モデルの重み公開とローカル実行

対象本文

第3章の、モデルの幅(対話の主役以外に音声認識、埋め込み、画像・文書理解が働く)、重みが公開されたモデルとセルフホストの距離、混成の役割分担(難しい推論は最大級のモデル、定型の前後処理は手元の小さなモデル)を補います。モデルの顔ぶれ、ライセンス、実行ツール、要求メモリは入れ替わりが速いため、本文は入口の例示(Whisper)にとどめ、顔ぶれの現況と仕様値はこの現況表が持ちます。

収集方法

2026年7月31日に、各プロジェクトの公式GitHubリポジトリ(openai/whisper、openai/gpt-oss、QwenLM/Qwen3、ollama/ollama、ggml-org/llama.cpp)とarXivの原論文を確認しました。提供者・開発元が示す性能・品質の主張は、条件が違うため横並びの順位付けに使っていません。

現在の答え

モデルの種別と重み公開の現況

エージェントが依存するモデルを種別で分けると、重み公開の成熟度が異なります。

種別代表例(確認済み)重み公開の状況
音声認識Whisper(OpenAI)2022年からコード・重みをMITで公開。tiny〜large・turboの6サイズ、必要VRAM約1〜10GB
対話・推論gpt-oss-120b/20b(OpenAI)、Qwen3(Alibaba)gpt-ossはApache 2.0。120bは80GB GPU 1枚、20bは16GBメモリで動作と公式記載。Qwen3はApache 2.0で0.6B〜235B(MoE)の多段展開
埋め込み・リランカー個別確認は次回更新現時点では横断的な傾向を判定しない
画像・文書理解個別確認は次回更新現時点では横断的な傾向を判定しない

**「重みが公開されている」と「オープンソース」は同義ではありません。**Apache 2.0やMITのものもあれば、利用条件付きの独自ライセンス(例: Meta Llama系のコミュニティライセンス)もあります。商用利用、再配布、派生モデルの扱いはモデルごとにライセンス本文を読みます。

実行ツール

量子化により、数B〜数十BパラメータのモデルがコンシューマGPUや統合メモリの開発機で動く水準になっています。

「試せる」と「引き受ける」の距離

ダウンロードして動かすまでの距離が縮んだことと、本番の依存として運用することは別問題です。同時実行とスループット(バッチング)、モデル版とツールチェーンの更新追随、GPU在庫と容量計画、監視と障害対応は、本文3.2〜3.3の在庫と段取りの問題として自分の請求書に載ります。エージェント内の役割分担(定型の前後処理を小さなモデルへ)を進める場合は、モデルごとに評価セットと版の記録が必要になります(本文3.4、第12章)。

一次資料

既知の未知

変更履歴