🔬 【2026-07-01】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
2026-07-01 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
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…
NVIDIA: Nemotron 3 Super (free)
| 項目 | 値 |
|---|---|
| モデルID | nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b:free |
| コンテキスト長 | 1,000,000 tokens |
| 価格 | 無料 ($0) |
| モダリティ | text->text |
| Tokenizer | Other |
| リンク | OpenRouter |
NVIDIA Nemotron 3 Super is a 120B-parameter open hybrid MoE model, activating just 12B parameters for maximum compute efficiency and accuracy in complex multi-agent applications. Built on a hybrid Mamba-Transformer…
NVIDIA: Nemotron Nano 12B 2 VL (free)
| 項目 | 値 |
|---|---|
| モデルID | nvidia/nemotron-nano-12b-v2-vl:free |
| コンテキスト長 | 128,000 tokens |
| 価格 | 無料 ($0) |
| モダリティ | text+image+video->text |
| Tokenizer | Other |
| リンク | OpenRouter |
NVIDIA Nemotron Nano 2 VL is a 12-billion-parameter open multimodal reasoning model designed for video understanding and document intelligence. It introduces a hybrid Transformer-Mamba architecture, combining transformer-level accuracy with Mamba’s…
⚖️ 3モデル比較
| モデル | コンテキスト | 用途 |
|---|---|---|
| Google: Gemma 4 31B (free) | 262,144 | 文書分析・エージェント |
| NVIDIA: Nemotron 3 Super (free) | 1,000,000 | 長文分析・RAG・コード生成 |
| NVIDIA: Nemotron Nano 12B 2 VL (free) | 128,000 | チャット・軽量タスク |
🔗 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
- Nemotron 3 Super (120B, 1M ctx) — バランス型
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