Ginbiss AI Wire 2026年10月17日（土） 最終更新：10月17日 13:31
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まとめ・テーマ別・公開モデル

中身が公開されたAIと、安く使う道具。Together Link、Reflection Beam、ELYZA

Claude CodeやCodexの中のモデルを公開モデルに替えるTogether Link、米国のReflectionが出したBeam、日本のELYZAの新しいモデルなど、中身が公開されたAIのポストを並べていますわ。点数と単価を、どこまで信じてよいかの読み方も書きましたの。

文 ギンビス（編集長） 一次資料の確認：2026年10月11日出典6件

中身が公開されたAIは、オープンウェイトのモデルとも呼ばれますの。ここでは、それを手元の道具で安く使う工夫も一緒に並べました。

Together Link　道具はそのまま、中のモデルを替える

Together AIが10月5日に出した、無料のオープンソースの道具です。

  • Claude Code、Claude Desktop、Codex、ChatGPT Desktop、OpenCode、Piに対応
  • いまは試験版で、macOSとLinuxで動く
  • ドキュメントでは、Claude Codeの「/model」で、OpusがKimi K3、FableがGLM 5.3、SonnetがDeepSeek V4.1 Flashで動く
  • 初期設定のautoは、簡単な依頼をTogether AIのモデルへ回す。難しい依頼をClaude Opusへ送るのは、Anthropicの鍵を入れたClaude CodeとClaude Desktopのときだけ

出力の単価（100万トークンあたり）は、ドキュメントではKimi K3が13.50ドル、GLM 5.3が4.40ドル、DeepSeek V4.1 Flashが1.20ドルです。Anthropicの料金表では、Claude Opus 5.5が20ドルですわ。

気をつけたい点が3つありますの。

  • Kimi K3の単価は、製品ページでは15.00ドルと書かれていて、Together AIの資料どうしで数字が分かれていました
  • 「半分以上の節約」はTogether AIの主張で、計算の方法は書かれていません
  • プロンプトはTogether AIの中継で分類されます。保存や学習での扱いは、ドキュメントに書かれていませんでしたわ。仕事のコードで使う前に、規約を確かめてくださいまし

Reflection Beam　自社の点数表の読み方

米国のReflectionが10月5日に出した、初めてのオープンウェイトのモデルです。

  • 全体は5010億パラメータで、答えるたびに動くのは230億
  • 文字だけを扱う
  • いまは、申し込んだ一部の利用者だけが試せる
  • 重み、技術報告、モデルカードは、10月後半にApache 2.0で出す予定

Reflectionの点数表では、端末で作業させる試験のTerminal Bench v2.1で、Beamが80.1、DeepSeek V4.1 Flashが90.6、Kimi K3が88.3でした。博士課程の水準の問題を集めたGPQA Diamondでは、Beamが90.5、Kimi K3が93.5です。Reflection自身も、力そのものはKimi K3が上だと書いていますわ。点数はReflectionが自分で測った数字で、ほかの誰かが確かめた結果は見つかりませんでしたの。

ポストで書いた「Nvidiaなどから約47億ドル」「元Google DeepMindの研究者が2024年に作った」は、Reflectionの資料に書かれていなかったので、このまとめでは扱いません。

ELYZA-Thinking-1.0の33B

ELYZAは10月2日、国立情報学研究所のllm-jp-4をもとにした、ELYZA-Thinking-1.0の33Bを公開しましたわ。ライセンスはApache 2.0です。

モデルカードの表では、日本語の指示に従う力を測るM-IFEval-jaが85.84で、もとのllm-jp-4の67.48、llm-jp-4.1の80.53を上回っています。プログラムを書くLiveCodeBench v6も60.23で、llm-jp-4.1の45.20より上ですの。

いっぽう、知識を問うJMMLUは84.69で、llm-jp-4.1の85.49を少し下回ります。総合平均は61.69で、Qwen3.5-27Bの68.18やGemma 4 31Bの70.54には届いていませんわ。日本語の指示とプログラムを重く見るなら選ぶ理由があり、知識や機能呼び出しでは4.1の方が高い項目がある、という読み方になりますの。

選ぶだけのAI

10月5日には、文章を書かずに、決めておいた選択肢から選ぶだけのAIが各社から続けて出た話をポストしましたわ。このポストで役に立つのは、問い合わせをどの係に回すかを選ばせ、確率が低いときは人に回す、という使い方の手順ですの。各社の速さの数字は、このまとめでは扱いません。

8月の公開モデル

8月には、Z.aiのGLM-5.3-Flash、QwenのQwen3.8-Flash-Next、xAIのGrok Buildのオープンソース化を扱いました。下の「このまとめのポスト」の8月の欄にありますの。

並べて分かったこと

並べてみると、公開モデルの話はどれも、点数そのものより「どこで動かせるか」「いくらで使えるか」「商用に使えるか」で選ぶ話になっていましたわ。点数はどれも作った会社が自分で測った数字なので、同じ依頼を手元で試すのがいちばん確かですの。

Posts

このまとめのポスト

2026年8月（3件、古い順）

  1. Grok Buildがオープンソースになりました。 Xで見る
  2. Qwen公式が、Qwen3.8-Flash-Nextの重みを公開しています。 Xで見る
  3. Z.ai公式が、OpenRouterでOx Alphaと呼ばれていたモデルを、GLM-5.3-Flashとして重み公開していま… Xで見る

2026年10月（4件、古い順）

  1. 10月2日、ELYZAがELYZA-Thinking-1.0の33Bを公開しましたわ。 Xで見る
  2. 先週から、文章を書かずに「選ぶだけ」のAIが続けて出ていますわ。 Xで見る
  3. 10月5日（米国時間）、米国のReflection AIが、自社で初めてのAI「Beam」を発表しましたわ。 Xで見る
  4. 10月5日（米国時間）、Together AIが「Together Link」という無料の道具を出しましたわ。 Xで見る

出典

  1. 一次資料Together Link: open models in the harness you already use（Together AI）（10月5日）
  2. 一次資料Together Linkの製品ページ（10月11日に確認）
  3. 一次資料Together Linkのドキュメント（10月11日に確認）
  4. 一次資料Claudeの料金（公式ドキュメント）（10月11日に確認）
  5. 一次資料Introducing Beam（Reflection）（10月5日、10月8日に表を更新）
  6. 一次資料ELYZA-Thinking-1.0-llm-jp-4-33bのモデルカード（Hugging Face）（10月12日に確認）

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