"
  },
  "microsoft/WizardLM-2-8x22B": {
    "description": "WizardLM 2はMicrosoft AIが提供する言語モデルで、複雑な対話、多言語、推論、インテリジェントアシスタントの分野で特に優れた性能を発揮します。"
  },
  "microsoft/wizardlm-2-8x22b": {
    "description": "WizardLM-2 8x22Bは、Microsoftの最先端AI Wizardモデルであり、非常に競争力のあるパフォーマンスを示しています。"
  },
  "minicpm-v": {
    "description": "MiniCPM-VはOpenBMBが発表した次世代のマルチモーダル大モデルで、優れたOCR認識能力とマルチモーダル理解能力を備え、幅広いアプリケーションシーンをサポートします。"
  },
  "minimax-m2": {
    "description": "MiniMax M2は、コーディングおよびエージェントワークフローのために構築された高効率な大規模言語モデルです。"
  },
  "minimax/minimax-m2": {
    "description": "MiniMax-M2 は、コーディングとエージェントタスクにおいて優れた性能を発揮する高コストパフォーマンスモデルで、さまざまなエンジニアリングシーンに適しています。"
  },
  "minimaxai/minimax-m2": {
    "description": "MiniMax-M2 は、コンパクトで高速、かつコスト効率に優れた混合エキスパート（MoE）モデルで、総パラメータ数は2,300億、アクティブパラメータは100億です。コーディングやエージェントタスクにおいて最高の性能を発揮しながら、強力な汎用知能を維持します。複数ファイルの編集、コードの実行と修正のループ、テストによる検証と修復、複雑な長距離ツールチェーンの処理において優れた性能を示し、開発者のワークフローに最適なモデルです。"
  },
  "ministral-3b-latest": {
    "description": "Ministral 3BはMistralの世界トップクラスのエッジモデルです。"
  },
  "ministral-8b-latest": {
    "description": "Ministral 8BはMistralのコストパフォーマンスに優れたエッジモデルです。"
  },
  "mistral": {
    "description": "Mistralは、Mistral AIがリリースした7Bモデルであり、多様な言語処理ニーズに適しています。"
  },
  "mistral-ai/Mistral-Large-2411": {
    "description": "Mistralのフラッグシップモデルで、大規模な推論能力や高度に専門化された複雑なタスク（合成テキスト生成、コード生成、RAG、エージェント）に適しています。"
  },
  "mistral-ai/Mistral-Nemo": {
    "description": "Mistral Nemoは最先端の言語モデル（LLM）で、そのサイズカテゴリにおいて最先端の推論、世界知識、コーディング能力を備えています。"
  },
  "mistral-ai/mistral-small-2503": {
    "description": "Mistral Smallは高効率かつ低遅延を必要とするあらゆる言語ベースのタスクに利用可能です。"
  },
  "mistral-large": {
    "description": "Mixtral Largeは、Mistralのフラッグシップモデルであり、コード生成、数学、推論の能力を組み合わせ、128kのコンテキストウィンドウをサポートします。"
  },
  "mistral-large-instruct": {
    "description": "Mistral-Large-Instruct-2407 は、1230億のパラメータを有する先進的な高密度大規模言語モデル（LLM）で、最先端の推論能力、知識処理能力、およびコーディング能力を備えています。"
  },
  "mistral-large-latest": {
    "description": "Mistral Largeは、フラッグシップの大モデルであり、多言語タスク、複雑な推論、コード生成に優れ、高端アプリケーションに理想的な選択肢です。"
  },
  "mistral-medium-latest": {
    "description": "Mistral Medium 3は、8倍のコストで最先端のパフォーマンスを提供し、企業の展開を根本的に簡素化します。"
  },
  "mistral-nemo": {
    "description": "Mistral Nemoは、Mistral AIとNVIDIAが共同で開発した高効率の12Bモデルです。"
  },
  "mistral-nemo-instruct": {
    "description": "Mistral-Nemo-Instruct-2407 大規模言語モデル（LLM）は、Mistral-Nemo-Base-2407の命令微調整バージョンです。"
  },
  "mistral-small": {
    "description": "Mistral Smallは、高効率と低遅延を必要とする言語ベースのタスクで使用できます。"
  },
  "mistral-small-latest": {
    "description": "Mistral Smallは、コスト効率が高く、迅速かつ信頼性の高い選択肢で、翻訳、要約、感情分析などのユースケースに適しています。"
  },
  "mistral/codestral": {
    "description": "Mistral Codestral 25.01 は最先端のコーディングモデルで、低遅延・高頻度ユースケースに最適化されています。80以上のプログラミング言語に精通し、中間埋め込み（FIM）、コード修正、テスト生成などのタスクで優れた性能を発揮します。"
  },
  "mistral/codestral-embed": {
    "description": "コードデータベースやリポジトリに埋め込んでコーディングアシスタントを支援するコード埋め込みモデルです。"
  },
  "mistral/devstral-small": {
    "description": "Devstral はソフトウェアエンジニアリングタスク向けのエージェント大規模言語モデルで、ソフトウェアエンジニアリングエージェントに最適です。"
  },
  "mistral/magistral-medium": {
    "description": "複雑な思考を深い理解に支えられ、追跡可能で検証可能な透明な推論を備えています。タスク途中で言語を切り替えても、多数の言語で高忠実度の推論を維持します。"
  },
  "mistral/magistral-small": {
    "description": "複雑な思考を深い理解に支えられ、追跡可能で検証可能な透明な推論を備えています。タスク途中で言語を切り替えても、多数の言語で高忠実度の推論を維持します。"
  },
  "mistral/ministral-3b": {
    "description": "コンパクトで効率的なモデルで、スマートアシスタントやローカル分析などのデバイス上タスクに低遅延性能を提供します。"
  },
  "mistral/ministral-8b": {
    "description": "より強力で高速かつメモリ効率の良い推論を持ち、複雑なワークフローや要求の厳しいエッジアプリケーションに最適です。"
  },
  "mistral/mistral-embed": {
    "description": "意味検索、類似性、クラスタリング、RAGワークフロー向けの汎用テキスト埋め込みモデルです。"
  },
  "mistral/mistral-large": {
    "description": "大規模推論能力や高度な専門性を必要とする複雑なタスクに最適なモデルで、合成テキスト生成、コード生成、RAG、エージェントに適しています。"
  },
  "mistral/mistral-small": {
    "description": "Mistral Small は分類、カスタマーサポート、テキスト生成などのバッチ処理可能なシンプルなタスクに最適で、手頃な価格で優れた性能を提供します。"
  },
  "mistral/mixtral-8x22b-instruct": {
    "description": "8x22b Instruct モデル。8x22b は Mistral によってサービス提供される混合エキスパートのオープンソースモデルです。"
  },
  "mistral/pixtral-12b": {
    "description": "画像理解能力を持つ12Bモデルで、テキストも扱えます。"
  },
  "mistral/pixtral-large": {
    "description": "Pixtral Large は当社のマルチモーダルファミリーの第2モデルで、最先端の画像理解を示します。特に文書、図表、自然画像を理解でき、Mistral Large 2 の優れたテキスト理解能力も維持しています。"
  },
  "mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1": {
    "description": "Mistral (7B) Instructは、高性能で知られ、多言語タスクに適しています。"
  },
  "mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2": {
    "description": "Mistral 7Bは、オンデマンドのファインチューニングモデルであり、タスクに最適化された解答を提供します。"
  },
  "mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3": {
    "description": "Mistral (7B) Instruct v0.3は、高効率の計算能力と自然言語理解を提供し、幅広いアプリケーションに適しています。"
  },
  "mistralai/Mistral-7B-v0.1": {
    "description": "Mistral 7Bはコンパクトで高性能なモデルで、バッチ処理や分類、テキスト生成などの簡単なタスクに優れた推論能力を持っています。"
  },
  "mistralai/Mixtral-8x22B-Instruct-v0.1": {
    "description": "Mixtral-8x22B Instruct (141B)は、超大規模な言語モデルであり、非常に高い処理要求をサポートします。"
  },
  "mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1": {
    "description": "Mixtral 8x7Bは、一般的なテキストタスクに使用される事前訓練されたスパースミックス専門家モデルです。"
  },
  "mistralai/Mixtral-8x7B-v0.1": {
    "description": "Mixtral 8x7Bはスパースエキスパートモデルで、複数のパラメータを利用して推論速度を向上させ、多言語処理やコード生成タスクに適しています。"
  },
  "mistralai/mistral-nemo": {
    "description": "Mistral Nemoは多言語サポートと高性能プログラミングを備えた7.3Bパラメータモデルです。"
  },
  "mixtral": {
    "description": "Mixtralは、Mistral AIのエキスパートモデルであり、オープンソースの重みを持ち、コード生成と言語理解のサポートを提供します。"
  },
  "mixtral-8x7b-32768": {
    "description": "Mixtral 8x7Bは、高い耐障害性を持つ並列計算能力を提供し、複雑なタスクに適しています。"
  },
  "mixtral:8x22b": {
    "description": "Mixtralは、Mistral AIのエキスパートモデルであり、オープンソースの重みを持ち、コード生成と言語理解のサポートを提供します。"
  },
  "moonshot-v1-128k": {
    "description": "Moonshot V1 128Kは、超長いコンテキスト処理能力を持つモデルであり、超長文の生成に適しており、複雑な生成タスクのニーズを満たし、最大128,000トークンの内容を処理でき、研究、学術、大型文書生成などのアプリケーションシーンに非常に適しています。"
  },
  "moonshot-v1-128k-vision-preview": {
    "description": "Kimi視覚モデル（moonshot-v1-8k-vision-preview/moonshot-v1-32k-vision-preview/moonshot-v1-128k-vision-previewなどを含む）は、画像の内容を理解でき、画像の文字、色、物体の形状などを含みます。"
  },
  "moonshot-v1-32k": {
    "description": "Moonshot V1 32Kは、中程度の長さのコンテキスト処理能力を提供し、32,768トークンを処理でき、さまざまな長文や複雑な対話の生成に特に適しており、コンテンツ作成、報告書生成、対話システムなどの分野で使用されます。"
  },
  "moonshot-v1-32k-vision-preview": {
    "description": "Kimi視覚モデル（moonshot-v1-8k-vision-preview/moonshot-v1-32k-vision-preview/moonshot-v1-128k-vision-previewなどを含む）は、画像の内容を理解でき、画像の文字、色、物体の形状などを含みます。"
  },
  "moonshot-v1-8k": {
    "description": "Moonshot V1 8Kは、短文生成タスクのために設計されており、高効率な処理性能を持ち、8,192トークンを処理でき、短い対話、速記、迅速なコンテンツ生成に非常に適しています。"
  },
  "moonshot-v1-8k-vision-preview": {
