今すぐ利用可能な最高の無料 AI モデル (2026年版)
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今日から使える最高の無料AIモデル (2026年版)
AIモデルの状況は、オープンソースとフリーアクセスへと劇的にシフトしました。2026年現在、世界クラスの言語モデル、画像生成、動画作成、音声合成を、費用を一切かけずに実行できます。一部のモデルはローカルのハードウェアで動作し、また一部はホストされたAPIを通じて無料で利用可能です。
このガイドでは、あらゆる主要カテゴリーにおける最高の無料AIモデルをカタログ化し、品質、ハードウェア要件、実用的な使い方のコツについて、正直な評価をまとめています。
無料の大規模言語モデル (LLMs)
人気の無料LLMランキング
| モデル名 | パラメータ数 | ライセンス | 品質 | 最適な用途 |
|---|---|---|---|---|
| Llama 3.3 70B | 70B | Llama 3.3 License | 優秀 | 汎用目的 |
| Qwen 2.5 72B | 72B | Apache 2.0 | 優秀 | コーディング、多言語 |
| DeepSeek V3 | 671B (MoE) | MIT | 優秀 | 推論、コーディング |
| Gemma 2 27B | 27B | Gemma License | 非常に良い | 効率的な推論 |
| Mistral Small 24B | 24B | Apache 2.0 | 非常に良い | 多言語、高速動作 |
| Phi-4 14B | 14B | MIT | 良い | 小規模モデルタスク |
| Llama 3.1 8B | 8B | Llama 3.1 License | 良い | ローカル環境への展開 |
Llama 3.3 70B
Metaの Llama 3.3 70B は、最も強力なオープンウェイトモデルの一つです。多くのベンチマークで GPT-4o クラスの性能に匹敵、あるいはそれを上回りつつ、商用利用も無料です。
# Ollamaでローカル実行
ollama pull llama3.3:70b
# または、より小型の8Bバリアントを使用
ollama pull llama3.1:8b
70Bに必要なハードウェア: 48GB以上の VRAM (A6000 または 3090 の2枚挿し)、もしくは CPU 推論(低速)の場合は 64GB の RAM。8B バリアントは、8GB VRAM を搭載した現代的な GPU であれば動作します。
無料APIアクセス: Google AI Studio (OpenRouter 経由)、Groq、Together AI (無料クレジット)、Cloudflare Workers AI。
Qwen 2.5 72B
Alibabaの Qwen 2.5 は、コーディングおよび多言語タスクにおいて最強のオープンソースモデルです。Apache 2.0 ライセンスにより、商用利用に制限はありません。
# ローカルで実行
ollama pull qwen2.5:72b
# コーディング特化型バリアント
ollama pull qwen2.5-coder:32b
際立った特徴: 128K のコンテキストウィンドウ、ネイティブなツール呼び出し(tool calling)、中国語、日本語、韓国語、および欧州言語での強力なパフォーマンス。
DeepSeek V3
DeepSeek V3 は、総パラメータ数 671B の Mixture-of-Experts (MoE) アーキテクチャを採用していますが、1トークンあたりにアクティブ化されるのは 37B のみです。数値から想像するよりも効率的ですが、ローカル推論には依然としてそれなりのハードウェアが必要です。
無料APIアクセス: DeepSeek は無料のAPI枠を提供しています。また、Together AI や OpenRouter でも利用可能です。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="your-deepseek-key",
base_url="https://api.deepseek.com"
)
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-chat",
messages=[{"role": "user", "content": "Solve this step by step: What is the integral of x*sin(x)?"}]
)
print(response.choices[0].message.content)
無料の画像生成モデル
人気の無料画像モデルランキング
| モデル名 | タイプ | ライセンス | 品質 | ハードウェア |
|---|---|---|---|---|
| FLUX.1 Dev | Diffusion Transformer | FLUX.1-dev License | 優秀 | 12GB+ VRAM |
| Stable Diffusion 3.5 Large | Diffusion Transformer | Stability Community | 優秀 | 8GB+ VRAM |
| FLUX.1 Schnell | Diffusion Transformer | Apache 2.0 | 非常に良い | 12GB+ VRAM |
| Stable Diffusion XL | Latent Diffusion | Open RAIL-M | 良い | 6GB+ VRAM |
| Playground v3 | Diffusion Transformer | Playground License | 良い | 12GB+ VRAM |
FLUX.1
Black Forest Labsの FLUX.1 は、現在のオープンソース画像生成における王者です。Dev バリアントは、Midjourney や DALL-E 3 に匹敵する画像を生成します。Schnell は速度に最適化された高速バリアントです。
# ComfyUI APIを使用する場合
import requests
import json
workflow = {
"prompt": {
"3": {
"class_type": "KSampler",
"inputs": {
"seed": 42,
"steps": 20,
"cfg": 1.0,
"sampler_name": "euler",
"scheduler": "simple",
"denoise": 1.0,
"model": ["4", 0],
"positive": ["6", 0],
"negative": ["7", 0],
"latent_image": ["5", 0]
}
}
}
}
無料APIアクセス: Hugging Face Inference API, Cloudflare Workers AI (SDXL)。
Stable Diffusion 3.5 Large
