データの閲覧 AIモデルの解説
AIモデルのデータ
1950年から現在までの機械学習モデルの、学習計算量・パラメータ数・データ量・開発組織などのデータ。グラフの軸や色分けを選び、分類で絞り込めます。
1,077件 / 全3,625件（グラフに表示：540件）
| FLOP | データ点 | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-6.1 Sol | OpenAI | 2026-09-29 | – | – | – | マルチモーダル、言語、視覚 | API で利用可 | 米国 |
| Claude Sonnet 5.5 | Anthropic | 2026-09-28 | – | – | – | 言語、マルチモーダル、視覚 | API で利用可 | 米国 |
| Claude Opus 5.5 | Anthropic | 2026-09-22 | – | – | – | 言語 | API で利用可 | 米国 |
| GPT-6 Sol | OpenAI | 2026-09-22 | – | – | – | マルチモーダル、言語、視覚 | API で利用可 | 米国 |
| GPT-6 Luna | OpenAI | 2026-09-22 | – | – | – | マルチモーダル、言語、視覚 | API で利用可 | 米国 |
| Grok 4.7 | xAI | 2026-09-21 | – | 21億 | – | 言語 | API で利用可 | 米国 |
| Step 5 Preview | StepFun | 2026-09-18 | – | 6000億 | – | 言語、視覚、マルチモーダル | API で利用可 | 中国 |
| DeepSeek V4.1 Flash | DeepSeek | 2026-09-09 | 4.32×10²⁴ | 7480億 | 45兆 | 言語、視覚、マルチモーダル | 重み公開（制限なし） | 中国 |
| ChatGPT Images 2.5 | OpenAI | 2026-09-08 | – | – | – | 画像生成、視覚 | サービス上で利用可（API なし） | 米国 |
| GPT-Image-2.5 Flare | OpenAI | 2026-09-08 | – | – | – | 画像生成 | API で利用可 | 米国 |
| GPT-Image-2.5 Sunburst | OpenAI | 2026-09-08 | – | – | – | 画像生成 | API で利用可 | 米国 |
| GPT-6 Astra | OpenAI | 2026-09-03 | 10²⁷ | – | – | マルチモーダル、言語、視覚 | API で利用可 | 米国 |
| OpenEvidence Darwin | OpenEvidence | 2026-09-03 | – | – | – | 言語、医学 | API で利用可 | – |
| WeatherNext 3 | Google DeepMind、Google Research | 2026-09-03 | 2.07×10²³ | – | – | 地球科学 | サービス上で利用可（API なし） | 米国 |
| Gemini 3.8 Flash | Google DeepMind | 2026-09-02 | – | – | – | 言語、マルチモーダル、画像生成、動画、音響 | API で利用可 | 米国 |
| Muse Spark 1.3 | Meta AI | 2026-09-02 | – | – | – | 言語 | API で利用可 | 米国 |
| Claude Fable 5.1 | Anthropic | 2026-09-01 | – | – | – | 言語、マルチモーダル、視覚 | API で利用可 | 米国 |
| Tencent Hy4 preview | Tencent | 2026-08-28 | – | 7700億 | – | 言語 | 重み公開（制限なし） | 中国 |
| GLM-5.3-Flash | Z.ai (Zhipu AI) | 2026-08-20 | 3.24×10²⁴ | 3200億 | 30兆 | 言語、視覚、マルチモーダル | 重み公開（制限なし） | 中国 |
| GEN-1.5 | Generalist | 2026-08-19 | – | – | – | ロボティクス、言語、マルチモーダル | 非公開 | 米国 |
| GLM-5.3 | Z.ai (Zhipu AI) | 2026-08-14 | – | 7440億 | – | 言語 | API で利用可 | 中国 |
| GPT-5.6 Cyber | OpenAI | 2026-08-11 | – | – | – | サイバーセキュリティ、言語 | API で利用可 | 米国 |
| Qwen3.8-2.4T-A95B | Alibaba | 2026-08-08 | – | 2.4兆 | – | 言語 | 重み公開（利用制限あり） | 中国 |
| Motif-3 | Motif Technologies | 2026-08-07 | 1.1×10²⁴ | 3140億 | – | 言語 | 重み公開（制限なし） | 韓国 |
| Muse Spark 1.2 | Meta AI | 2026-08-05 | – | – | – | 言語 | API で利用可 | 米国 |
