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# 推奨モデル

一般的なユースケースに適した、推奨オープンモデルの一覧です。

## どのモデルを使用すべきですか？

実際のところ、唯一の正解はありません！以下は、JieKou AI の内部テスト、コミュニティからのフィードバック、外部ベンチマークに基づいて厳選したリストです。出発点として利用することをおすすめします。また、新しいモデルの登場にあわせて定期的に更新されます。

<Note>
  * モデルサイズは小型、中型、大型で示しています
  * 最適なレイテンシを得るには、小型または中型モデルを使用してください。最高の品質を得るには、大型モデルを使用するか、中型または小型モデルをファインチューニングしてください。
  * JieKou AI モデルライブラリですべてのモデルを確認できます
</Note>

<table class="table">
  <thead>
    <tr>
      <th>ユースケース</th>
      <th>推奨モデル</th>
    </tr>
  </thead>

  <tbody>
    <tr>
      <td rowspan="7">コード生成と推論</td>
      <td>claude シリーズ <em>(大型/中型/小型)</em></td>
    </tr>

    <tr>
      <td><a href="https://jiekou.ai/models/model-detail/deepseek-deepseek-r1-0528">Deepseek-r1-0528</a> <em>(大型)</em></td>
    </tr>

    <tr>
      <td><a href="https://jiekou.ai/models/model-detail/deepseek-deepseek-v3-0324">Deepseek-v3-0324</a> <em>(大型)</em></td>
    </tr>

    <tr>
      <td><a href="https://jiekou.ai/models/model-detail/qwen-qwen3-coder-480b-a35b-instruct">Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct</a> <em>(大型)</em></td>
    </tr>

    <tr>
      <td><a href="https://jiekou.ai/models/model-detail/qwen-qwen3-235b-a22b-instruct-2507">Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507</a> <em>(大型)</em></td>
    </tr>

    <tr>
      <td><a href="https://jiekou.ai/models/model-detail/moonshotai-kimi-k2-instruct">Kimi-K2-Instruct</a> <em>(中型)</em></td>
    </tr>

    <tr>
      <td><a href="https://jiekou.ai/models/model-detail/zai-org-glm-4.5">GLM-4.5</a> <em>(中型)</em></td>
    </tr>

    <tr>
      <td rowspan="4">汎用推論と計画</td>
      <td><a href="https://jiekou.ai/models/model-detail/deepseek-deepseek-r1-0528">Deepseek-r1-0528</a> <em>(大型)</em></td>
    </tr>

    <tr>
      <td><a href="https://jiekou.ai/models/model-detail/deepseek-deepseek-v3-0324">Deepseek-v3-0324</a> <em>(大型)</em></td>
    </tr>

    <tr>
      <td><a href="https://jiekou.ai/models/model-detail/qwen-qwen-2.5-72b-instruct">Qwen-2.5-72b-instruct</a> <em>(中型)</em></td>
    </tr>

    <tr>
      <td><a href="https://jiekou.ai/models/model-detail/meta-llama-llama-3.3-70b-instruct">Llama-3.3-70b-instruct</a> <em>(中型)</em></td>
    </tr>

    <tr>
      <td rowspan="2">関数呼び出しとツール使用</td>
      <td><a href="https://jiekou.ai/models/model-detail/qwen-qwen3-235b-a22b-fp8">Qwen3-235b-a22b-fp8</a> <em>(大型)</em></td>
    </tr>

    <tr>
      <td>Qwen 3 シリーズ <em>(大型/中型/小型)</em></td>
    </tr>

    <tr>
      <td rowspan="2">長いコンテキストと要約</td>
      <td><a href="https://jiekou.ai/models/model-detail/meta-llama-llama-4-maverick-17b-128e-instruct-fp8">Llama-4-maverick-17b-128e-instruct-fp8</a> <em>(大型)</em></td>
    </tr>

    <tr>
      <td><a href="https://jiekou.ai/models/model-detail/meta-llama-llama-4-scout-17b-16e-instruct">Llama-4-scout-17b-16e-instruct</a> <em>(中型)</em></td>
    </tr>

    <tr>
      <td rowspan="3">ビジョンとドキュメント理解</td>
      <td><a href="https://jiekou.ai/models/model-detail/meta-llama-llama-4-maverick-17b-128e-instruct-fp8">Llama-4-maverick-17b-128e-instruct-fp8</a> <em>(大型)</em></td>
    </tr>

    <tr>
      <td><a href="https://jiekou.ai/models/model-detail/qwen-qwen2.5-vl-72b-instruct">Qwen2.5-vl-72b-instruct</a> <em>(中型)</em></td>
    </tr>

    <tr>
      <td><a href="https://jiekou.ai/models/model-detail/meta-llama-llama-4-scout-17b-16e-instruct">Llama-4-scout-17b-16e-instruct</a> <em>(中型)</em></td>
    </tr>

    <tr>
      <td rowspan="3">低レイテンシの自然言語理解と抽出</td>
      <td><a href="https://jiekou.ai/models/model-detail/meta-llama-llama-3.1-8b-instruct">Llama-3.1-8b-instruct</a> <em>(小型)</em></td>
    </tr>

    <tr>
      <td><a href="https://jiekou.ai/models/model-detail/meta-llama-llama-3.2-3b-instruct">Llama-3.2-3b-instruct</a> <em>(小型)</em></td>
    </tr>
  </tbody>
</table>