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
- テキスト B DeepSeek V3DeepSeek
- コーディング B DeepSeek V3DeepSeek
- 画像 D flux-1-dev-fp8Black Forest Labs
- 動画 C veo-2Google
12月
- B DeepSeek V3 HFDeepSeek中国オープンウェイトLLM164K685B / 37B
- B gemini-2.0-flash-001Googleアメリカ合衆国クローズドビジョン (VLM)990K
- C Llama 3.3 70B Instruct HFMetaアメリカ合衆国オープンウェイトLLM24K70.6B
- B OpenAI o1OpenAIアメリカ合衆国クローズドビジョン (VLM)200K
- C veo-2Googleアメリカ合衆国クローズド動画
- EXAONE 3.5 7.8B Instruct AWQ HFLG AI Research韓国オープンウェイトLLM7.8B
11月
- B Qwen2.5 Coder 32B Instruct HFAlibaba中国オープンウェイトLLM33K32.8B
- Qwen2.5 Coder 14B Instruct HFAlibaba中国オープンウェイトLLM14.8B
- C Mistral LargeMistral AIフランスオープンウェイトLLM131K
10月
- C Aya Expanse 32BCohereカナダオープンウェイトLLM128K
- B claude-3-5-haiku-20241022Anthropicアメリカ合衆国クローズドビジョン (VLM)200K
- 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
- D Llama 3.2 1B Instruct HFMetaアメリカ合衆国オープンウェイトLLM60K1.2B
- C Llama 3.2 3B Instruct HFMetaアメリカ合衆国オープンウェイトLLM80K3.2B
- Llama 3.2 1B HFMetaアメリカ合衆国オープンウェイトLLM1.2B
- Llama 3.2 3B HFMetaアメリカ合衆国オープンウェイトLLM3.2B
- Qwen2.5 Coder 1.5B HFAlibaba中国オープンウェイトLLM1.5B
- Qwen2.5 1.5B Instruct HFAlibaba中国オープンウェイトLLM1.5B
- Qwen2.5 32B Instruct HFAlibaba中国オープンウェイトLLM32.8B
- Qwen2.5 3B Instruct HFAlibaba中国オープンウェイトLLM3.1B
- Qwen2.5 Coder 7B Instruct HFAlibaba中国オープンウェイトLLM7.6B
- Qwen2.5 14B Instruct HFAlibaba中国オープンウェイトLLM14.8B
- Qwen2.5 7B HFAlibaba中国オープンウェイトLLM7.6B
- B o1-miniOpenAIアメリカ合衆国クローズドLLM128K
- B Qwen2.5 72B Instruct HFAlibaba中国オープンウェイトLLM131K72.7B
- Qwen2.5 7B Instruct HFAlibaba中国オープンウェイトLLM131K7.6B
- 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
- C Command R (08-2024)CohereカナダオープンウェイトLLM128K
- C Command R+ (08-2024)CohereカナダオープンウェイトLLM128K
- Hermes 3 70B Instruct HFNous Researchアメリカ合衆国オープンウェイトLLM66K70.6B
- Hermes 3 405B Instruct HFNous Researchアメリカ合衆国クローズドLLM131K
- B grok-2-2024-08-13xAIアメリカ合衆国クローズドLLM131K
- B grok-2-mini-2024-08-13xAIアメリカ合衆国クローズドLLM
- 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
- D flux-1-dev-fp8Black Forest Labsドイツクローズド画像
7月
- C Llama 3.1 70B Instruct HFMetaアメリカ合衆国オープンウェイトLLM131K70.6B
- C Llama 3.1 8B Instruct HFMetaアメリカ合衆国オープンウェイトLLM32K8B
- 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
- Llama 3.1 8B Instruct HFMetaアメリカ合衆国オープンウェイトLLM8B
- C gemma-2-2b-it HFGoogleアメリカ合衆国オープンウェイトLLM128K2.6B
- Llama 3.1 8B HFMetaアメリカ合衆国オープンウェイトLLM8B
- C Gemma 2 27B HFGoogleアメリカ合衆国クローズドLLM8K
- C Mistral Large 2407Mistral AIフランスクローズドLLM131K
- Mistral Nemo HFMistral AIフランスオープンウェイトLLM128K12.2B
6月
- C gemma-2-9b-it HFGoogleアメリカ合衆国クローズドLLM8K
- Llama 3 Groq 8B Tool Use HFGroqアメリカ合衆国オープンウェイトLLM8B
- DeepSeek Coder V2 Lite Instruct HFDeepSeek中国オープンウェイトLLM15.7B / 2.7B
5月
- 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
- C llama-3-8b-instructMetaアメリカ合衆国オープンウェイトLLM8K
- C llama-3-70b-instructMetaアメリカ合衆国オープンウェイトLLM8K
- Meta Llama 3 8B HFMetaアメリカ合衆国オープンウェイトLLM8B
- Meta Llama 3 8B Instruct HFMetaアメリカ合衆国オープンウェイトLLM8B
- Mixtral 8x22B Instruct HFMistral AIフランスクローズドLLM66K
- OpenELM 1 1B Instruct HFAppleアメリカ合衆国オープンウェイトLLM1.1B
- B Qwen MaxAlibaba中国クローズドLLM33K
3月
- 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
- C claude-3-opus-20240229Anthropicアメリカ合衆国クローズドLLM200K
- C claude-3-sonnet-20240229Anthropicアメリカ合衆国クローズドLLM200K
1月
- 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。