この夏の波を締めくくる旗艦モデル。DeepSeek V4 Proは、1.6兆パラメータのMixture-of-Experts(MoE)モデルで、トークンあたりの活性化パラメータは490億、コンテキストウィンドウは100万トークン、3つの推論モード(標準、高効率、最大効率)で最大38万4000トークンを出力できる。Terminal-Bench 2.1では87.9を記録し、4月のプレビュー版から15.8%もスコアを伸ばした。その性能はClaude Fable 5に匹敵するが、コストは約57分の1とされている。ロイター通信は、このモデルが「エージェントおよびソフトウェアエンジニアリングベンチマークにおいて、Claude Fable 5に迫り、一部のテストでは上回っている」と報じている。
標準レートでの料金は、入力100万トークンあたり0.435ドル、出力100万トークンあたり0.87ドルで、キャッシュ利用時は最大97%の割引が適用される。最大効率推論モードでは、料金は入力/出力100万トークンあたり1.32米ドル/3.96米ドルとなる。
Moonshot AIは「世界初の3兆パラメータクラスのオープンモデル」と称する2.8兆パラメータのMoEモデルをリリースした。トークンあたり896のエキスパートのうち16を活性化し、100万トークンのコンテキストウィンドウとネイティブのマルチモーダル(視覚+テキスト)機能を備える。完全なウェイトは7月27日に修正MITライセンスのもとHugging Faceで公開された。Kimi.com、Kimi Work、Kimi Code、Kimi APIで利用可能である。
この波の火付け役となったモデル。GLM-5.2は7440億パラメータのMoEモデルで、トークンあたり約400億のパラメータを活性化し、100万トークンのコンテキストウィンドウを持ち、MITライセンスで公開されている。NISTのCAISI評価では、その総合性能はGPT-5.2(2025年12月)と同等であり、サイバーセキュリティ分野での性能はClaude Opusと同等と評価された。Terminal-Bench 2.1で81.0、SWE-bench Proで62.1を記録し、Artificial Analysis Intelligence Indexでオープンウェイトモデルとして最高スコアを達成している。APIでの価格はClaudeやGPT-5の約10分の1とされている。
1.6兆パラメータのMoEモデル(トークンあたり約480億活性化)で、100万トークンのコンテキストウィンドウを持ち、MITライセンスで公開された。最も重要な点は、5万台のHuawei Ascend 910B/Cチップからなるクラスター上で、学習から推論まですべてを国産チップで行った初の1兆パラメータモデルであることだ。Meituanのテストによれば、ソフトウェアエンジニアリングのベンチマークでGPT-5.5をわずかに上回る性能を示したという。正式リリース前は、「Owl Alpha」というコードネームでOpenLLMのリーダーボードでひっそりとトップに立っていた。API料金は入力/出力100万トークンあたり0.75ドル/2.95ドルで、ローンチプロモーションでは0.30ドル/1.20ドルで提供されている。
| 項目 | 中国のフロンティアモデル | 米国のフロンティアモデル |
|---|---|---|
| 性能の同等性 | GLM-5.2 ≒ GPT-5.2 ; DeepSeek V4 Pro ≒ Claude Fable 5(複数のベンチマーク); LongCat-2.0、SWE-benchでGPT-5.5を上回る | OpenAI GPT-5.5、Anthropic Claude Fable 5/Opus、Google Gemini 3 |
| コスト優位性 | 中国モデルはトークンまたはタスクあたり10倍~57倍安い | 米国モデルは高額なAPIレート |
| オープン性 | MIT/修正MITのオープンウェイトライセンス、世界規模で無制限アクセス | 主にクローズドAPI、ウェイトの公開なし |
| ハードウェア制約 | 中国の最先端モデルは現在、国産チップのみで動作(LongCat-2.0 ) | 米国モデルはNVIDIA H100/B200への制限なしアクセスを使用 |
中国国外の企業も、低コストで信頼性の高いオープンウェイトモデルを米国製APIモデルの代替として入手できるようになった。GLM-5.2のMITライセンスには地域制限がなく、どの企業でも商業的に自由にセルフホスティングできる。この動きは、東南アジア、中東、アフリカ、そしてヨーロッパの一部における調達の意思決定を変えつつある。
入手可能な証拠は、米国の半導体輸出規制が少なくとも2つの点で逆効果になったという主張を強く支持している。
DeepSeek V4 Proのタスクあたり0.06ドルという具体的な価格や、Claude Opus 5の2.34ドルという数値、Tencent Hy3、Alibaba Qwen3.8-Maxの各モデル、Mark Zuckerberg氏の最近の声明については、利用可能な情報源では確認できなかった。
この記事は2026年8月中旬時点で入手可能な証拠に基づいている。モデルの性能に関する主張はすべて、開発者が報告したベンチマークと第三者評価(NISTのCAISIを含む)に基づく。業界全体で、すべてのベンチマークスコアの独立した検証が進行中である。コスト比較は公開されているAPIトークン価格に基づく。実際のタスクあたりのコストは、タスクの複雑さ、コンテキストの長さ、キャッシュヒット率によって大きく異なる。