    "description": "Kimi視覚モデル（moonshot-v1-8k-vision-preview/moonshot-v1-32k-vision-preview/moonshot-v1-128k-vision-previewなどを含む）は、画像の内容を理解でき、画像の文字、色、物体の形状などを含みます。"
  },
  "moonshot-v1-auto": {
    "description": "Moonshot V1 Auto は、現在のコンテキストで使用されているトークンの数に基づいて適切なモデルを選択できます。"
  },
  "moonshotai/Kimi-Dev-72B": {
    "description": "Kimi-Dev-72B はオープンソースの大規模コードモデルであり、大規模な強化学習によって最適化されており、堅牢で直接本番投入可能なパッチを出力できます。このモデルは SWE-bench Verified で 60.4% の新記録を達成し、欠陥修正やコードレビューなどの自動化ソフトウェア工学タスクにおけるオープンソースモデルの記録を更新しました。"
  },
  "moonshotai/Kimi-K2-Instruct-0905": {
    "description": "Kimi K2-Instruct-0905 は Kimi K2 の最新かつ最強のバージョンです。これはトップクラスの混合専門家（MoE）言語モデルであり、総パラメータ数は1兆、活性化パラメータ数は320億を誇ります。このモデルの主な特徴は、強化されたエージェントのコーディング知能であり、公開ベンチマークテストおよび実世界のエージェントコーディングタスクで顕著な性能向上を示しています。また、フロントエンドのコーディング体験も改善され、フロントエンドプログラミングの美観と実用性の両面で進歩しています。"
  },
  "moonshotai/Kimi-K2-Thinking": {
    "description": "Kimi K2 Thinking は、最新かつ最も強力なオープンソースの思考モデルです。多段階推論の深さを大幅に拡張し、200〜300回の連続ツール呼び出しにおいても安定したツール使用を維持します。Humanity's Last Exam（HLE）、BrowseComp などのベンチマークで新たな基準を打ち立てました。プログラミング、数学、論理推論、エージェントシナリオにおいても卓越した性能を発揮します。本モデルは混合エキスパート（MoE）アーキテクチャに基づき、総パラメータ数は約1兆、256Kのコンテキストウィンドウとツール呼び出しをサポートします。"
  },
  "moonshotai/kimi-k2": {
    "description": "Kimi K2 は Moonshot AI による大規模混合エキスパート（MoE）言語モデルで、総パラメータ数1兆、1回のフォワードパスあたり320億の活性化パラメータを持ちます。高度なツール使用、推論、コード合成などのエージェント能力に最適化されています。"
  },
  "moonshotai/kimi-k2-0711": {
    "description": "Kimi K2 0711 は Kimi シリーズの Instruct バージョンで、高品質なコード生成とツール呼び出しシーンに適しています。"
  },
  "moonshotai/kimi-k2-0905": {
    "description": "Kimi K2 0905 は Kimi シリーズの 0905 アップデートで、文脈と推論性能を拡張し、コーディングシーンを最適化しています。"
  },
  "moonshotai/kimi-k2-instruct-0905": {
    "description": "kimi-k2-0905-previewモデルは256kのコンテキスト長を持ち、より強力なエージェントコーディング能力、より優れたフロントエンドコードの美観と実用性、そしてより良いコンテキスト理解能力を備えています。"
  },
  "moonshotai/kimi-k2-thinking": {
    "description": "Kimi K2 Thinking は Moonshot による深い推論タスク向けに最適化された思考モデルで、汎用エージェント能力を備えています。"
  },
  "moonshotai/kimi-k2-thinking-turbo": {
    "description": "Kimi K2 Thinking Turbo は Kimi K2 Thinking の高速版で、深い推論能力を維持しつつ、応答遅延を大幅に削減しています。"
  },
  "morph/morph-v3-fast": {
    "description": "Morph は Claude や GPT-4o のような最先端モデルが提案するコード変更を既存のコードファイルに高速に適用する専用AIモデルを提供します。高速で4500+トークン/秒の処理速度を持ち、AIコーディングワークフローの最終段階を担います。16k入力トークンと16k出力トークンをサポートします。"
  },
  "morph/morph-v3-large": {
    "description": "Morph は Claude や GPT-4o のような最先端モデルが提案するコード変更を既存のコードファイルに適用する専用AIモデルを提供します。2500+トークン/秒の高速処理を持ち、AIコーディングワークフローの最終段階を担います。16k入力トークンと16k出力トークンをサポートします。"
  },
  "nousresearch/hermes-2-pro-llama-3-8b": {
    "description": "Hermes 2 Pro Llama 3 8BはNous Hermes 2のアップグレード版で、最新の内部開発データセットを含んでいます。"
  },
  "nvidia/Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF": {
    "description": "Llama 3.1 Nemotron 70BはNVIDIAによってカスタマイズされた大規模言語モデルで、LLMが生成する応答がユーザーのクエリにどれだけ役立つかを向上させることを目的としています。このモデルはArena Hard、AlpacaEval 2 LC、GPT-4-Turbo MT-Benchなどのベンチマークテストで優れたパフォーマンスを示し、2024年10月1日現在、すべての自動整合ベンチマークテストで1位にランクされています。このモデルはRLHF（特にREINFORCE）、Llama-3.1-Nemotron-70B-Reward、HelpSteer2-Preferenceプロンプトを使用してLlama-3.1-70B-Instructモデルの基盤の上で訓練されています。"
  },
  "nvidia/llama-3.1-nemotron-51b-instruct": {
    "description": "独自の言語モデルで、比類のない精度と効率を提供します。"
  },
  "nvidia/llama-3.1-nemotron-70b-instruct": {
    "description": "Llama-3.1-Nemotron-70B-Instructは、NVIDIAがカスタマイズした大規模言語モデルで、LLMが生成する応答の有用性を向上させることを目的としています。"
  },
  "o1": {
    "description": "高度な推論と複雑な問題の解決に焦点を当てており、数学や科学のタスクを含みます。深いコンテキスト理解とエージェントワークフローを必要とするアプリケーションに非常に適しています。"
  },
  "o1-mini": {
    "description": "o1-preview よりも小型で高速、コストは80%削減されており、コード生成や小規模なコンテキスト操作において優れた性能を発揮します。"
  },
  "o1-preview": {
    "description": "高度な推論と複雑な問題の解決に注力しており、数学や科学の課題にも対応します。深い文脈理解と自律的なワークフローを必要とするアプリケーションに非常に適しています。"
  },
  "o1-pro": {
    "description": "o1 シリーズモデルは強化学習により訓練されており、回答前に思考を行い、複雑な推論タスクを実行できます。o1-pro モデルはより多くの計算資源を使用してより深い思考を行い、継続的に高品質な回答を提供します。"
  },
  "o3": {
    "description": "o3は全能で強力なモデルで、複数の分野で優れたパフォーマンスを発揮します。数学、科学、プログラミング、視覚推論タスクの新たな基準を設定しました。また、技術的な執筆や指示の遵守にも優れています。ユーザーはこれを利用して、テキスト、コード、画像を分析し、複雑な多段階の問題を解決できます。"
  },
  "o3-2025-04-16": {
    "description": "o3 は OpenAI の新しい推論モデルで、画像とテキストの入力をサポートし、テキストを出力します。幅広い一般知識を必要とする複雑なタスクに適しています。"
  },
  "o3-deep-research": {
    "description": "o3-deep-research は、複雑な多段階のリサーチタスクを処理するために設計された、当社の最先端の深層リサーチモデルです。インターネットから情報を検索・統合できるほか、MCPコネクターを通じてお客様の独自データにアクセスし活用することも可能です。"
  },
  "o3-mini": {
    "description": "o3-miniは、o1-miniと同じコストと遅延目標で高い知能を提供する最新の小型推論モデルです。"
  },
  "o3-pro": {
    "description": "o3-pro モデルはより多くの計算を用いてより深く思考し、常により良い回答を提供します。Responses API のみで使用可能です。"
  },
  "o3-pro-2025-06-10": {
    "description": "o3 Pro は OpenAI の新しい推論モデルで、画像とテキストの入力をサポートし、テキストを出力します。幅広い一般知識を必要とする複雑なタスクに適しています。"
  },
  "o4-mini": {
    "description": "o4-miniは私たちの最新の小型oシリーズモデルです。迅速かつ効果的な推論のために最適化されており、コーディングや視覚タスクで非常に高い効率と性能を発揮します。"
  },
  "o4-mini-2025-04-16": {
    "description": "o4-mini は OpenAI の推論モデルで、画像とテキストの入力をサポートし、テキストを出力します。幅広い一般知識を必要とする複雑なタスクに適しています。このモデルは20万トークンのコンテキストを持ちます。"
  },
  "o4-mini-deep-research": {
    "description": "o4-mini-deep-research は、より迅速かつ手頃な価格の深層リサーチモデルで、複雑な多段階のリサーチタスクに最適です。インターネットから情報を検索・統合できるほか、MCPコネクターを通じてお客様の独自データにアクセスし活用することも可能です。"
  },
  "open-codestral-mamba": {
    "description": "Codestral Mambaは、コード生成に特化したMamba 2言語モデルであり、高度なコードおよび推論タスクを強力にサポートします。"
  },
  "open-mistral-7b": {
    "description": "Mistral 7Bは、コンパクトでありながら高性能なモデルであり、分類やテキスト生成などのバッチ処理や簡単なタスクに優れた推論能力を持っています。"
  },
  "open-mistral-nemo": {
    "description": "Mistral Nemoは、Nvidiaと共同開発された12Bモデルであり、優れた推論およびコーディング性能を提供し、統合と置き換えが容易です。"
  },
  "open-mixtral-8x22b": {
    "description": "Mixtral 8x22Bは、より大きなエキスパートモデルであり、複雑なタスクに特化し、優れた推論能力とより高いスループットを提供します。"
  },
  "open-mixtral-8x7b": {
    "description": "Mixtral 8x7Bは、スパースエキスパートモデルであり、複数のパラメータを利用して推論速度を向上させ、多言語およびコード生成タスクの処理に適しています。"
  },
  "openai/gpt-3.5-turbo": {
    "description": "OpenAI の GPT-3.5 シリーズで最も有能かつコスト効率の高いモデルで、チャット用途に最適化されていますが、従来の完了タスクでも良好な性能を示します。"
  },
  "openai/gpt-3.5-turbo-instruct": {
    "description": "GPT-3 時代のモデルに類似した能力を持ち、従来の完了エンドポイントに対応し、チャット完了エンドポイントではありません。"
  },
  "openai/gpt-4-turbo": {
    "description": "OpenAI の gpt-4-turbo は広範な一般知識と専門知識を持ち、自然言語の複雑な指示に従い、難解な問題を正確に解決します。知識カットオフは2023年4月で、128,000トークンのコンテキストウィンドウを備えています。"
  },
  "openai/gpt-4.1": {
    "description": "GPT-4.1シリーズは、より広い文脈理解と強力なエンジニアリング・推論能力を提供します。"
  },
  "openai/gpt-4.1-mini": {
    "description": "GPT-4.1 Miniは、低遅延かつ高コストパフォーマンスを実現し、中程度の文脈処理に適しています。"
  },
  "openai/gpt-4.1-nano": {
    "description": "GPT-4.1 Nanoは、非常に低コスト・低遅延の選択肢であり、高頻度の短い対話や分類タスクに適しています。"
  },
  "openai/gpt-4o": {
    "description": "GPT-4oシリーズは、OpenAIのOmniモデルであり、テキスト＋画像入力とテキスト出力に対応しています。"
  },
  "openai/gpt-4o-mini": {