| K-EXAONE 2.0 | LG AI Research | 2026-07-31 | 3.55×10²⁴ | 7500億 | – | 言語 | 重み公開（制限なし） | 韓国 |
| A.X K2 | SK Telecom | 2026-07-29 | 1.8×10²⁴ | 6880億 | – | 言語 | 重み公開（制限なし） | 韓国 |
| Claude Opus 5 | Anthropic | 2026-07-24 | – | – | – | 言語、視覚、マルチモーダル | API で利用可 | 米国 |
| Qwen 3.8 Max | Alibaba | 2026-07-19 | – | 2.4兆 | – | 言語、視覚、動画 | API で利用可 | 中国 |
| Kimi K3 | Moonshot | 2026-07-16 | 2×10²⁵ | 2.8兆 | – | 言語、マルチモーダル、視覚 | 重み公開（非商用） | 中国 |
| Inkling | Thinking Machines | 2026-07-15 | 1.84×10²⁴ | 9750億 | 45兆 | 言語、マルチモーダル、音響、動画、視覚 | 重み公開（制限なし） | 米国 |
| Tencent Hy3 | Tencent | 2026-07-06 | – | 2950億 | – | 言語 | 重み公開（制限なし） | 中国 |
| LongCat-2.0 | Meituan Inc | 2026-06-29 | 1.01×10²⁵ | 1.6兆 | 35兆 | 言語 | 重み公開（制限なし） | 中国 |
| Solar Open2 250B | Upstage | 2026-06-28 | 1.05×10²⁴ | 2500億 | 11兆 | 言語 | 重み公開（制限なし） | 韓国 |
| Claude Mythos 5 | Anthropic | 2026-06-09 | – | – | – | 言語、マルチモーダル | 非公開 | 米国 |
| Claude Fable 5 | Anthropic | 2026-06-09 | – | – | – | 言語、マルチモーダル | API で利用可 | 米国 |
| Nemotron 3 Ultra | Nvidia | 2026-06-04 | 6.6×10²⁴ | 5500億 | – | 言語 | 重み公開（制限なし） | 米国 |
| Qwen3.7-Plus | Alibaba | 2026-06-03 | – | – | – | 言語、視覚、マルチモーダル | API で利用可 | 中国 |
| MAI-Image-2.5 | Microsoft | 2026-06-02 | – | – | – | 画像生成 | API で利用可 | 米国 |
| MAI-Code-1-Flash | Microsoft | 2026-06-02 | – | – | – | 言語 | API で利用可 | 米国 |
| MiniMax-M3 | MiniMax | 2026-06-01 | – | 4280億 | – | 言語、マルチモーダル、視覚、動画 | 重み公開（利用制限あり） | 中国 |
| Claude Opus 4.8 | Anthropic | 2026-05-28 | – | – | – | 言語 | API で利用可 | 米国 |
| Gemini 3.5 Flash | Google DeepMind | 2026-05-19 | – | – | – | 言語、マルチモーダル、音響、動画、視覚 | API で利用可 | 米国 |
| Composer 2.5 | Cursor | 2026-05-18 | 3.87×10²⁵ | 1.04兆 | – | 言語 | API で利用可 | 米国 |
| TML-Interaction-Small | Thinking Machines | 2026-05-11 | – | 2760億 | – | 言語、マルチモーダル、音響、動画 | 非公開 | 米国 |
| GPT-5.5 Cyber | OpenAI | 2026-05-07 | – | – | – | サイバーセキュリティ | 非公開 | 米国 |
| GPT-5.5 Instant | OpenAI | 2026-05-05 | – | – | – | マルチモーダル、言語、視覚 | API で利用可 | 米国 |
| DeepSeek-V4-Pro | DeepSeek | 2026-04-24 | 9.7×10²⁴ | 1.6兆 | – | 言語 | 重み公開（制限なし） | 中国 |
| DeepSeek-V4-Flash | DeepSeek | 2026-04-24 | 2.5×10²⁴ | 2840億 | – | 言語 | 重み公開（制限なし） | 中国 |
| GPT-5.5 Pro | OpenAI | 2026-04-23 | – | – | – | マルチモーダル、言語、視覚 | API で利用可 | 米国 |
| GPT-5.5 | OpenAI | 2026-04-23 | – | – | – | マルチモーダル、言語、視覚 | API で利用可 | 米国 |
| MiMo-V2.5-Pro | Xiaomi Corp | 2026-04-23 | 6.8×10²⁴ | 1.02兆 | 27兆 | 言語 | 重み公開（制限なし） | 中国 |
| Tencent Hy3 preview | Tencent | 2026-04-23 | – | 2950億 | – | 言語 | 重み公開（利用制限あり） | 中国 |
