Mozillaが9月15日に公開した「State of Open Source AI」レポートは、組織が業務の大半でオープンモデルを標準の選択肢として使用すべきだと指摘した。Moonshot AIのオープンウェイトモデル「Kimi K3」は、Artificial Analysis Intelligence IndexでAnthropicのクローズドモデル「Fable 5」にわずか3ポイント差まで迫る一方、コストはその30%で済む。MozillaのCTOであるRaffi Krikorianによると、クローズドモデルは、専門性が求められるプロフェッショナル業務、大量の情報へのアクセス、長いコンテキストで優位性がある。また、すぐに利用でき、コンプライアンスパッケージ、サポート、説明責任を提供することから選ばれている。オープンウェイトモデルはダウンロードできるものの、訓練データ、データパイプライン、訓練コードの大半は共有されていない。
DoorDashは、定型業務ではKimiを、より難しいタスクではFableを使用している。METRが人間の専門家の完了時間を基準に測定した「時間的地平」のデータによると、最高のクローズドモデルは、最高のオープンモデルが確実に完了できるタスクより1.7倍長いタスクを実行できる。Krikorianは、オープンモデルが7時間のタスクをこなせる時点で、クローズドモデルは12時間のタスクを完了でき、4か月後にはオープンモデルが12時間、クローズドモデルが約20時間に達すると述べた。8時間未満のタスクはどちらの種類のモデルにも任せられる一方、現在の差は主に8時間から12時間の業務で生じている。全般的に、12時間を超えるタスクを確実に遂行できるモデルは存在しない。
モデルがツールやメモリにアクセスできるようにする専用のソフトウェア層は、比較結果に影響を与える可能性がある。Vals AIの中立的なソフトウェアを用いたTerminal-Bench 2.1の評価では、Z.aiのGLM 5.2モデルがAnthropicのClaude Opus 4.7および4.8モデルに1ポイント以内まで迫り、完了したタスク当たりのコストは約5倍安かった。これによると、クローズドモデルへの支払いで得られるのは、8時間から12時間のタスクに限られる4か月分の優位性であり、そのコストは約5倍となる。
OpenRouterでは、2026年8月時点で、トークン量に基づく上位10モデルのうち8モデルがオープンウェイトモデルとなっている。一方、Linux Foundationの調査では、2025年5月から9月のデータによると、収益の4%をオープンモデル、96%をクローズドモデルが得た。Krikorianは、最良のオープンモデルが中国に、クローズドモデルが米国に集中していることがリスクになると指摘した。米国と欧州に代替エコシステムを構築するため、公共のコンピューティングプログラム、中立的な財団、企業、慈善団体による支援を提案し、訓練と評価のプロセスが不明なモデルを信頼するのは難しいと強調した。
なぜ重要なのか
この表は、組織にとって、単一のモデル種別に依存し続けるのではなく、タスクの所要時間、コスト、サポート、コンプライアンス要件に応じて選択する方が合理的であることを示している。オープンウェイトモデルは定型的で短時間の作業におけるコスト圧力を軽減する一方、クローズドモデルとの差は、より長時間で専門知識を要するタスクで顕著になる。しかし、どの選択肢も12時間を超える作業を確実に完了できないことから、自動化には依然として限界がある。結果が専用のソフトウェア層によって変わり得ることは、比較の際に生の性能スコアだけを見るべきではないことを示している。利用はオープンモデルに、収益はクローズドモデルに集中していることから、導入と商業的価値の違い、およびサポートサービスの役割が浮き彫りになっている。さらに、情報源におけるAnthropicモデルの命名の不整合により、比較を検証する必要がある。
用語：オープンウェイト
オープンウェイトとは、AIモデルの訓練済みパラメータをダウンロードできることを指す。訓練データやコードが公開されていない場合もあるため、オープンソースと同じ意味ではない。