    "description": "GPT-4o-miniは、GPT-4oの軽量高速モデルで、低遅延のマルチモーダルシナリオに適しています。"
  },
  "openai/gpt-5": {
    "description": "GPT-5は、OpenAIの高性能モデルで、幅広い生産・研究タスクに対応します。"
  },
  "openai/gpt-5-chat": {
    "description": "GPT-5 Chatは、対話シナリオ向けに最適化されたGPT-5のサブモデルで、遅延を抑えたインタラクション体験を提供します。"
  },
  "openai/gpt-5-codex": {
    "description": "GPT-5-Codexは、コーディング用途に特化して最適化されたGPT-5のバリアントで、大規模なコードワークフローに適しています。"
  },
  "openai/gpt-5-mini": {
    "description": "GPT-5 Miniは、GPT-5ファミリーの軽量版で、低遅延・低コストのシナリオに適しています。"
  },
  "openai/gpt-5-nano": {
    "description": "GPT-5 Nanoは、ファミリー内で最も小型のモデルで、コストと遅延に厳しい要件があるシナリオに最適です。"
  },
  "openai/gpt-5-pro": {
    "description": "GPT-5 Proは、OpenAIのフラッグシップモデルで、強力な推論・コード生成・エンタープライズ機能を提供し、テスト時のルーティングや厳格なセキュリティポリシーにも対応します。"
  },
  "openai/gpt-5.1": {
    "description": "GPT-5.1は、GPT-5シリーズの最新フラッグシップモデルで、一般的な推論、指示の遵守、自然な対話において大幅な向上を実現し、幅広いタスクに対応します。"
  },
  "openai/gpt-5.1-chat": {
    "description": "GPT-5.1 Chatは、GPT-5.1ファミリーの軽量モデルで、低遅延の対話に最適化されつつ、強力な推論と指示実行能力を保持しています。"
  },
  "openai/gpt-5.1-codex": {
    "description": "GPT-5.1-Codexは、ソフトウェアエンジニアリングとコーディングワークフローに特化して最適化されたGPT-5.1のバリアントで、大規模なリファクタリング、複雑なデバッグ、長時間の自律的コーディングに適しています。"
  },
  "openai/gpt-5.1-codex-mini": {
    "description": "GPT-5.1-Codex-Miniは、GPT-5.1-Codexの小型高速版で、遅延とコストに敏感なコーディングシナリオに適しています。"
  },
  "openai/gpt-oss-120b": {
    "description": "非常に有能な汎用大規模言語モデルで、強力かつ制御可能な推論能力を持ちます。"
  },
  "openai/gpt-oss-20b": {
    "description": "コンパクトでオープンソースの重みを持つ言語モデルで、低遅延かつリソース制限環境（ローカルやエッジ展開）に最適化されています。"
  },
  "openai/o1": {
    "description": "OpenAI の o1 はフラッグシップ推論モデルで、深い思考を要する複雑な問題に特化しています。複雑な多段階タスクに強力な推論能力と高い正確性を提供します。"
  },
  "openai/o1-mini": {
    "description": "o1-miniは、プログラミング、数学、科学のアプリケーションシーンに特化して設計された迅速で経済的な推論モデルです。このモデルは128Kのコンテキストを持ち、2023年10月の知識のカットオフがあります。"
  },
  "openai/o1-preview": {
    "description": "o1はOpenAIの新しい推論モデルで、広範な一般知識を必要とする複雑なタスクに適しています。このモデルは128Kのコンテキストを持ち、2023年10月の知識のカットオフがあります。"
  },
  "openai/o3": {
    "description": "OpenAI の o3 は最強の推論モデルで、コーディング、数学、科学、視覚認識において新たな最先端を打ち立てています。多面的な分析を要する複雑なクエリに優れ、画像、図表、グラフの解析に特に強みを持ちます。"
  },
  "openai/o3-mini": {
    "description": "o3-mini は OpenAI の最新小型推論モデルで、o1-mini と同等のコストと遅延目標で高い知能を提供します。"
  },
  "openai/o3-mini-high": {
    "description": "o3-mini高推論レベル版は、o1-miniと同じコストと遅延目標で高い知性を提供します。"
  },
  "openai/o4-mini": {
    "description": "OpenAI o4-miniは、OpenAIの小型高効率推論モデルで、低遅延のシナリオに適しています。"
  },
  "openai/o4-mini-high": {
    "description": "o4-mini高推論レベル版で、迅速かつ効果的な推論のために最適化されており、コーディングや視覚タスクで非常に高い効率と性能を発揮します。"
  },
  "openai/text-embedding-3-large": {
    "description": "OpenAI の最も有能な埋め込みモデルで、英語および非英語タスクに適しています。"
  },
  "openai/text-embedding-3-small": {
    "description": "OpenAI の改良された高性能 ada 埋め込みモデルのバージョンです。"
  },
  "openai/text-embedding-ada-002": {
    "description": "OpenAI の従来型テキスト埋め込みモデルです。"
  },
  "openrouter/auto": {
    "description": "コンテキストの長さ、テーマ、複雑さに応じて、あなたのリクエストはLlama 3 70B Instruct、Claude 3.5 Sonnet（自己調整）、またはGPT-4oに送信されます。"
  },
  "perplexity/sonar": {
    "description": "Perplexity の軽量製品で、検索根拠付け機能を持ち、Sonar Pro より高速かつ低コストです。"
  },
  "perplexity/sonar-pro": {
    "description": "Perplexity のフラッグシップ製品で、検索根拠付け機能を持ち、高度なクエリとフォローアップ操作をサポートします。"
  },
  "perplexity/sonar-reasoning": {
    "description": "推論に特化したモデルで、応答に思考連鎖（CoT）を出力し、検索根拠付けされた詳細な説明を提供します。"
  },
  "perplexity/sonar-reasoning-pro": {
    "description": "高度な推論特化モデルで、応答に思考連鎖（CoT）を出力し、強化された検索能力と複数検索クエリを各リクエストで実行する包括的な説明を提供します。"
  },
  "phi3": {
    "description": "Phi-3は、Microsoftが提供する軽量オープンモデルであり、高効率な統合と大規模な知識推論に適しています。"
  },
  "phi3:14b": {
    "description": "Phi-3は、Microsoftが提供する軽量オープンモデルであり、高効率な統合と大規模な知識推論に適しています。"
  },
  "pixtral-12b-2409": {
    "description": "Pixtralモデルは、グラフと画像理解、文書質問応答、多モーダル推論、指示遵守などのタスクで強力な能力を発揮し、自然な解像度とアスペクト比で画像を取り込み、最大128Kトークンの長いコンテキストウィンドウで任意の数の画像を処理できます。"
  },
  "pixtral-large-latest": {
    "description": "Pixtral Largeは、1240億のパラメータを持つオープンソースのマルチモーダルモデルで、Mistral Large 2に基づいて構築されています。これは私たちのマルチモーダルファミリーの中で2番目のモデルであり、最先端の画像理解能力を示しています。"
  },
  "pro-128k": {
    "description": "Spark Pro 128Kは特大のコンテキスト処理能力を備え、最大128Kのコンテキスト情報を処理できます。特に、全体を通じての分析や長期的な論理的関連性の処理が必要な長文コンテンツに適しており、複雑なテキストコミュニケーションにおいて滑らかで一貫した論理と多様な引用サポートを提供します。"
  },
  "pro-deepseek-r1": {
    "description": "企業向け専用サービスモデルで、同時接続サービスを含みます。"
  },
  "pro-deepseek-v3": {
    "description": "企業向け専用サービスモデルで、同時接続サービスを含みます。"
  },
  "qianfan-70b": {
    "description": "Qianfan 70B、大規模パラメータの中国語モデルで、高品質なコンテンツ生成や複雑な推論タスクに適しています。"
  },
  "qianfan-8b": {
    "description": "Qianfan 8B、中規模の汎用モデルで、コストと効果のバランスが取れたテキスト生成やQAシナリオに適しています。"
  },
  "qianfan-agent-intent-32k": {
    "description": "Qianfan Agent Intent 32K、意図認識とエージェントのオーケストレーション向けモデルで、長文脈シナリオをサポートします。"
  },
  "qianfan-agent-lite-8k": {
    "description": "Qianfan Agent Lite 8K、軽量なエージェントモデルで、低コストのマルチターン対話や業務オーケストレーションに適しています。"
  },
  "qianfan-agent-speed-32k": {
    "description": "Qianfan Agent Speed 32K、高スループットのエージェントモデルで、大規模かつ多タスクなエージェントアプリケーションに適しています。"
  },
  "qianfan-agent-speed-8k": {
    "description": "Qianfan Agent Speed 8K、中短距離の対話や高速応答に対応した高並列エージェントモデルです。"
  },
  "qianfan-check-vl": {
    "description": "Qianfan Check VL、マルチモーダルなコンテンツ審査・検出モデルで、画像とテキストの適合性チェックや認識タスクをサポートします。"
  },
  "qianfan-composition": {
    "description": "Qianfan Composition、マルチモーダル創作モデルで、画像とテキストの統合的な理解と生成を可能にします。"
  },
  "qianfan-engcard-vl": {
    "description": "Qianfan EngCard VL、英語シナリオに特化したマルチモーダル認識モデルです。"
  },
  "qianfan-lightning-128b-a19b": {
    "description": "Qianfan Lightning 128B A19B、高性能な中国語汎用モデルで、複雑なQAや大規模推論タスクに適しています。"
  },
  "qianfan-llama-vl-8b": {
    "description": "Qianfan Llama VL 8B、Llamaベースのマルチモーダルモデルで、汎用的な画像と言語の理解タスクに対応します。"
  },
  "qianfan-multipicocr": {
    "description": "Qianfan MultiPicOCR、複数画像対応のOCRモデルで、複数の画像からの文字検出と認識をサポートします。"
  },
  "qianfan-qi-vl": {
    "description": "Qianfan QI VL、マルチモーダルQAモデルで、複雑な画像と言語のシナリオにおける高精度な検索と応答を実現します。"
  },
  "qianfan-singlepicocr": {
    "description": "Qianfan SinglePicOCR、単一画像用のOCRモデルで、高精度な文字認識をサポートします。"
  },
  "qianfan-vl-70b": {
    "description": "Qianfan VL 70B、大規模パラメータのビジュアル・ランゲージモデルで、複雑な画像と言語の理解に適しています。"
  },
  "qianfan-vl-8b": {
    "description": "Qianfan VL 8B、軽量なビジュアル・ランゲージモデルで、日常的な画像と言語のQAや分析に適しています。"
  },
  "qvq-72b-preview": {
    "description": "QVQモデルはQwenチームによって開発された実験的研究モデルで、視覚推論能力の向上に特化しており、特に数学推論の分野で優れた性能を発揮。"
  },
  "qvq-max": {
    "description": "通義千問QVQ視覚推論モデルで、視覚入力と思考連鎖出力をサポートし、数学、プログラミング、視覚分析、創作および汎用タスクにおいてより強力な能力を発揮します。"
  },
  "qvq-plus": {
    "description": "視覚推論モデルです。視覚入力と思考チェーン出力をサポートし、qvq-max モデルの後継である plus バージョンです。qvq-max モデルに比べて推論速度が速く、効果とコストのバランスが優れています。"
  },
  "qwen-3-32b": {
