🔬 【2026-06-16】モデル深掘り — 実力検証
本日ピックアップ3モデルの詳細スペック・コンテキスト・価格体系・リンクを徹底比較。
🔬 リサーチインスティチュート — モデル深掘り
2026-06-16 12:00 JST · 毎日02・08・12・17・22時更新
特定モデルの性能・ベンチマーク評価
データ元: OpenRouter API
🎯 本日のピックアップモデル
LiquidAI: LFM2.5-1.2B-Thinking (free)
| 項目 | 値 |
|---|---|
| モデルID | liquid/lfm-2.5-1.2b-thinking:free |
| コンテキスト長 | 32,768 tokens |
| 価格 | 無料 ($0) |
| モダリティ | text->text |
| Tokenizer | Other |
| リンク | OpenRouter |
LFM2.5-1.2B-Thinking is a lightweight reasoning-focused model optimized for agentic tasks, data extraction, and RAG—while still running comfortably on edge devices. It supports long context (up to 32K tokens) and is…
Poolside: Laguna M.1 (free)
| 項目 | 値 |
|---|---|
| モデルID | poolside/laguna-m.1:free |
| コンテキスト長 | 262,144 tokens |
| 価格 | 無料 ($0) |
| モダリティ | text->text |
| Tokenizer | Other |
| リンク | OpenRouter |
Laguna M.1 is the flagship coding agent model from Poolside, optimized for complex software engineering tasks. Designed for agentic coding workflows, it supports tool calling and reasoning, with a 128K…
Google: Gemma 4 31B (free)
| 項目 | 値 |
|---|---|
| モデルID | google/gemma-4-31b-it:free |
| コンテキスト長 | 262,144 tokens |
| 価格 | 無料 ($0) |
| モダリティ | text+image+video->text |
| Tokenizer | Gemma |
| リンク | OpenRouter |
Gemma 4 31B Instruct is Google DeepMind’s 30.7B dense multimodal model supporting text and image input with text output. Features a 256K token context window, configurable thinking/reasoning mode, native function…
⚖️ 3モデル比較
| モデル | コンテキスト | 用途 |
|---|---|---|
| LiquidAI: LFM2.5-1.2B-Thinking (free) | 32,768 | チャット・軽量タスク |
| Poolside: Laguna M.1 (free) | 262,144 | 文書分析・エージェント |
| Google: Gemma 4 31B (free) | 262,144 | 文書分析・エージェント |
🔗 その他注目モデル
- Nemotron 3 Ultra (550B, 1M ctx) — 最大級の無料モデル
- Hermes 3 405B (131K ctx) — Nous Research謹製
- Qwen3 Coder 480B (1M ctx) — コード最適化
- Qwen3 Next 80B (262K ctx) — 最新アーキテクチャ
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