| GPT Image 2 | OpenAI | 2026-04-21 | – | – | – | 画像生成 | API で利用可 | 米国 |
| Kimi K2.6 | Moonshot | 2026-04-20 | – | 1.04兆 | – | 言語 | 重み公開（制限なし） | 中国 |
| Claude Opus 4.7 | Anthropic | 2026-04-16 | – | – | – | 言語 | API で利用可 | 米国 |
| Gemini Flash 3.1 TTS | Google DeepMind | 2026-04-15 | – | – | – | 音響 | API で利用可 | 米国 |
| GPT-5.4-Cyber | OpenAI | 2026-04-14 | – | – | – | サイバーセキュリティ、言語 | 限定公開 | 米国 |
| EXAONE 4.5 | LG AI Research | 2026-04-09 | 3.85×10²⁴ | 332億 | – | 言語、マルチモーダル | 重み公開（利用制限あり） | 韓国 |
| Muse Spark | Meta AI | 2026-04-08 | – | – | – | マルチモーダル、言語、視覚 | API で利用可 | 米国 |
| GLM-5.1 | Z.ai (Zhipu AI) | 2026-04-07 | – | 7540億 | – | 言語 | 重み公開（制限なし） | 中国 |
| Claude Mythos Preview | Anthropic | 2026-04-07 | – | – | – | 言語、マルチモーダル | 限定公開 | 米国 |
| MolmoAct 2 | Allen Institute for AI、University of Washington、National University of Singapore、University of Pennsylvania、Johns Hopkins University、Amazon、Cortex AI | 2026-04-05 | 1.1×10²² | 54.9億 | – | 視覚、言語、ロボティクス | 重み公開（制限なし） | 米国、シンガポール |
| Qwen 3.6 Plus | Alibaba | 2026-04-01 | – | – | – | 言語、マルチモーダル | API で利用可 | 中国 |
| Qwen3.5-Omni-Plus | Alibaba | 2026-03-29 | – | – | – | 言語、マルチモーダル、視覚、音響 | API で利用可 | 中国 |
| Qwen3.5-Omni-Flash | Alibaba | 2026-03-29 | – | – | – | 言語、マルチモーダル、視覚、音響 | API で利用可 | 中国 |
| Composer 2 | Cursor | 2026-03-19 | 2.32×10²⁵ | 1.04兆 | – | 言語 | API で利用可 | 米国 |
| MiMo-V2-Pro | Xiaomi Corp | 2026-03-18 | – | 1.02兆 | – | 言語 | API で利用可 | 中国 |
| Nemotron 3 Super | Nvidia | 2026-03-11 | – | 1200億 | – | 言語 | 重み公開（制限なし） | 米国 |
| GPT-5.4 | OpenAI | 2026-03-05 | – | – | – | マルチモーダル、言語、視覚 | API で利用可 | 米国 |
| GPT-5.4 Pro | OpenAI | 2026-03-05 | – | – | – | マルチモーダル、言語、視覚 | API で利用可 | 米国 |
| Gemini 3.0 Flash-lite | Google DeepMind | 2026-03-03 | – | – | – | 言語 | API で利用可 | 米国 |
| SWE 1.6 | Cognition | 2026-03-01 | – | – | – | 言語 | サービス上で利用可（API なし） | 米国 |
| Qwen3.5-122B-A10B | Alibaba | 2026-02-24 | – | 1220億 | – | 言語 | 重み公開（利用制限あり） | 中国 |
| Grok 4.20 | xAI | 2026-02-17 | – | 5000億 | – | 言語 | API で利用可 | 米国 |
| Qwen3.5 397B-A17B | Alibaba | 2026-02-15 | – | 3970億 | – | 言語、視覚 | 重み公開（制限なし） | 中国 |
| GLM-5 | Z.ai (Zhipu AI) | 2026-02-12 | 6.84×10²⁴ | 7440億 | – | 言語 | 重み公開（制限なし） | 中国 |
| Seedance 2.0 | ByteDance | 2026-02-12 | – | – | – | 画像生成、動画、音響 | サービス上で利用可（API なし） | 中国 |
| GPT-5.3-Codex-Spark | OpenAI | 2026-02-12 | – | – | – | 言語 | サービス上で利用可（API なし） | 米国 |
| GPT-5.3 Codex | OpenAI | 2026-02-05 | – | – | – | 言語 | API で利用可 | 米国 |
