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2024 年の AI モデル:誰が何をリリースしたか

主要なモデルのリリースを月ごとに一覧:ベンダーとその国、オープン/クローズドウェイト、種類、コンテキスト長、オープンモデルのサイズ、そして各年のモデルが今どのタスクでトップかを掲載します。

2024 59 件のリリース · うち 37 件がオープンウェイト

現在各タスクでトップの 2024 年のモデル

12月

  1. B DeepSeek V3 HFDeepSeek中国オープンウェイトLLM164K685B / 37B
  2. B gemini-2.0-flash-001Googleアメリカ合衆国クローズドビジョン (VLM)990K
  3. C Llama 3.3 70B Instruct HFMetaアメリカ合衆国オープンウェイトLLM24K70.6B
  4. B OpenAI o1OpenAIアメリカ合衆国クローズドビジョン (VLM)200K
  5. C veo-2Googleアメリカ合衆国クローズド動画
  6. EXAONE 3.5 7.8B Instruct AWQ HFLG AI Research韓国オープンウェイトLLM7.8B

11月

  1. B Qwen2.5 Coder 32B Instruct HFAlibaba中国オープンウェイトLLM33K32.8B
  2. Qwen2.5 Coder 14B Instruct HFAlibaba中国オープンウェイトLLM14.8B
  3. C Mistral LargeMistral AIフランスオープンウェイトLLM131K

10月

  1. C Aya Expanse 32BCohereカナダオープンウェイトLLM128K
  2. B claude-3-5-haiku-20241022Anthropicアメリカ合衆国クローズドビジョン (VLM)200K
  3. B claude-3-5-sonnet-20241022Anthropicアメリカ合衆国クローズドビジョン (VLM)200K

9月

  1. D Llama 3.2 1B Instruct HFMetaアメリカ合衆国オープンウェイトLLM60K1.2B
  2. C Llama 3.2 3B Instruct HFMetaアメリカ合衆国オープンウェイトLLM80K3.2B
  3. Llama 3.2 1B HFMetaアメリカ合衆国オープンウェイトLLM1.2B
  4. Llama 3.2 3B HFMetaアメリカ合衆国オープンウェイトLLM3.2B
  5. Qwen2.5 Coder 1.5B HFAlibaba中国オープンウェイトLLM1.5B
  6. Qwen2.5 1.5B Instruct HFAlibaba中国オープンウェイトLLM1.5B
  7. Qwen2.5 32B Instruct HFAlibaba中国オープンウェイトLLM32.8B
  8. Qwen2.5 3B Instruct HFAlibaba中国オープンウェイトLLM3.1B
  9. Qwen2.5 Coder 7B Instruct HFAlibaba中国オープンウェイトLLM7.6B
  10. Qwen2.5 14B Instruct HFAlibaba中国オープンウェイトLLM14.8B
  11. Qwen2.5 7B HFAlibaba中国オープンウェイトLLM7.6B
  12. B o1-miniOpenAIアメリカ合衆国クローズドLLM128K
  13. B Qwen2.5 72B Instruct HFAlibaba中国オープンウェイトLLM131K72.7B
  14. Qwen2.5 7B Instruct HFAlibaba中国オープンウェイトLLM131K7.6B
  15. Qwen2.5 VL 72B Instruct HFAlibaba中国オープンウェイトビジョン (VLM)131K73.4B

8月

  1. C Command R (08-2024)CohereカナダオープンウェイトLLM128K
  2. C Command R+ (08-2024)CohereカナダオープンウェイトLLM128K
  3. Hermes 3 70B Instruct HFNous Researchアメリカ合衆国オープンウェイトLLM66K70.6B
  4. Hermes 3 405B Instruct HFNous Researchアメリカ合衆国クローズドLLM131K
  5. B grok-2-2024-08-13xAIアメリカ合衆国クローズドLLM131K
  6. B grok-2-mini-2024-08-13xAIアメリカ合衆国クローズドLLM
  7. B GPT-4o (2024-08-06)OpenAIアメリカ合衆国クローズドビジョン (VLM)128K
  8. D flux-1-dev-fp8Black Forest Labsドイツクローズド画像

7月

  1. C Llama 3.1 70B Instruct HFMetaアメリカ合衆国オープンウェイトLLM131K70.6B
  2. C Llama 3.1 8B Instruct HFMetaアメリカ合衆国オープンウェイトLLM32K8B
  3. B GPT-4o-mini (2024-07-18)OpenAIアメリカ合衆国クローズドビジョン (VLM)128K
  4. Llama 3.1 8B Instruct HFMetaアメリカ合衆国オープンウェイトLLM8B
  5. C gemma-2-2b-it HFGoogleアメリカ合衆国オープンウェイトLLM128K2.6B
  6. Llama 3.1 8B HFMetaアメリカ合衆国オープンウェイトLLM8B
  7. C Gemma 2 27B HFGoogleアメリカ合衆国クローズドLLM8K
  8. C Mistral Large 2407Mistral AIフランスクローズドLLM131K
  9. Mistral Nemo HFMistral AIフランスオープンウェイトLLM128K12.2B