    "description": "Qwen 3 32B：Qwen シリーズは多言語対応とコーディングタスクに優れており、中規模なプロダクション用途に適しています。"
  },
  "qwen-coder-plus": {
    "description": "通義千問コードモデルです。"
  },
  "qwen-coder-turbo": {
    "description": "通義千問コードモデルです。"
  },
  "qwen-coder-turbo-latest": {
    "description": "通義千問のコードモデルです。"
  },
  "qwen-flash": {
    "description": "通義千問シリーズの中で最も高速で、コストが極めて低いモデルで、簡単なタスクに適しています。"
  },
  "qwen-image": {
    "description": "Qwen-Image は汎用の画像生成モデルで、さまざまなアートスタイルに対応します。とりわけ複雑なテキストのレンダリング、特に中国語と英語のテキストレンダリングに優れています。モデルは複数行レイアウトや段落レベルのテキスト生成、細かなディテール表現をサポートし、複雑な画像とテキストの混在したレイアウト設計を実現します。"
  },
  "qwen-image-edit": {
    "description": "Qwen Image Edit は、入力画像とテキストのプロンプトに基づいて画像の編集や修正を行うことができる画像生成モデルです。ユーザーのニーズに応じて元の画像を正確に調整し、創造的に改変することが可能です。"
  },
  "qwen-long": {
    "description": "通義千問超大規模言語モデルで、長文コンテキストや長文書、複数文書に基づく対話機能をサポートしています。"
  },
  "qwen-math-plus": {
    "description": "通義千問数学モデルは数学問題解決に特化した言語モデルです。"
  },
  "qwen-math-plus-latest": {
    "description": "通義千問の数学モデルは、数学の問題解決に特化した言語モデルです。"
  },
  "qwen-math-turbo": {
    "description": "通義千問数学モデルは数学問題解決に特化した言語モデルです。"
  },
  "qwen-math-turbo-latest": {
    "description": "通義千問の数学モデルは、数学の問題解決に特化した言語モデルです。"
  },
  "qwen-max": {
    "description": "通義千問の千億レベルの超大規模言語モデルで、中国語、英語などさまざまな言語の入力をサポートしています。現在、通義千問2.5製品バージョンの背後にあるAPIモデルです。"
  },
  "qwen-omni-turbo": {
    "description": "Qwen-Omniシリーズモデルは、動画、音声、画像、テキストなど多様なモーダルの入力をサポートし、音声とテキストを出力します。"
  },
  "qwen-plus": {
    "description": "通義千問の超大規模言語モデルの強化版で、中国語、英語などさまざまな言語の入力をサポートしています。"
  },
  "qwen-turbo": {
    "description": "通义千问 Turbo は今後更新されません。通义千问 Flash への置き換えを推奨します。通义千问は超大規模な言語モデルで、中国語、英語などのさまざまな言語の入力に対応しています。"
  },
  "qwen-vl-chat-v1": {
    "description": "通義千問VLは、複数の画像、多段階の質問応答、創作などの柔軟なインタラクション方式をサポートするモデルです。"
  },
  "qwen-vl-max": {
    "description": "通義千問超大規模視覚言語モデル。強化版と比較して視覚推論能力と指示遵守能力をさらに向上させ、より高い視覚認知レベルを提供します。"
  },
  "qwen-vl-max-latest": {
    "description": "通義千問の超大規模視覚言語モデル。強化版に比べて、視覚推論能力と指示遵守能力をさらに向上させ、より高い視覚認識と認知レベルを提供します。"
  },
  "qwen-vl-ocr": {
    "description": "通義千問OCRは文字抽出に特化した専用モデルで、文書、表、試験問題、手書き文字などの画像からの文字抽出能力に注力しています。対応言語は中国語、英語、フランス語、日本語、韓国語、ドイツ語、ロシア語、イタリア語、ベトナム語、アラビア語です。"
  },
  "qwen-vl-plus": {
    "description": "通義千問大規模視覚言語モデルの強化版。細部認識能力と文字認識能力を大幅に向上させ、100万画素以上の解像度および任意の縦横比の画像をサポートします。"
  },
  "qwen-vl-plus-latest": {
    "description": "通義千問の大規模視覚言語モデルの強化版。詳細認識能力と文字認識能力を大幅に向上させ、100万ピクセル以上の解像度と任意のアスペクト比の画像をサポートします。"
  },
  "qwen-vl-v1": {
    "description": "Qwen-7B言語モデルを初期化し、画像モデルを追加した、画像入力解像度448の事前トレーニングモデルです。"
  },
  "qwen/qwen-2-7b-instruct": {
    "description": "Qwen2は全く新しいQwen大規模言語モデルシリーズです。Qwen2 7Bはトランスフォーマーに基づくモデルで、言語理解、多言語能力、プログラミング、数学、推論において優れた性能を示しています。"
  },
  "qwen/qwen-2-7b-instruct:free": {
    "description": "Qwen2は全く新しい大型言語モデルシリーズで、より強力な理解と生成能力を備えています。"
  },
  "qwen/qwen-2-vl-72b-instruct": {
    "description": "Qwen2-VLはQwen-VLモデルの最新のイテレーションで、MathVista、DocVQA、RealWorldQA、MTVQAなどの視覚理解ベンチマークテストで最先端の性能を達成しました。Qwen2-VLは20分以上のビデオを理解し、高品質なビデオベースの質問応答、対話、コンテンツ作成を行うことができます。また、複雑な推論と意思決定能力を備えており、モバイルデバイスやロボットなどと統合し、視覚環境とテキスト指示に基づいて自動操作を行うことができます。英語と中国語に加えて、Qwen2-VLは現在、ほとんどのヨーロッパ言語、日本語、韓国語、アラビア語、ベトナム語など、異なる言語のテキストを画像内で理解することもサポートしています。"
  },
  "qwen/qwen-2.5-72b-instruct": {
    "description": "Qwen2.5-72B-Instructはアリババクラウドが発表した最新の大言語モデルシリーズの一つです。この72Bモデルはコーディングや数学などの分野で顕著な能力の向上を示しています。このモデルは29以上の言語をカバーする多言語サポートも提供しており、中国語、英語などが含まれています。モデルは指示の追従、構造化データの理解、構造化出力（特にJSON）の生成においても顕著な向上を示しています。"
  },
  "qwen/qwen2.5-32b-instruct": {
    "description": "Qwen2.5-32B-Instructはアリババクラウドが発表した最新の大言語モデルシリーズの一つです。この32Bモデルはコーディングや数学などの分野で顕著な能力の向上を示しています。このモデルは29以上の言語をカバーする多言語サポートも提供しており、中国語、英語などが含まれています。モデルは指示の追従、構造化データの理解、構造化出力（特にJSON）の生成においても顕著な向上を示しています。"
  },
  "qwen/qwen2.5-7b-instruct": {
    "description": "中国語と英語に対応したLLMで、言語、プログラミング、数学、推論などの分野に特化しています。"
  },
  "qwen/qwen2.5-coder-32b-instruct": {
    "description": "高度なLLMで、コード生成、推論、修正をサポートし、主流のプログラミング言語をカバーしています。"
  },
  "qwen/qwen2.5-coder-7b-instruct": {
    "description": "強力な中型コードモデルで、32Kのコンテキスト長をサポートし、多言語プログラミングに優れています。"
  },
  "qwen/qwen3-14b": {
    "description": "Qwen3-14Bは、Qwenシリーズの14Bバージョンで、一般的な推論や対話シナリオに適しています。"
  },
  "qwen/qwen3-14b:free": {
    "description": "Qwen3-14BはQwen3シリーズの中で、148億パラメータの密な因果言語モデルであり、複雑な推論と効率的な対話のために設計されています。数学、プログラミング、論理推論などのタスクのための「思考」モードと一般的な対話のための「非思考」モードの間をシームレスに切り替えることができます。このモデルは微調整されており、指示の遵守、エージェントツールの使用、創造的な執筆、100以上の言語と方言にわたる多言語タスクに対応しています。32Kトークンのコンテキストをネイティブに処理し、YaRNベースの拡張を使用して131Kトークンに拡張可能です。"
  },
  "qwen/qwen3-235b-a22b": {
    "description": "Qwen3-235B-A22BはQwenによって開発された235Bパラメータの専門家混合（MoE）モデルで、各前方伝播で22Bパラメータをアクティブ化します。複雑な推論、数学、コードタスクのための「思考」モードと、一般的な対話の効率のための「非思考」モードの間をシームレスに切り替えることができます。このモデルは強力な推論能力、100以上の言語と方言にわたる多言語サポート、高度な指示遵守、エージェントツール呼び出し能力を示しています。32Kトークンのコンテキストウィンドウをネイティブに処理し、YaRNベースの拡張を使用して131Kトークンに拡張可能です。"
  },
  "qwen/qwen3-235b-a22b-2507": {
    "description": "Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507は、Qwen3シリーズのInstructバージョンで、多言語指示と長文脈シナリオの両方に対応しています。"
  },
  "qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507": {
    "description": "Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507は、Qwen3のThinkingバリアントで、複雑な数学や推論タスクに特化して強化されています。"
  },
  "qwen/qwen3-235b-a22b:free": {
    "description": "Qwen3-235B-A22BはQwenによって開発された235Bパラメータの専門家混合（MoE）モデルで、各前方伝播で22Bパラメータをアクティブ化します。複雑な推論、数学、コードタスクのための「思考」モードと、一般的な対話の効率のための「非思考」モードの間をシームレスに切り替えることができます。このモデルは強力な推論能力、100以上の言語と方言にわたる多言語サポート、高度な指示遵守、エージェントツール呼び出し能力を示しています。32Kトークンのコンテキストウィンドウをネイティブに処理し、YaRNベースの拡張を使用して131Kトークンに拡張可能です。"
  },
  "qwen/qwen3-30b-a3b": {
    "description": "Qwen3はQwenの大規模言語モデルシリーズの最新世代で、密な専門家混合（MoE）アーキテクチャを持ち、推論、多言語サポート、高度なエージェントタスクにおいて優れた性能を発揮します。複雑な推論の思考モードと効率的な対話の非思考モードの間をシームレスに切り替える独自の能力により、多機能で高品質なパフォーマンスが保証されています。\n\nQwen3は、QwQやQwen2.5などの以前のモデルに対して大幅に優れており、卓越した数学、コーディング、常識推論、創造的な執筆、インタラクティブな対話能力を提供します。Qwen3-30B-A3Bバリアントは、305億のパラメータ（33億のアクティブパラメータ）、48層、128の専門家（各タスクで8つをアクティブ化）を含み、最大131Kトークンのコンテキストをサポート（YaRNを使用）し、オープンソースモデルの新たな基準を確立しています。"
  },
  "qwen/qwen3-30b-a3b:free": {
    "description": "Qwen3はQwenの大規模言語モデルシリーズの最新世代で、密な専門家混合（MoE）アーキテクチャを持ち、推論、多言語サポート、高度なエージェントタスクにおいて優れた性能を発揮します。複雑な推論の思考モードと効率的な対話の非思考モードの間をシームレスに切り替える独自の能力により、多機能で高品質なパフォーマンスが保証されています。\n\nQwen3は、QwQやQwen2.5などの以前のモデルに対して大幅に優れており、卓越した数学、コーディング、常識推論、創造的な執筆、インタラクティブな対話能力を提供します。Qwen3-30B-A3Bバリアントは、305億のパラメータ（33億のアクティブパラメータ）、48層、128の専門家（各タスクで8つをアクティブ化）を含み、最大131Kトークンのコンテキストをサポート（YaRNを使用）し、オープンソースモデルの新たな基準を確立しています。"
  },
  "qwen/qwen3-32b": {
    "description": "Qwen3-32BはQwen3シリーズの中で、328億パラメータの密な因果言語モデルであり、複雑な推論と効率的な対話のために最適化されています。数学、コーディング、論理推論などのタスクのための「思考」モードと、より迅速で一般的な対話のための「非思考」モードの間をシームレスに切り替えることができます。このモデルは指示の遵守、エージェントツールの使用、創造的な執筆、100以上の言語と方言にわたる多言語タスクにおいて強力な性能を発揮します。32Kトークンのコンテキストをネイティブに処理し、YaRNベースの拡張を使用して131Kトークンに拡張可能です。"