| Kimi K2.5 | Moonshot | 2026-02-02 | 5.8×10²⁴ | 1.04兆 | – | 言語 | 重み公開（制限なし） | 中国 |
| Qwen3-Coder-Next | Alibaba | 2026-02-02 | – | 800億 | – | 言語 | 重み公開（制限なし） | 中国 |
| Qwen3-Max-Thinking | Alibaba | 2026-01-25 | – | – | – | 言語 | API で利用可 | 中国 |
| Solar Open 100B | Upstage | 2025-12-31 | 1.4×10²⁴ | 1020億 | 19.7兆 | 言語 | 重み公開（利用制限あり） | 韓国 |
| K-EXAONE | LG AI Research | 2025-12-31 | 1.52×10²⁴ | 2360億 | 11兆 | 言語 | 重み公開（利用制限あり） | 韓国 |
| VAETKI | NC AI | 2025-12-30 | – | 1000億 | – | 言語 | 重み公開（制限なし） | 韓国 |
| A.X K1 | SK Telecom | 2025-12-30 | – | 5190億 | – | 言語 | 重み公開（制限なし） | 韓国 |
| HyperCLOVA X SEED 32B Think | NAVER | 2025-12-29 | – | 320億 | – | マルチモーダル、言語、視覚 | 重み公開（制限なし） | 韓国 |
| MiniMax-M2.1 | MiniMax | 2025-12-23 | – | 2290億 | – | 言語 | 重み公開（利用制限あり） | 中国 |
| GLM-4.7 | Z.ai (Zhipu AI) | 2025-12-22 | 4.42×10²⁴ | 3580億 | – | 言語 | 重み公開（制限なし） | 中国 |
| GPT-5.2 Codex | OpenAI | 2025-12-18 | – | – | – | 言語 | API で利用可 | 米国 |
| Nemotron 3-Nano-30B-A3B | Nvidia | 2025-12-15 | 4.8×10²³ | 316億 | – | 言語 | 重み公開（利用制限あり） | 米国 |
| GPT-5.2 | OpenAI | 2025-12-11 | – | – | – | – | API で利用可 | 米国 |
| GPT-5.2 Pro | OpenAI | 2025-12-11 | – | – | – | マルチモーダル、言語、視覚 | API で利用可 | 米国 |
| SIMA 2 | Google DeepMind | 2025-12-04 | – | – | – | 3Dモデリング | 非公開 | 米国 |
| DeepSeekMath-V2 | DeepSeek | 2025-11-27 | – | 6850億 | – | 言語 | 重み公開（制限なし） | 中国 |
| Claude Opus 4.5 | Anthropic | 2025-11-24 | – | – | – | 言語、マルチモーダル、視覚 | API で利用可 | 米国 |
| Olmo 3 | Allen Institute for AI | 2025-11-20 | 1.1×10²⁴ | 320億 | 5.5兆 | 言語 | 重み公開（制限なし） | 米国 |
| Gemini 3 Pro Image (Nano Banana Pro) | Google DeepMind | 2025-11-20 | – | – | – | 画像生成 | API で利用可 | 米国 |
| Grok 4.1 Fast | xAI | 2025-11-19 | – | – | – | 言語 | API で利用可 | 米国 |
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列の対応（日本語の表示名と原データの列名）
| 表示名 | 原データの列名 |
|---|---|
| モデル | Model |
| 開発組織 | Organization |
| 公開日 | Publication date |
| 収録区分 | （注目すべきモデル・フロンティアモデル・大規模モデルの各CSVへの収録） |
| 分野 | Domain |
| 学習計算量 | Training compute (FLOP) |
| パラメータ数 | Parameters |
| 学習データ量 | Training dataset size (total) |
| 学習費用 | Training compute cost (2023 USD) |
| 学習時の消費電力 | Training power draw (W) |
| 学習時間 | Training time (hours) |
| チップ数 | Hardware quantity |
| 学習ハードウェア | Training hardware |
| 利用可能性 | Model accessibility |
| 国 | Country (of organization) |
| 組織の種類 | Organization categorization |
| 注目すべき理由 | Notability criteria |
| 計算量の推定方法 | Training compute estimation method |
| 確度 | Confidence |
| 出典 | Link |