この夏の波を締めくくる旗艦モデル。DeepSeek V4 Proは、1.6兆パラメータのMixture-of-Experts(MoE)モデルで、トークンあたりの活性化パラメータは490億、コンテキストウィンドウは100万トークン、3つの推論モード(標準、高効率、最大効率)で最大38万4000トークンを出力できる。Terminal-Bench 2.1では87.9を記録し、4月のプレビュー版から15.8%もスコアを伸ばした。その性能はClaude Fable 5に匹敵するが、コストは約57分の1とされている。ロイター通信は、このモデルが「エージェントおよびソフトウェアエンジニアリングベンチマークにおいて、Claude Fable 5に迫り、一部のテストでは上回っている」と報じている。
標準レートでの料金は、入力100万トークンあたり0.435ドル、出力100万トークンあたり0.87ドルで、キャッシュ利用時は最大97%の割引が適用される。最大効率推論モードでは、料金は入力/出力100万トークンあたり1.32米ドル/3.96米ドルとなる。
Moonshot AIは「世界初の3兆パラメータクラスのオープンモデル」と称する2.8兆パラメータのMoEモデルをリリースした。トークンあたり896のエキスパートのうち16を活性化し、100万トークンのコンテキストウィンドウとネイティブのマルチモーダル(視覚+テキスト)機能を備える。完全なウェイトは7月27日に修正MITライセンスのもとHugging Faceで公開された。Kimi.com、Kimi Work、Kimi Code、Kimi APIで利用可能である。
この波の火付け役となったモデル。GLM-5.2は7440億パラメータのMoEモデルで、トークンあたり約400億のパラメータを活性化し、100万トークンのコンテキストウィンドウを持ち、MITライセンスで公開されている。NISTのCAISI評価では、その総合性能はGPT-5.2(2025年12月)と同等であり、サイバーセキュリティ分野での性能はClaude Opusと同等と評価された。Terminal-Bench 2.1で81.0、SWE-bench Proで62.1を記録し、Artificial Analysis Intelligence Indexでオープンウェイトモデルとして最高スコアを達成している。APIでの価格はClaudeやGPT-5の約10分の1とされている。
1.6兆パラメータのMoEモデル(トークンあたり約480億活性化)で、100万トークンのコンテキストウィンドウを持ち、MITライセンスで公開された。最も重要な点は、5万台のHuawei Ascend 910B/Cチップからなるクラスター上で、学習から推論まですべてを国産チップで行った初の1兆パラメータモデルであることだ。Meituanのテストによれば、ソフトウェアエンジニアリングのベンチマークでGPT-5.5をわずかに上回る性能を示したという。正式リリース前は、「Owl Alpha」というコードネームでOpenLLMのリーダーボードでひっそりとトップに立っていた。API料金は入力/出力100万トークンあたり0.75ドル/2.95ドルで、ローンチプロモーションでは0.30ドル/1.20ドルで提供されている。
| 項目 | 中国のフロンティアモデル | 米国のフロンティアモデル |
|---|---|---|
| 性能の同等性 | GLM-5.2 ≒ GPT-5.2 ; DeepSeek V4 Pro ≒ Claude Fable 5(複数のベンチマーク); LongCat-2.0、SWE-benchでGPT-5.5を上回る | OpenAI GPT-5.5、Anthropic Claude Fable 5/Opus、Google Gemini 3 |
| コスト優位性 | 中国モデルはトークンまたはタスクあたり10倍~57倍安い | 米国モデルは高額なAPIレート |
| オープン性 | MIT/修正MITのオープンウェイトライセンス、世界規模で無制限アクセス | 主にクローズドAPI、ウェイトの公開なし |
| ハードウェア制約 | 中国の最先端モデルは現在、国産チップのみで動作(LongCat-2.0 ) | 米国モデルはNVIDIA H100/B200への制限なしアクセスを使用 |
中国国外の企業も、低コストで信頼性の高いオープンウェイトモデルを米国製APIモデルの代替として入手できるようになった。GLM-5.2のMITライセンスには地域制限がなく、どの企業でも商業的に自由にセルフホスティングできる。この動きは、東南アジア、中東、アフリカ、そしてヨーロッパの一部における調達の意思決定を変えつつある。
入手可能な証拠は、米国の半導体輸出規制が少なくとも2つの点で逆効果になったという主張を強く支持している。
DeepSeek V4 Proのタスクあたり0.06ドルという具体的な価格や、Claude Opus 5の2.34ドルという数値、Tencent Hy3、Alibaba Qwen3.8-Maxの各モデル、Mark Zuckerberg氏の最近の声明については、利用可能な情報源では確認できなかった。
この記事は2026年8月中旬時点で入手可能な証拠に基づいている。モデルの性能に関する主張はすべて、開発者が報告したベンチマークと第三者評価(NISTのCAISIを含む)に基づく。業界全体で、すべてのベンチマークスコアの独立した検証が進行中である。コスト比較は公開されているAPIトークン価格に基づく。実際のタスクあたりのコストは、タスクの複雑さ、コンテキストの長さ、キャッシュヒット率によって大きく異なる。