  },
  "qwen/qwen3-32b:free": {
    "description": "Qwen3-32BはQwen3シリーズの中で、328億パラメータの密な因果言語モデルであり、複雑な推論と効率的な対話のために最適化されています。数学、コーディング、論理推論などのタスクのための「思考」モードと、より迅速で一般的な対話のための「非思考」モードの間をシームレスに切り替えることができます。このモデルは指示の遵守、エージェントツールの使用、創造的な執筆、100以上の言語と方言にわたる多言語タスクにおいて強力な性能を発揮します。32Kトークンのコンテキストをネイティブに処理し、YaRNベースの拡張を使用して131Kトークンに拡張可能です。"
  },
  "qwen/qwen3-8b:free": {
    "description": "Qwen3-8BはQwen3シリーズの中で、82億パラメータの密な因果言語モデルであり、推論集約型タスクと効率的な対話のために設計されています。数学、コーディング、論理推論のための「思考」モードと一般的な対話のための「非思考」モードの間をシームレスに切り替えることができます。このモデルは微調整されており、指示の遵守、エージェント統合、創造的な執筆、100以上の言語と方言にわたる多言語使用に対応しています。32Kトークンのコンテキストウィンドウをネイティブにサポートし、YaRNを使用して131Kトークンに拡張可能です。"
  },
  "qwen/qwen3-coder": {
    "description": "Qwen3-Coderは、Qwen3のコード生成ファミリーで、長文ドキュメント内のコード理解と生成に優れています。"
  },
  "qwen/qwen3-coder-plus": {
    "description": "Qwen3-Coder-Plusは、Qwenシリーズで特別に最適化されたコーディングエージェントモデルで、より複雑なツール呼び出しや長期的な会話に対応します。"
  },
  "qwen/qwen3-max": {
    "description": "Qwen3 Maxは、Qwen3シリーズのハイエンド推論モデルで、多言語推論やツール統合に適しています。"
  },
  "qwen/qwen3-max-preview": {
    "description": "Qwen3 Max（プレビュー）は、Qwenシリーズの高度な推論とツール統合に対応したMaxバージョンのプレビュー版です。"
  },
  "qwen/qwen3-vl-plus": {
    "description": "Qwen3 VL-Plusは、Qwen3の視覚強化バージョンで、マルチモーダル推論と動画処理能力が向上しています。"
  },
  "qwen2": {
    "description": "Qwen2は、Alibabaの新世代大規模言語モデルであり、優れた性能で多様なアプリケーションニーズをサポートします。"
  },
  "qwen2.5": {
    "description": "Qwen2.5はAlibabaの次世代大規模言語モデルで、優れた性能を持ち、多様なアプリケーションのニーズをサポートします。"
  },
  "qwen2.5-14b-instruct": {
    "description": "通義千問2.5の対外オープンソースの14B規模のモデルです。"
  },
  "qwen2.5-14b-instruct-1m": {
    "description": "通義千問2.5が公開した72B規模のモデルです。"
  },
  "qwen2.5-32b-instruct": {
    "description": "通義千問2.5の対外オープンソースの32B規模のモデルです。"
  },
  "qwen2.5-72b-instruct": {
    "description": "通義千問2.5の対外オープンソースの72B規模のモデルです。"
  },
  "qwen2.5-7b-instruct": {
    "description": "Qwen2.5 7B Instruct、成熟したオープンソースの指示モデルで、様々な対話や生成シナリオに対応します。"
  },
  "qwen2.5-coder-1.5b-instruct": {
    "description": "通義千問コードモデルのオープンソース版です。"
  },
  "qwen2.5-coder-14b-instruct": {
    "description": "通義千問コードモデルのオープンソース版です。"
  },
  "qwen2.5-coder-32b-instruct": {
    "description": "通義千問コードモデルのオープンソース版。"
  },
  "qwen2.5-coder-7b-instruct": {
    "description": "通義千問のコードモデルのオープンソース版です。"
  },
  "qwen2.5-coder-instruct": {
    "description": "Qwen2.5-Coderは、Qwenシリーズの最新のコード専用大規模言語モデルです（旧称：CodeQwen）。"
  },
  "qwen2.5-instruct": {
    "description": "Qwen2.5はQwen大規模言語モデルの最新シリーズです。Qwen2.5では、5億から72億までのパラメータ範囲を持つ複数のベース言語モデルと命令チューニング言語モデルをリリースしました。"
  },
  "qwen2.5-math-1.5b-instruct": {
    "description": "Qwen-Mathモデルは、強力な数学的問題解決能力を備えています。"
  },
  "qwen2.5-math-72b-instruct": {
    "description": "Qwen-Mathモデルは、強力な数学の問題解決能力を持っています。"
  },
  "qwen2.5-math-7b-instruct": {
    "description": "Qwen-Mathモデルは、強力な数学の問題解決能力を持っています。"
  },
  "qwen2.5-omni-7b": {
    "description": "Qwen-Omniシリーズモデルは、動画、音声、画像、テキストなどの多様なモダリティのデータを入力としてサポートし、音声とテキストを出力します。"
  },
  "qwen2.5-vl-32b-instruct": {
    "description": "Qwen2.5 VL 32B Instruct、マルチモーダルなオープンソースモデルで、オンプレミス導入や多様なシナリオに適しています。"
  },
  "qwen2.5-vl-72b-instruct": {
    "description": "指示に従い、数学、問題解決、コード全体の向上、万物認識能力の向上を実現し、多様な形式で視覚要素を直接的に正確に特定し、長い動画ファイル（最大10分）を理解し、秒単位のイベント時刻を特定でき、時間の前後や速さを理解し、解析と特定能力に基づいてOSやモバイルのエージェントを操作し、重要な情報抽出能力とJson形式出力能力が強化されています。このバージョンは72Bバージョンで、本シリーズの中で最も強力なバージョンです。"
  },
  "qwen2.5-vl-7b-instruct": {
    "description": "Qwen2.5 VL 7B Instruct、軽量なマルチモーダルモデルで、導入コストと認識能力のバランスが取れています。"
  },
  "qwen2.5-vl-instruct": {
    "description": "Qwen2.5-VLは、Qwenモデルファミリーにおける最新の視覚言語モデルです。"
  },
  "qwen2.5:0.5b": {
    "description": "Qwen2.5はAlibabaの次世代大規模言語モデルで、優れた性能を持ち、多様なアプリケーションのニーズをサポートします。"
  },
  "qwen2.5:1.5b": {
    "description": "Qwen2.5はAlibabaの次世代大規模言語モデルで、優れた性能を持ち、多様なアプリケーションのニーズをサポートします。"
  },
  "qwen2.5:72b": {
    "description": "Qwen2.5はAlibabaの次世代大規模言語モデルで、優れた性能を持ち、多様なアプリケーションのニーズをサポートします。"
  },
  "qwen2:0.5b": {
    "description": "Qwen2は、Alibabaの新世代大規模言語モデルであり、優れた性能で多様なアプリケーションニーズをサポートします。"
  },
  "qwen2:1.5b": {
    "description": "Qwen2は、Alibabaの新世代大規模言語モデルであり、優れた性能で多様なアプリケーションニーズをサポートします。"
  },
  "qwen2:72b": {
    "description": "Qwen2は、Alibabaの新世代大規模言語モデルであり、優れた性能で多様なアプリケーションニーズをサポートします。"
  },
  "qwen3": {
    "description": "Qwen3は、Alibabaの次世代大規模言語モデルであり、優れた性能で多様なアプリケーションニーズをサポートします。"
  },
  "qwen3-0.6b": {
    "description": "Qwen3 0.6B、入門レベルのモデルで、簡単な推論やリソースが極めて限られた環境に適しています。"
  },
  "qwen3-1.7b": {
    "description": "Qwen3 1.7B、超軽量モデルで、エッジやエンドデバイスへの導入に適しています。"
  },
  "qwen3-14b": {
    "description": "Qwen3 14B、中規模モデルで、多言語のQAやテキスト生成に適しています。"
  },
  "qwen3-235b-a22b": {
    "description": "Qwen3 235B A22B、汎用の大規模モデルで、様々な複雑なタスクに対応します。"
  },
  "qwen3-235b-a22b-instruct-2507": {
    "description": "Qwen3 235B A22B Instruct 2507、汎用フラッグシップのInstructモデルで、多様な生成や推論タスクに適しています。"
  },
  "qwen3-235b-a22b-thinking-2507": {
    "description": "Qwen3 235B A22B Thinking 2507、超大規模な思考モデルで、高難度の推論に対応します。"
  },
  "qwen3-30b-a3b": {
    "description": "Qwen3 30B A3B、中〜大規模の汎用モデルで、コストと性能のバランスが取れています。"
  },
  "qwen3-30b-a3b-instruct-2507": {
    "description": "Qwen3 30B A3B Instruct 2507、中〜大規模のInstructモデルで、高品質な生成やQAに適しています。"
  },
  "qwen3-30b-a3b-thinking-2507": {
    "description": "Qwen3 30B A3B Thinking 2507、中〜大規模の思考モデルで、精度とコストのバランスを実現します。"
  },
  "qwen3-32b": {
    "description": "Qwen3 32B、より高度な理解能力が求められる汎用タスクに適しています。"
  },
  "qwen3-4b": {
    "description": "Qwen3 4B、中小規模のアプリケーションやローカル推論シナリオに適しています。"
  },
  "qwen3-8b": {
    "description": "Qwen3 8B、軽量モデルで、柔軟な導入が可能で高並列な業務に適しています。"
  },
  "qwen3-coder-30b-a3b-instruct": {
    "description": "通義千問のコード生成モデルのオープンソース版。最新の qwen3-coder-30b-a3b-instruct は Qwen3 に基づくコード生成モデルで、強力な Coding Agent 機能を備え、ツールの呼び出しや環境との対話に長けており、自律的なプログラミングと卓越したコード生成能力、さらに汎用的な能力も兼ね備えています。"
  },
  "qwen3-coder-480b-a35b-instruct": {
    "description": "Qwen3 Coder 480B A35B Instruct、フラッグシップ級のコードモデルで、多言語プログラミングや複雑なコード理解に対応します。"
  },
  "qwen3-coder-flash": {
    "description": "通義千問コードモデル。最新のQwen3-CoderシリーズモデルはQwen3をベースにしたコード生成モデルで、強力なコーディングエージェント能力を持ち、ツール呼び出しや環境とのインタラクションに長けています。自主的なプログラミングが可能で、コード能力に優れると同時に汎用能力も兼ね備えています。"
  },
  "qwen3-coder-plus": {
    "description": "通義千問コードモデル。最新のQwen3-CoderシリーズモデルはQwen3をベースにしたコード生成モデルで、強力なコーディングエージェント能力を持ち、ツール呼び出しや環境とのインタラクションに長けています。自主的なプログラミングが可能で、コード能力に優れると同時に汎用能力も兼ね備えています。"
  },
  "qwen3-coder:480b": {
    "description": "アリババによるエージェントおよびコーディングタスク向けの高性能長文コンテキストモデルです。"
  },
  "qwen3-max": {
    "description": "Tongyi Qianwen 3シリーズのMaxモデルは、2.5シリーズに比べて全体的な汎用能力が大幅に向上しており、中国語・英語のテキスト理解能力、複雑な指示遵守能力、主観的なオープンタスク能力、多言語能力、ツール呼び出し能力が著しく強化されています。モデルの知識幻覚も減少しています。最新のqwen3-maxモデルは、qwen3-max-previewバージョンに比べて、エージェントプログラミングとツール呼び出しの方向で特別なアップグレードが施されています。今回リリースされた正式版モデルは、ドメインのSOTAレベルに達しており、より複雑なエージェントニーズに対応可能です。"
