オープン・ウェイト・モデル完全ガイド：オープンソースLLMの実務者向け手引き（2026年版）

やあ r/MachineLearning、

私は、オープンウェイトの大規模言語モデルを扱う開発者およびエンジニア向けに、包括的なガイドをまとめました。これは単なるモデル比較ではありません。実際の問いに答える意思決定ツールです――「このモデルを使うべきか？」「どう使うべきか？」

主な特徴：

• 厳選されたベンチマーク（30以上のモデル：Qwen 3.5、Gemma 4、Llama 4、DeepSeek V4 など）
• ライセンスの内訳（Apache 2.0 とコミュニティライセンスの比較）
• ハードウェア要件（VRAMの見積もり付き）
• デプロイメントスタックと量子化ガイド
• 本番運用向けの微調整（ファインチューニング）推奨

よくあるシナリオ別のクイック選択：

• コード生成：DeepSeek-Coder-V3（33B、22GB Q4）
• 難しい推論／数学：QwQ-32B（32B、20GB Q4）
• VRAM ≤24GB の最良の汎用モデル：Qwen3.5-32B（32B、20GB Q4）
• エージェント／ツール利用：Mistral Small 4（22B、14GB Q4）

すべての項目に HuggingFace のリンク、技術レポート、実践的なデプロイのヒントを含めています。煽りはなく、実際のプロダクトを出荷するための実用的な洞察だけです。

こちらを確認：https://github.com/phlx/awesome-open-weight-models

どう思いますか？重要なモデルやユースケースが他にも抜けていますか？