2026年7月、オープンソース・ローカルLLMの世界はかつてなく騒がしい。中国Z.aiの新モデルがNVIDIA製GPUを一切使わずに開発され性能ランキング首位に立ち、AlibabaのQwen3.6は27Bという比較的小さいモデルが自社の397B級MoEを上回る結果を出した。GoogleのGemma 4、DeepSeekの新フラッグシップ、Mistralの数学証明特化モデルなど、各社の動きを一次情報ベースで整理する。
GLM-5.2（Z.ai）――Huawei製半導体のみで学習、オープンウェイト首位に
中国・Z.ai（旧Zhipu AI）が公開したGLM-5.2は、MITライセンス（地域制限なし）で重みを無償公開する大規模モデル。特筆すべきは、NVIDIA製GPUを一切使わず、約10万基のHuawei Ascend 910Bと独自フレームワーク「MindSpore」だけで学習された点だ。Z.aiは米国のEntity List（禁輸リスト）に載る企業でありながら、Artificial Analysisの Intelligence Index で他の主要オープンウェイトモデルを抑えて首位（51点）を記録し、コーディングベンチマークSWE-bench Proでも62.1点とGPT-5.5（58.6点）を上回ったとする第三者検証も出ている。vLLMや中国製アクセラレータ向け推論エンジン（vLLM-Ascend、SGLang等）にも対応しており、開発者は自前のハードウェアで動かせる。
出典: Tom’s Hardware、Interconnects
Qwen3.6-27B（Alibaba）――27Bの密モデルが自社397B MoEを凌ぐ
QwenチームはApache 2.0ライセンスでQwen3.6-27Bを公開した。Gated DeltaNet（線形アテンション）と通常の自己注意を組み合わせたハイブリッド構造を採用し、パラメータ数が27Bと控えめながら、コーディング系ベンチマーク（SWE-bench Verified 77.2点など）で自社の旧世代フラッグシップQwen3.5-397B-A17B（397B総パラメータ／17B有効）を上回った。BF16では約56GBでH100 1枚に収まり、4bit量子化なら16GB以上のRAMを積む一般的なコンシューマー機でも動作する。同時に公開されたMoE版Qwen3.6-35B-A3Bも、有効パラメータ約3Bのモデルとしては最高クラスの性能を示している。
出典: MarkTechPost
Gemma 4（Google DeepMind）――Gemini 3譲りの技術をApache 2.0で公開
GoogleはGemma 4ファミリーをApache 2.0ライセンスで公開した。Gemini 3と同じ研究基盤から派生したモデルで、31B・26B（MoE、有効4B）・E4B・E2Bの4サイズを用意し、Androidスマートフォンからノートパソコン、開発ワークステーションまで幅広いハードウェアで動かせるよう設計されている。31BモデルはLM Arenaのテキスト部門でオープンモデル中3位にランクイン。マルチモーダル対応、設定可能な思考モード、システムロールのネイティブサポートなどが新機能として挙げられており、OllamaやLM Studioからもすぐ利用できる。
出典: Google公式ブログ
DeepSeek V4 Pro／Flash――1.6兆パラメータMoEで低価格路線を継続
DeepSeekのV4シリーズは、V4 Pro（高性能・エージェント向け）とV4 Flash（低コスト・高速）の2段構成。V4 Proは1.6兆パラメータのMoEで、コンテキスト長は実質100万トークンに達する。西側の主要クローズドモデルに比べて一桁安い価格設定を維持しており、実運用のエージェント基盤に組み込む動きも報告されている。OpenRouterの分析では、V4 Flashが「実際の本番パイプラインにすぐ置き換えられた初のオープンウェイトモデル」と評されるなど、コスト対性能の良さで採用が進んでいる。
出典: OpenRouter Blog
Mistral Leanstral 1.5――数学の形式証明に特化したオープンモデル
Mistral AIは、証明支援系言語Lean 4向けのコードエージェントモデルLeanstral 1.5をApache 2.0で公開した。総パラメータ119B・有効6BのMoEで、数学オリンピック形式のベンチマークPutnamBenchで672問中587問を解き、FATE-H／FATE-Xでも高スコアを記録。RustコードをLeanに変換して形式的に性質を検証する用途にも使われ、57リポジトリを検証した際には未報告のバグ5件を含む47件の問題を検出したという。Hugging Faceから重みをダウンロードして自前のvLLMサーバーで動かすことも可能。
出典: TestingCatalog
主要オープンウェイトモデル比較（2026年7月時点）
| モデル | 提供元 | ライセンス | 規模 | 特徴 |
|---|---|---|---|---|
| GLM-5.2 | Z.ai | MIT | 非公開（大規模MoE） | Huawei Ascend製半導体のみで学習、Intelligence Index首位 |
| Qwen3.6-27B | Alibaba | Apache 2.0 | 27B（Dense） | 自社397B MoEをコーディングで上回る |
| Gemma 4 31B | Google DeepMind | Apache 2.0 | 31B | Gemini 3技術を継承、Arena系で3位 |
| DeepSeek V4 Pro | DeepSeek | オープンウェイト | 1.6T（MoE） | 実質100万トークンコンテキスト、低価格 |
| Leanstral 1.5 | Mistral AI | Apache 2.0 | 119B総/6B有効（MoE） | Lean 4形式証明・バグ検出に特化 |
主な情報源
- Tom’s Hardware: Z.ai’s GLM-5.2 tops open-weight rankings on Huawei silicon
- Interconnects: GLM-5.2 is the step change for open agents
- MarkTechPost: Alibaba Qwen releases Qwen3.6-27B
- Google Blog: Gemma 4, the most capable open models
- OpenRouter Blog: The Open Weight Models that Matter, June 2026
- TestingCatalog: Mistral releases Leanstral 1.5
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