  },
  "qwen3-max-preview": {
    "description": "通義千問シリーズで最も高性能なモデル。複雑かつ多段階のタスクに適しており、プレビュー版では思考機能もサポート。"
  },
  "qwen3-next-80b-a3b-instruct": {
    "description": "Qwen3に基づく次世代の非思考モードのオープンソースモデルで、前バージョン（通義千問3-235B-A22B-Instruct-2507）と比べて中国語テキストの理解能力が向上し、論理推論能力が強化され、テキスト生成タスクのパフォーマンスがより優れています。"
  },
  "qwen3-next-80b-a3b-thinking": {
    "description": "Qwen3 Next 80B A3B Thinking、複雑なタスクに対応するフラッグシップ推論モデルです。"
  },
  "qwen3-omni-flash": {
    "description": "Qwen-Omni モデルは、テキスト、画像、音声、動画など複数のモダリティを組み合わせた入力に対応し、テキストまたは音声での応答を生成可能。多様な人間らしい音声スタイルを提供し、多言語・方言での音声出力をサポート。文章生成、視覚認識、音声アシスタントなどのシーンに応用可能です。"
  },
  "qwen3-vl-235b-a22b-instruct": {
    "description": "Qwen3 VL 235B A22B Instruct、フラッグシップのマルチモーダルモデルで、高度な理解と創作シナリオに対応します。"
  },
  "qwen3-vl-235b-a22b-thinking": {
    "description": "Qwen3 VL 235B A22B Thinking、フラッグシップの思考版で、複雑なマルチモーダル推論や計画タスクに適しています。"
  },
  "qwen3-vl-30b-a3b-instruct": {
    "description": "Qwen3 VL 30B A3B Instruct、マルチモーダルの大規模モデルで、精度と推論性能の両立を実現します。"
  },
  "qwen3-vl-30b-a3b-thinking": {
    "description": "Qwen3 VL 30B A3B Thinking、複雑なマルチモーダルタスクに対応する深層思考バージョンです。"
  },
  "qwen3-vl-32b-instruct": {
    "description": "Qwen3 VL 32B Instruct、マルチモーダルの指示調整モデルで、高品質な画像と言語のQAや創作に適しています。"
  },
  "qwen3-vl-32b-thinking": {
    "description": "Qwen3 VL 32B Thinking、マルチモーダルの深層思考バージョンで、複雑な推論や長距離の因果分析を強化します。"
  },
  "qwen3-vl-8b-instruct": {
    "description": "Qwen3 VL 8B Instruct、軽量なマルチモーダルモデルで、日常的なビジュアルQAやアプリ統合に適しています。"
  },
  "qwen3-vl-8b-thinking": {
    "description": "Qwen3 VL 8B Thinking、マルチモーダルの思考チェーンモデルで、視覚情報に対する精緻な推論に適しています。"
  },
  "qwen3-vl-flash": {
    "description": "Qwen3 VL Flash：軽量かつ高速な推論バージョンで、低遅延が求められるシナリオや大量リクエストに最適です。"
  },
  "qwen3-vl-plus": {
    "description": "Tongyi Qianwen VLは視覚（画像）理解能力を備えたテキスト生成モデルで、OCR（画像文字認識）だけでなく、商品写真から属性を抽出したり、問題図から解答を導くなどの要約や推論も可能です。"
  },
  "qwq": {
    "description": "QwQはAIの推論能力を向上させることに特化した実験的研究モデルです。"
  },
  "qwq-32b": {
    "description": "Qwen2.5-32Bモデルに基づいて訓練されたQwQ推論モデルは、強化学習を通じてモデルの推論能力を大幅に向上させました。モデルの数学コードなどのコア指標（AIME 24/25、LiveCodeBench）および一部の一般的な指標（IFEval、LiveBenchなど）は、DeepSeek-R1のフルバージョンに達しており、すべての指標は同じくQwen2.5-32Bに基づくDeepSeek-R1-Distill-Qwen-32Bを大幅に上回っています。"
  },
  "qwq-32b-preview": {
    "description": "QwQモデルはQwenチームによって開発された実験的な研究モデルで、AIの推論能力を強化することに焦点を当てています。"
  },
  "qwq-plus": {
    "description": "Qwen2.5モデルを基に訓練されたQwQ推論モデルで、強化学習によりモデルの推論能力を大幅に向上させました。数学やコードなどの主要指標（AIME 24/25、LiveCodeBench）および一部の汎用指標（IFEval、LiveBenchなど）はDeepSeek-R1フルスペック版の水準に達しています。"
  },
  "qwq_32b": {
    "description": "Qwenシリーズの中規模推論モデルです。従来の指示調整モデルと比較して、思考と推論能力を持つQwQは、特に難題を解決する際に下流タスクの性能を大幅に向上させることができます。"
  },
  "r1-1776": {
    "description": "R1-1776は、DeepSeek R1モデルの一つのバージョンで、後処理を経て、検閲されていない偏りのない事実情報を提供します。"
  },
  "solar-mini": {
    "description": "Solar MiniはコンパクトなLLMで、GPT-3.5を上回る性能を持ち、強力な多言語能力を備え、英語と韓国語をサポートし、高効率でコンパクトなソリューションを提供します。"
  },
  "solar-mini-ja": {
    "description": "Solar Mini (Ja) はSolar Miniの能力を拡張し、日本語に特化しながら、英語と韓国語の使用においても高効率で卓越した性能を維持しています。"
  },
  "solar-pro": {
    "description": "Solar ProはUpstageが発表した高インテリジェンスLLMで、単一GPUの指示追従能力に特化しており、IFEvalスコアは80以上です。現在は英語をサポートしており、正式版は2024年11月にリリース予定で、言語サポートとコンテキスト長を拡張します。"
  },
  "sonar": {
    "description": "検索コンテキストに基づく軽量検索製品で、Sonar Proよりも速く、安価です。"
  },
  "sonar-deep-research": {
    "description": "Deep Researchは、専門家による包括的な研究を行い、それをアクセス可能で実行可能なレポートにまとめます。"
  },
  "sonar-pro": {
    "description": "検索コンテキストをサポートする高度な検索製品で、高度なクエリとフォローアップをサポートします。"
  },
  "sonar-reasoning": {
    "description": "DeepSeek推論モデルによってサポートされる新しいAPI製品です。"
  },
  "sonar-reasoning-pro": {
    "description": "DeepSeek推論モデルによってサポートされる新しいAPI製品。"
  },
  "spark-x": {
    "description": "X1.5 の機能紹介：（1）思考モードの動的調整が可能で、thinking フィールドで制御；（2）コンテキスト長が拡大：入力・出力ともに64K；（3）FunctionCall 機能をサポート。"
  },
  "stable-diffusion-3-medium": {
    "description": "Stability AIがリリースした最新のテキストから画像生成大規模モデルです。前世代の利点を継承しつつ、画像品質、テキスト理解、スタイル多様性の面で大幅に改善され、複雑な自然言語プロンプトをより正確に解釈し、より精密かつ多様な画像を生成可能です。"
  },
  "stable-diffusion-3.5-large": {
    "description": "stable-diffusion-3.5-largeは8億パラメータを持つマルチモーダル拡散トランスフォーマー（MMDiT）テキストから画像生成モデルで、卓越した画像品質とプロンプト適合性を備え、100万画素の高解像度画像生成をサポートし、一般的な消費者向けハードウェア上で効率的に動作します。"
  },
  "stable-diffusion-3.5-large-turbo": {
    "description": "stable-diffusion-3.5-large-turboはstable-diffusion-3.5-largeを基に、敵対的拡散蒸留（ADD）技術を採用したモデルで、より高速な生成速度を実現しています。"
  },
  "stable-diffusion-v1.5": {
    "description": "stable-diffusion-v1.5はstable-diffusion-v1.2のチェックポイント重みを初期化に使用し、「laion-aesthetics v2 5+」で512x512解像度にて595kステップの微調整を行い、テキスト条件付けを10%削減して無分類器ガイダンスサンプリングを改善しました。"
  },
  "stable-diffusion-xl": {
    "description": "stable-diffusion-xlはv1.5に比べ大幅な改良が施され、現行のオープンソーステキストから画像生成SOTAモデルmidjourneyと同等の効果を持ちます。具体的な改良点は、unetバックボーンが従来の3倍の大きさ、生成画像の品質向上のためのリファインメントモジュール追加、効率的なトレーニング技術の導入などです。"
  },
  "stable-diffusion-xl-base-1.0": {
    "description": "Stability AIが開発しオープンソース化したテキストから画像生成大規模モデルで、業界トップクラスの創造的画像生成能力を持ち、優れた指示理解能力を備え、逆プロンプト定義による精密な内容生成をサポートします。"
  },
  "step-1-128k": {
    "description": "性能とコストのバランスを取り、一般的なシナリオに適しています。"
  },
  "step-1-256k": {
    "description": "超長コンテキスト処理能力を持ち、特に長文書分析に適しています。"
  },
  "step-1-32k": {
    "description": "中程度の長さの対話をサポートし、さまざまなアプリケーションシナリオに適しています。"
  },
  "step-1-8k": {
    "description": "小型モデルであり、軽量なタスクに適しています。"
  },
  "step-1-flash": {
    "description": "高速モデルであり、リアルタイムの対話に適しています。"
  },
  "step-1.5v-mini": {
    "description": "このモデルは、強力なビデオ理解能力を備えています。"
  },
  "step-1o-turbo-vision": {
    "description": "このモデルは強力な画像理解能力を持ち、数理、コード分野で1oより優れています。モデルは1oよりも小さく、出力速度が速くなっています。"
  },
  "step-1o-vision-32k": {
    "description": "このモデルは強力な画像理解能力を持っています。step-1vシリーズモデルと比較して、より優れた視覚性能を発揮します。"
  },
  "step-1v-32k": {
    "description": "視覚入力をサポートし、多モーダルインタラクション体験を強化します。"
  },
  "step-1v-8k": {
    "description": "小型ビジュアルモデルで、基本的なテキストと画像のタスクに適しています。"
  },
  "step-1x-edit": {
    "description": "本モデルは画像編集タスクに特化しており、ユーザーが提供した画像とテキスト記述に基づき、画像の修正や強化を行います。テキスト記述やサンプル画像など多様な入力形式をサポートし、ユーザーの意図を理解して要求に合致した画像編集結果を生成します。"
  },
  "step-1x-medium": {
    "description": "本モデルは強力な画像生成能力を持ち、テキスト記述を入力としてサポートします。ネイティブの中国語対応により、中国語テキスト記述の理解と処理が向上し、テキストの意味情報をより正確に捉えて画像特徴に変換し、より精密な画像生成を実現します。入力に基づき高解像度かつ高品質な画像を生成し、一定のスタイル転送能力も備えています。"
  },
  "step-2-16k": {
    "description": "大規模なコンテキストインタラクションをサポートし、複雑な対話シナリオに適しています。"
  },
  "step-2-16k-exp": {
    "description": "step-2モデルの実験版で、最新の機能を含み、継続的に更新されています。正式な生産環境での使用は推奨されません。"
  },
  "step-2-mini": {
    "description": "新世代の自社開発のAttentionアーキテクチャMFAに基づく超高速大モデルで、非常に低コストでstep1と同様の効果を達成しつつ、より高いスループットと迅速な応答遅延を維持しています。一般的なタスクを処理でき、コード能力において特長を持っています。"
  },
  "step-2x-large": {
