オープンソースの現実

最大の違いは性能ではなく、実際の開放度にあります。

🏆 DeepSeek V4 Pro / V4 Flash — MITライセンス。完全な重み公開済み。8×H100でローカルデプロイ可能。HuggingFace月間540万ダウンロード
⚠️ MiniMax M3 — オープンソースは「約束」されたまま未実現。GitHubコミットわずか6回
🔒 GPT-5.5/5.4, Claude Opus 4.8/4.7, Gemini 3.5 Flash — 完全クローズド。APIのみ。OpenAIは2027年1月にファインチューニングAPIを廃止予定

37%の企業がすでにハイブリッド戦略を採用：複雑な推論にクローズドモデル、高スループットとプライバシー重視のタスクにオープンソース。

シナリオ別選定ガイド

1. 「万能」モデルは存在しない
2. デザイン能力は独立した次元
3. 価格差は69倍、効率差は43倍
4. オープンソースは一様ではない
5. ベンチマークは誤解を招く

正しいインフラはマルチモデルルーティング層を構築することです。タスクの複雑さ、レイテンシ要件、予算に応じて動的にモデルを選択します。

単一モデルですべてのシナリオに対応できるものはありません。適切なモデルを組み合わせることが、単一の「最良」モデルを選ぶことよりも重要です。