6月

  1. C gemma-2-9b-it HFGoogleアメリカ合衆国クローズドLLM8K
  2. Llama 3 Groq 8B Tool Use HFGroqアメリカ合衆国オープンウェイトLLM8B
  3. DeepSeek Coder V2 Lite Instruct HFDeepSeek中国オープンウェイトLLM15.7B / 2.7B

5月

  1. B GPT-4o (2024-05-13)OpenAIアメリカ合衆国クローズドビジョン (VLM)128K

4月

  1. C llama-3-8b-instructMetaアメリカ合衆国オープンウェイトLLM8K
  2. C llama-3-70b-instructMetaアメリカ合衆国オープンウェイトLLM8K
  3. Meta Llama 3 8B HFMetaアメリカ合衆国オープンウェイトLLM8B
  4. Meta Llama 3 8B Instruct HFMetaアメリカ合衆国オープンウェイトLLM8B
  5. Mixtral 8x22B Instruct HFMistral AIフランスクローズドLLM66K
  6. OpenELM 1 1B Instruct HFAppleアメリカ合衆国オープンウェイトLLM1.1B
  7. B Qwen MaxAlibaba中国クローズドLLM33K

3月

  1. C claude-3-haiku-20240307Anthropicアメリカ合衆国クローズドビジョン (VLM)200K

2月

  1. C claude-3-opus-20240229Anthropicアメリカ合衆国クローズドLLM200K
  2. C claude-3-sonnet-20240229Anthropicアメリカ合衆国クローズドLLM200K

1月

  1. B Qwen PlusAlibaba中国クローズドLLM1M

リリース日はモデルカタログ(models.dev、LiteLLM、Hugging Face)に基づきます。リリース年しか分からないモデルは表示されません。その年のトップとは、現在当サイトのランキングで最も上位にあるその年のモデルです。

更新日 · 出典: models.dev (MIT), LiteLLM (MIT), LMArena (CC BY 4.0), Hugging Face

Arena (LMArena) scores: Arena Leaderboard Dataset by LMArena, CC BY 4.0. Modified by fedi.software (filtered, re-ranked, aggregated). Not endorsed by LMArena.

このタイムラインの見方

AI モデルのリリースを時間の順に並べた図です。上から新しい年が続き、年の中は月ごとに区切られています。一行が一つのモデルで、開発元とその本社がある国、重みが公開されているかどうか、モデルの種類、コンテキストウィンドウが並びます。オープンモデルにはパラメータ数も表示され、混合エキスパート(MoE)のモデルでは二つ目の数字が、トークンごとに実際に動くアクティブパラメータです。

載るのは AI ラボが自ら開発したモデルで、当サイトのリーダーボードに評価があるか、Hugging Face で重みが公開されているものに限ります。再販業者やルーター、コミュニティによるファインチューンは含めないので、誰が何を作ったかの記録として読めます。

バッジの意味

  • 「オープンウェイト」(open weights):モデルのファイルをダウンロードして手元で動かせます。必要なメモリはお使いのハードウェアに収まるオープンモデルで確かめられます。
  • 「クローズド」:開発元のアプリか API からしか使えません。
  • LLM はテキストのモデル、「ビジョン (VLM)」は画像も読めるモデルです。「推論」のモデルは答える前に段階を追って考えるため、一回の回答は遅く高くなりますが、数学やコード、計画づくりに強くなります。

クローズドの開発元はパラメータ数を公表していないので、その欄は推測で埋めずに空けています。

各年の上に並ぶモデル

年の見出しの上には、その年に出たモデルのうち、テキスト、コーディング、Web 開発、エージェント、画像、動画の各タスクで今リーダーボードの上位にいるものが並びます。当時の順位を再現したものではなく、今日の目で見た評価です。春に出たモデルが秋には追い抜かれていることもあり、この帯はその世代がリーダーボードで今どの位置にいるかを示します。

絞り込みと注意点

開発元、国、オープンウェイト、種類で絞り込めるほか、名前で検索もできます。年ごとに専用のページ(年版)があり、リンクを共有するときに便利です。リリース日は models.dev、LiteLLM、Hugging Face といったモデルカタログに載った日なので、発表日と数日ずれることがあります。リリース年しか分からないモデルは表示していません。国は会社の本社所在地で、データセンターや利用者の国ではありません。