    "description": "階躍星辰の新世代画像生成モデルで、画像生成タスクに特化し、ユーザーが提供したテキスト記述に基づき高品質な画像を生成します。新モデルは画像の質感がよりリアルで、中英両言語の文字生成能力が強化されています。"
  },
  "step-3": {
    "description": "このモデルは強力な視覚認識と高度な推論能力を備えています。異分野にまたがる複雑な知識の理解や、数学的情報と視覚情報の相互解析、さらには日常生活におけるさまざまな視覚分析の課題を正確に遂行できます。"
  },
  "step-r1-v-mini": {
    "description": "このモデルは強力な画像理解能力を持つ推論大モデルで、画像とテキスト情報を処理し、深い思考の後にテキストを生成します。このモデルは視覚推論分野で優れたパフォーマンスを発揮し、数学、コード、テキスト推論能力も第一級です。コンテキスト長は100kです。"
  },
  "stepfun-ai/step3": {
    "description": "Step3 は階跃星辰（StepFun）が公開した最先端のマルチモーダル推論モデルで、総パラメータ数321B、活性化パラメータ38Bを持つエキスパートミックス（MoE）アーキテクチャに基づいて構築されています。本モデルはエンドツーエンド設計を採用し、デコードコストの最小化を図りながら視覚言語推論においてトップクラスの性能を提供します。多行列分解注意（MFA）と注意-FFNのデカップリング（AFD）という協調設計により、Step3 はフラッグシップ級からローエンドのアクセラレータまで一貫して高い効率を維持します。事前学習段階では、Step3 は20Tを超えるテキストトークンと4Tの画像・テキスト混合トークンを処理し、十数言語をカバーしました。このモデルは数学、コード、多モーダルなど複数のベンチマークにおいてオープンソースモデルの中でトップレベルの成績を達成しています。"
  },
  "taichu_llm": {
    "description": "紫東太初言語大モデルは、強力な言語理解能力とテキスト創作、知識問答、コードプログラミング、数学計算、論理推論、感情分析、テキスト要約などの能力を備えています。革新的に大データの事前学習と多源の豊富な知識を組み合わせ、アルゴリズム技術を継続的に磨き、膨大なテキストデータから語彙、構造、文法、意味などの新しい知識を吸収し、モデルの効果を進化させています。ユーザーにより便利な情報とサービス、よりインテリジェントな体験を提供します。"
  },
  "taichu_o1": {
    "description": "taichu_o1は新世代の推論大モデルで、多モーダルインタラクションと強化学習を通じて人間の思考チェーンを実現し、複雑な意思決定推論をサポートします。高精度の出力を維持しつつ、モデル推論の思考経路を示し、戦略分析や深い思考などのシーンに適しています。"
  },
  "taichu_vl": {
    "description": "画像理解、知識移転、論理帰納などの能力を融合し、画像とテキストの質問応答分野で優れたパフォーマンスを発揮します。"
  },
  "tencent/Hunyuan-A13B-Instruct": {
    "description": "Hunyuan-A13B-Instruct はパラメータ数8000億で、130億のパラメータを活性化するだけでより大きなモデルに匹敵し、「速考え／遅考え」のハイブリッド推論をサポートします。長文理解が安定しており、BFCL-v3 と τ-Bench による検証でエージェント能力が先行しています。GQA と多量子化フォーマットを組み合わせ、高効率な推論を実現しています。"
  },
  "tencent/Hunyuan-MT-7B": {
    "description": "混元翻訳モデル（Hunyuan Translation Model）は、翻訳モデル Hunyuan-MT-7B と統合モデル Hunyuan-MT-Chimera から構成されています。Hunyuan-MT-7B は、70億パラメータを持つ軽量な翻訳モデルで、ソーステキストをターゲット言語に翻訳します。本モデルは33言語および5つの中国少数民族言語間の相互翻訳をサポートしています。WMT25 国際機械翻訳コンテストでは、参加した31の言語ペアのうち30で1位を獲得し、その卓越した翻訳能力を示しました。翻訳タスクに向けて、テンセントの混元は、事前学習から教師あり微調整、翻訳強化、統合強化までの完全なトレーニングパラダイムを提案し、同規模のモデルの中で業界トップクラスの性能を実現しています。計算効率が高く、導入も容易で、さまざまな応用シーンに適しています。"
  },
  "text-embedding-3-large": {
    "description": "最も強力なベクトル化モデル、英語および非英語のタスクに適しています"
  },
  "text-embedding-3-small": {
    "description": "効率的で経済的な次世代埋め込みモデル、知識検索やRAGアプリケーションなどのシーンに適しています"
  },
  "thudm/glm-4-32b": {
    "description": "GLM-4-32B-0414は、32Bのバイリンガル（中英）オープンウェイト言語モデルであり、コード生成、関数呼び出し、エージェントタスクに最適化されています。15Tの高品質および再推論データで事前トレーニングされており、人間の好みの整合性、拒否サンプリング、強化学習を使用してさらに洗練されています。このモデルは、複雑な推論、アーティファクト生成、構造化出力タスクにおいて優れたパフォーマンスを示し、複数のベンチマークテストでGPT-4oおよびDeepSeek-V3-0324と同等のパフォーマンスを達成しています。"
  },
  "thudm/glm-4-32b:free": {
    "description": "GLM-4-32B-0414は、32Bのバイリンガル（中英）オープンウェイト言語モデルであり、コード生成、関数呼び出し、エージェントタスクに最適化されています。15Tの高品質および再推論データで事前トレーニングされており、人間の好みの整合性、拒否サンプリング、強化学習を使用してさらに洗練されています。このモデルは、複雑な推論、アーティファクト生成、構造化出力タスクにおいて優れたパフォーマンスを示し、複数のベンチマークテストでGPT-4oおよびDeepSeek-V3-0324と同等のパフォーマンスを達成しています。"
  },
  "thudm/glm-4-9b-chat": {
    "description": "智谱AIが発表したGLM-4シリーズの最新世代の事前トレーニングモデルのオープンソース版です。"
  },
  "thudm/glm-z1-32b": {
    "description": "GLM-Z1-32B-0414は、GLM-4-32Bの強化推論バリアントであり、深い数学、論理、コード指向の問題解決のために構築されています。タスク特化型および一般的なペアの好みに基づく拡張強化学習を適用して、複雑な多段階タスクのパフォーマンスを向上させます。基礎となるGLM-4-32Bモデルと比較して、Z1は構造化推論と形式的な領域の能力を大幅に向上させています。\n\nこのモデルは、プロンプトエンジニアリングを通じて「思考」ステップを強制し、長形式の出力に対して改善された一貫性を提供します。エージェントワークフローに最適化されており、長いコンテキスト（YaRNを介して）、JSONツール呼び出し、安定した推論のための細粒度サンプリング設定をサポートしています。深く考慮された多段階推論や形式的な導出が必要なユースケースに非常に適しています。"
  },
  "thudm/glm-z1-rumination-32b": {
    "description": "THUDM: GLM Z1 Rumination 32BはGLM-4-Z1シリーズの32Bパラメータの深い推論モデルで、長時間の思考を必要とする複雑でオープンなタスクに最適化されています。glm-4-32b-0414を基にしており、追加の強化学習段階と多段階の整合性戦略を追加し、拡張認知処理を模倣することを目的とした「反省」能力を導入しています。これには、反復推論、多段階分析、検索、取得、引用感知合成などのツール強化ワークフローが含まれます。\n\nこのモデルは研究型の執筆、比較分析、複雑な質問応答において優れた性能を発揮します。検索とナビゲーションの原語（`search`、`click`、`open`、`finish`）のための関数呼び出しをサポートし、エージェント式パイプラインで使用できるようにします。反省行動は、ルールベースの報酬形成と遅延意思決定メカニズムを持つ多ラウンドの循環制御によって形作られ、OpenAI内部の整合性スタックなどの深い研究フレームワークを基準としています。このバリアントは、速度よりも深さが必要なシナリオに適しています。"
  },
  "tngtech/deepseek-r1t-chimera:free": {
    "description": "DeepSeek-R1T-ChimeraはDeepSeek-R1とDeepSeek-V3（0324）を統合して作成され、R1の推論能力とV3のトークン効率の改善を組み合わせています。DeepSeek-MoE Transformerアーキテクチャに基づいており、一般的なテキスト生成タスクに最適化されています。\n\nこのモデルは、推論、効率、指示遵守タスクのパフォーマンスをバランスさせるために、2つのソースモデルの事前学習された重みを統合しています。MITライセンスの下でリリースされ、研究および商業用途に使用されることを目的としています。"
  },
  "togethercomputer/StripedHyena-Nous-7B": {
    "description": "StripedHyena Nous (7B)は、高効率の戦略とモデルアーキテクチャを通じて、強化された計算能力を提供します。"
  },
  "tts-1": {
    "description": "最新のテキスト音声合成モデル、リアルタイムシーン向けに速度を最適化"
  },
  "tts-1-hd": {
    "description": "最新のテキスト音声合成モデル、品質を最適化"
  },
  "upstage/SOLAR-10.7B-Instruct-v1.0": {
    "description": "Upstage SOLAR Instruct v1 (11B)は、精密な指示タスクに適しており、優れた言語処理能力を提供します。"
  },
  "us.anthropic.claude-3-5-sonnet-20241022-v2:0": {
    "description": "Claude 3.5 Sonnetは業界標準を向上させ、競合モデルやClaude 3 Opusを超える性能を持ち、広範な評価で優れた結果を示し、我々の中程度のモデルの速度とコストを兼ね備えています。"
  },
  "us.anthropic.claude-3-7-sonnet-20250219-v1:0": {
    "description": "Claude 3.7 Sonnetは、Anthropicの最も高速な次世代モデルです。Claude 3 Haikuと比較して、Claude 3.7 Sonnetはすべてのスキルで向上しており、多くの知能ベンチマークテストで前世代の最大モデルClaude 3 Opusを超えています。"
  },
  "us.anthropic.claude-haiku-4-5-20251001-v1:0": {
    "description": "Claude Haiku 4.5 は、Anthropic による最速かつ最もスマートな Haiku モデルで、驚異的なスピードと高度な思考能力を備えています。"
  },
  "us.anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0": {
    "description": "Claude Sonnet 4.5 は、Anthropic がこれまでに開発した中で最も高度な知能を持つモデルです。"
  },
  "v0-1.0-md": {
    "description": "v0-1.0-md モデルは、v0 API を通じて提供される旧バージョンのモデルです"
  },
  "v0-1.5-lg": {
    "description": "v0-1.5-lg モデルは、高度な思考や推論タスクに適しています"
  },
  "v0-1.5-md": {
    "description": "v0-1.5-md モデルは、日常的なタスクやユーザーインターフェース（UI）生成に適しています"
  },
  "vercel/v0-1.0-md": {
    "description": "v0 の背後にあるモデルにアクセスし、特定フレームワークの推論と最新知識を用いてモダンなWebアプリを生成、修正、最適化します。"
  },
  "vercel/v0-1.5-md": {
    "description": "v0 の背後にあるモデルにアクセスし、特定フレームワークの推論と最新知識を用いてモダンなWebアプリを生成、修正、最適化します。"
  },
  "volcengine/doubao-seed-code": {
    "description": "Doubao-Seed-Codeは、ByteDanceのVolcano EngineによるAgentic Programming向けに最適化された大規模モデルで、複数のプログラミングおよびエージェントベンチマークで優れた性能を発揮し、256Kの文脈に対応します。"
  },
  "wan2.2-t2i-flash": {
    "description": "万相2.2の高速版で、現時点で最新のモデルです。創造性、安定性、写実的質感が全面的にアップグレードされ、生成速度が速く、コストパフォーマンスに優れています。"
  },
  "wan2.2-t2i-plus": {
    "description": "万相2.2のプロフェッショナル版で、現時点で最新のモデルです。創造性、安定性、写実的質感が全面的にアップグレードされ、生成される画像のディテールが豊かです。"
  },
  "wanx-v1": {
    "description": "基礎的なテキストから画像生成モデルで、通義万相公式サイトの1.0汎用モデルに対応しています。"
  },
  "wanx2.0-t2i-turbo": {
    "description": "質感の良い人物画像生成に優れ、速度は中程度でコストが低いモデル。通義万相公式サイトの2.0高速モデルに対応しています。"
  },
  "wanx2.1-t2i-plus": {
    "description": "全面的にアップグレードされたバージョンで、生成画像のディテールがより豊かで、速度はやや遅いです。通義万相公式サイトの2.1プロフェッショナルモデルに対応しています。"
  },
  "wanx2.1-t2i-turbo": {
    "description": "全面的にアップグレードされたバージョンで、生成速度が速く、効果が総合的に優れており、コストパフォーマンスが高いです。通義万相公式サイトの2.1高速モデルに対応しています。"
  },
  "whisper-1": {
    "description": "汎用音声認識モデルで、多言語の音声認識、音声翻訳、言語識別をサポートします。"
  },
  "wizardlm2": {
    "description": "WizardLM 2は、Microsoft AIが提供する言語モデルであり、複雑な対話、多言語、推論、インテリジェントアシスタントの分野で特に優れた性能を発揮します。"
  },
  "wizardlm2:8x22b": {
    "description": "WizardLM 2は、Microsoft AIが提供する言語モデルであり、複雑な対話、多言語、推論、インテリジェントアシスタントの分野で特に優れた性能を発揮します。"
  },
  "x-ai/grok-4": {
    "description": "Grok 4は、xAIのフラッグシップ推論モデルで、強力な推論とマルチモーダル機能を提供します。"
  },
  "x-ai/grok-4-fast": {
    "description": "Grok 4 Fastは、xAIの高スループット・低コストモデルで（2Mの文脈ウィンドウに対応）、高並列性と長文脈が求められるシナリオに適しています。"
  },
  "x-ai/grok-4-fast-non-reasoning": {
    "description": "Grok 4 Fast（Non-Reasoning）は、xAIの高スループット・低コストのマルチモーダルモデルで（2Mの文脈ウィンドウに対応）、遅延とコストに敏感だがモデル内推論を必要としないシナリオ向けです。Grok 4 Fastの推論版と並列で提供され、APIのreasoning enableパラメータで推論機能を有効化できます。プロンプトと補完は、xAIまたはOpenRouterによって将来のモデル改善に使用される可能性があります。"
  },
  "x-ai/grok-4.1-fast": {
    "description": "Grok 4.1 Fastは、xAIの高スループット・低コストモデルで（2Mの文脈ウィンドウに対応）、高並列性と長文脈が求められるシナリオに適しています。"
  },
  "x-ai/grok-4.1-fast-non-reasoning": {
    "description": "Grok 4.1 Fast（Non-Reasoning）は、xAIの高スループット・低コストのマルチモーダルモデルで（2Mの文脈ウィンドウに対応）、遅延とコストに敏感だがモデル内推論を必要としないシナリオ向けです。Grok 4 Fastの推論版と並列で提供され、APIのreasoning enableパラメータで推論機能を有効化できます。プロンプトと補完は、xAIまたはOpenRouterによって将来のモデル改善に使用される可能性があります。"
  },
  "x-ai/grok-code-fast-1": {
    "description": "Grok Code Fast 1は、xAIの高速コードモデルで、可読性とエンジニアリング適合性の高い出力を提供します。"
  },
  "xai/grok-2": {
    "description": "Grok 2 は最先端の推論能力を持つ最前線の言語モデルです。チャット、コーディング、推論において高度な能力を持ち、LMSYSランキングで Claude 3.5 Sonnet や GPT-4-Turbo を上回ります。"
  },
  "xai/grok-2-vision": {
    "description": "Grok 2 ビジョンモデルは視覚ベースのタスクで優れた性能を示し、視覚数学推論（MathVista）や文書ベースの質問応答（DocVQA）で最先端の性能を提供します。文書、図表、グラフ、スクリーンショット、写真など多様な視覚情報を処理可能です。"
  },
  "xai/grok-3": {
    "description": "xAI のフラッグシップモデルで、データ抽出、コーディング、テキスト要約など企業ユースケースで優れた性能を発揮します。金融、医療、法律、科学分野に深い専門知識を持ちます。"
  },
  "xai/grok-3-fast": {
    "description": "xAI のフラッグシップモデルで、データ抽出、コーディング、テキスト要約など企業ユースケースで優れた性能を発揮します。金融、医療、法律、科学分野に深い専門知識を持ちます。高速モデルバリアントはより高速なインフラ上でサービスを提供し、標準よりもはるかに速い応答時間を実現します。速度向上は出力トークンあたりのコスト増を伴います。"
  },
  "xai/grok-3-mini": {
    "description": "xAI の軽量モデルで、応答前に思考を行います。深い専門知識を必要としない単純または論理ベースのタスクに最適です。元の思考経路にアクセス可能です。"
  },
  "xai/grok-3-mini-fast": {
    "description": "xAI の軽量モデルで、応答前に思考を行います。深い専門知識を必要としない単純または論理ベースのタスクに最適です。元の思考経路にアクセス可能です。高速モデルバリアントはより高速なインフラ上でサービスを提供し、標準よりもはるかに速い応答時間を実現します。速度向上は出力トークンあたりのコスト増を伴います。"
  },
  "xai/grok-4": {
    "description": "xAI の最新かつ最高のフラッグシップモデルで、自然言語、数学、推論において比類なき性能を提供し、完璧なオールラウンダーです。"
  },
  "yi-large": {
    "description": "新しい千億パラメータモデルであり、超強力な質問応答およびテキスト生成能力を提供します。"
  },
  "yi-large-fc": {
    "description": "yi-largeモデルを基に、ツール呼び出しの能力をサポートし強化し、エージェントやワークフローを構築する必要があるさまざまなビジネスシナリオに適しています。"
  },
  "yi-large-preview": {
    "description": "初期バージョンであり、yi-large（新バージョン）の使用を推奨します。"
  },
  "yi-large-rag": {
    "description": "yi-largeの超強力モデルに基づく高次サービスであり、検索と生成技術を組み合わせて正確な回答を提供し、リアルタイムで全網検索情報サービスを提供します。"
  },
  "yi-large-turbo": {
    "description": "超高コストパフォーマンス、卓越した性能。性能と推論速度、コストに基づいて、高精度のバランス調整を行います。"
  },
  "yi-lightning": {
    "description": "最新の高性能モデルで、高品質な出力を保証しつつ、推論速度が大幅に向上しています。"
  },
  "yi-lightning-lite": {
    "description": "軽量版で、yi-lightningの使用を推奨します。"
  },
  "yi-medium": {
    "description": "中型サイズモデルのアップグレード微調整であり、能力が均衡しており、コストパフォーマンスが高いです。指示遵守能力を深く最適化しています。"
  },
  "yi-medium-200k": {
    "description": "200Kの超長コンテキストウィンドウを持ち、長文の深い理解と生成能力を提供します。"
  },
  "yi-spark": {
    "description": "小型で強力な、軽量で高速なモデルです。強化された数学演算とコード作成能力を提供します。"
  },
  "yi-vision": {
    "description": "複雑な視覚タスクモデルであり、高性能な画像理解と分析能力を提供します。"
  },
  "yi-vision-v2": {
    "description": "複雑な視覚タスクモデルで、複数の画像に基づく高性能な理解と分析能力を提供します。"
  },
  "z-ai/glm-4.5": {
    "description": "GLM 4.5は、Z.AIのフラッグシップモデルで、ハイブリッド推論モードをサポートし、エンジニアリングや長文脈タスクに最適化されています。"
  },
  "z-ai/glm-4.5-air": {
    "description": "GLM 4.5 Airは、GLM 4.5の軽量版で、コストに敏感なシナリオに適しつつ、強力な推論能力を保持しています。"
  },
  "z-ai/glm-4.6": {
    "description": "GLM 4.6は、Z.AIのフラッグシップモデルで、文脈長とコーディング能力が拡張されています。"
  },
  "zai-glm-4.6": {
    "description": "プログラミングおよび推論タスクにおいて優れた性能を発揮し、ストリーミングとツール呼び出しをサポートします。エージェント指向のコーディングや複雑な推論シナリオに適しています。"
  },
  "zai-org/GLM-4.5": {
    "description": "GLM-4.5はエージェントアプリケーション向けに設計された基盤モデルで、混合専門家（Mixture-of-Experts）アーキテクチャを採用。ツール呼び出し、ウェブブラウジング、ソフトウェア工学、フロントエンドプログラミング分野で深く最適化され、Claude CodeやRoo Codeなどのコードエージェントへのシームレスな統合をサポートします。混合推論モードを採用し、複雑な推論や日常利用など多様なシナリオに適応可能です。"
  },
  "zai-org/GLM-4.5-Air": {
    "description": "GLM-4.5-Airはエージェントアプリケーション向けに設計された基盤モデルで、混合専門家（Mixture-of-Experts）アーキテクチャを採用。ツール呼び出し、ウェブブラウジング、ソフトウェア工学、フロントエンドプログラミング分野で深く最適化され、Claude CodeやRoo Codeなどのコードエージェントへのシームレスな統合をサポートします。混合推論モードを採用し、複雑な推論や日常利用など多様なシナリオに適応可能です。"
  },
  "zai-org/GLM-4.5V": {
    "description": "GLM-4.5Vは智譜AI（Zhipu AI）が公開した最新世代の視覚言語モデル（VLM）です。本モデルは総パラメータ数106B、アクティベーションパラメータ12Bを有するフラッグシップのテキストモデルGLM-4.5-Airを基盤に構築され、混合エキスパート（MoE）アーキテクチャを採用することで、より低い推論コストで卓越した性能を実現することを目的としています。GLM-4.5Vは技術的にGLM-4.1V-Thinkingの路線を継承し、三次元回転位置エンコーディング（3D-RoPE）などの革新を導入することで三次元空間関係の認識と推論能力を大幅に強化しました。事前学習、教師あり微調整、強化学習の各段階での最適化により、本モデルは画像、動画、長文ドキュメントなど多様な視覚コンテンツを処理する能力を備え、41件の公開マルチモーダルベンチマークにおいて同クラスのオープンソースモデルのトップレベルに到達しています。さらに、モデルには「思考モード」スイッチが追加されており、迅速な応答と深い推論の間で柔軟に選択して効率と効果のバランスを取ることが可能です。"
  },
  "zai-org/GLM-4.6": {
    "description": "GLM-4.5 と比較して、GLM-4.6 は複数の重要な改良をもたらしました。コンテキストウィンドウは128Kから200Kトークンに拡張され、より複雑なエージェントタスクの処理が可能になりました。コードベンチマークでより高いスコアを獲得し、Claude Code、Cline、Roo Code、Kilo Code などのアプリケーションで実世界の性能が向上し、視覚的に精緻なフロントエンドページの生成も改善されました。GLM-4.6 は推論性能が明確に向上し、推論中のツール使用をサポートすることで総合的な能力が強化されています。ツール使用および検索ベースのエージェントにおいて優れた性能を発揮し、エージェントフレームワークへの統合もより効果的です。執筆面では、スタイルと可読性が人間の好みにより合致し、ロールプレイングシナリオでもより自然に振る舞います。"
  },
  "zai/glm-4.5": {
    "description": "GLM-4.5 シリーズモデルはエージェント向けに設計された基盤モデルです。フラッグシップの GLM-4.5 は総パラメータ3550億（320億アクティブ）を統合し、推論、コーディング、エージェント能力を統一して複雑なアプリケーションニーズに対応します。ハイブリッド推論システムとして二重の動作モードを提供します。"
  },
  "zai/glm-4.5-air": {
    "description": "GLM-4.5 と GLM-4.5-Air はエージェントアプリケーション向けに設計された最新のフラッグシップ基盤モデルです。両者とも混合エキスパート（MoE）アーキテクチャを活用しています。GLM-4.5 は総パラメータ3550億、1回のフォワードパスあたり320億のアクティブパラメータを持ち、GLM-4.5-Air はより簡素化された設計で総パラメータ1060億、アクティブパラメータ120億です。"
  },
  "zai/glm-4.5v": {
    "description": "GLM-4.5V は GLM-4.5-Air 基盤モデルに基づき、GLM-4.1V-Thinking の検証済み技術を継承しつつ、強力な1060億パラメータの MoE アーキテクチャで効率的にスケールアップしています。"
  },
  "zenmux/auto": {
    "description": "ZenMuxの自動ルーティング機能は、リクエスト内容に応じて、対応するモデルの中から最もコストパフォーマンスが高く、性能の良いモデルを自動的に選択します。"
  }
}