Stability AI の最新オープンモデルで、80億パラメータを搭載しています。複雑なプロンプトの理解、テキストの描画、および多様なアートスタイルの再現において SDXL よりも優れています。
# ComfyUI経由でインストール
cd ComfyUI/models/checkpoints
wget https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-3.5-large/resolve/main/sd3.5_large.safetensors
無料の動画生成モデル
人気の無料動画モデル
| モデル名 | 最大長 | 解釈度 | ライセンス | ハードウェア |
|---|---|---|---|---|
| Wan 2.2 | 5秒 | 720p | Apache 2.0 | 8GB+ VRAM |
| CogVideoX-5B | 6秒 | 720p | Apache 2.0 | 24GB+ VRAM |
| LTX Video | 5秒 | 768x512 | LTXV License | 12GB+ VRAM |
| Mochi 1 | 5秒 | 480p | Apache 2.0 | 24GB+ VRAM |
Wan 2.2
Alibabaの Wan 2.2 は、2026年初頭時点で最強のオープンソース動画モデルです。Text-to-Video および Image-to-Video をサポートし、Kling や Runway といった商用サービスに迫る驚異的な品質を実現しています。
# ComfyUIで実行 (Wan2.2ノードが必要)
# 1.3Bモデルは 8GB VRAM で動作
# 14Bモデルは 24GB+ VRAM が必要
ollama pull wan2.2:1.3b # 軽量バリアント
際立った特徴: MoE アーキテクチャにより、14B モデルでありながら驚くほど効率的です。多くのプロンプトで Kling 2.0 に匹敵する品質を提供します。
CogVideoX-5B
Zhipu AI と清華大学によって開発されました。動きの一貫性が高く、滑らかでコヒーレントな動画を生成します。
無料APIアクセス: Hugging Face Inference API や、いくつかのコミュニティホスト型エンドポイントで利用可能です。
無料のオーディオおよび音声モデル
人気の無料オーディオモデル
| モデル名 | タイプ | ライセンス | 品質 | ハードウェア |
|---|---|---|---|---|
| Whisper Large V3 | Speech-to-Text | MIT | 優秀 | 4GB+ VRAM |
| Chatterbox TTS | Text-to-Speech | Apache 2.0 | 優秀 | 4GB+ VRAM |
| Bark | Text-to-Speech | MIT | 非常に良い | 8GB+ VRAM |
| MusicGen Large | 音楽生成 | MIT | 非常に良い | 12GB+ VRAM |
| Fish Speech 1.5 | Text-to-Speech | Apache 2.0 | 優秀 | 4GB+ VRAM |
Whisper Large V3
OpenAIの Whisper は、依然として音声認識のゴールドスタンダードです。100以上の言語をサポートし、控えめなスペックのハードウェアでもローカル実行が可能です。
import whisper
model = whisper.load_model("large-v3")
result = model.transcribe("audio.mp3")
print(result["text"])
無料APIアクセス: Groq (極めて高速), Cloudflare Workers AI, Hugging Face。
Chatterbox TTS
Resemble AIの Chatterbox は、ブラインドテストにおいて ElevenLabs に匹敵する自然な音声色を生成します。短い音声サンプルからのボイスクローニングをサポートしています。
from chatterbox.tts import ChatterboxTTS
model = ChatterboxTTS.from_pretrained("cuda")
wav = model.generate(
"Hello, this is a free open-source text to speech model.",
audio_prompt_path="reference_voice.wav"
)
無料の埋め込み (Embedding) モデル
| モデル名 | 次元数 | ライセンス | 品質 |
|---|---|---|---|
| BGE-M3 | 1024 | MIT | 優秀 |
| Nomic Embed v1.5 | 768 | Apache 2.0 | 非常に良い |
| GTE-Large | 1024 | MIT | 非常に良い |
| E5-Mistral-7B | 4096 | MIT | 優秀 |
これらは RAG システム、セマンティック検索、レコメンデーションエンジンの構築に不可欠です。すべてローカル実行、または Hugging Face 経由で無料で利用できます。
from sentence_transformers import SentenceTransformer
model = SentenceTransformer("BAAI/bge-m3")
embeddings = model.encode(["What is vector search?", "How do embeddings work?"])
print(f"Similarity: {embeddings[0] @ embeddings[1]:.3f}")
無料モデルを実行する場所
| プラットフォーム | タイプ | 最適な用途 | コスト |
|---|---|---|---|
| Ollama | ローカル | 自分のマシンでのLLM利用 | 無料 (自身のハードウェア) |
| ComfyUI | ローカル | 画像・動画生成 | 無料 (自身のハードウェア) |
| Google Colab | クラウドノートブック | GPUアクセス (T4無料枠) | 無料枠あり |
| Hugging Face Spaces | クラウドホスティング | デモ、小規模アプリ | 無料枠あり |
| Kaggle Notebooks | クラウドノートブック | デュアル T4 GPU 無料利用 | 無料 (週30時間) |
適切なモデルの選び方
以下の意思決定ツリーを参考にしてください:
- 一般的なタスク用のLLMが必要? Llama 3.3 70B (無料APIなら Groq 経由) または Qwen 2.5 72B から始めてください。
- 画像を生成したい? 品質なら FLUX.1 Dev、速度なら FLUX.1 Schnell。
- 動画生成が必要? オープンソースでは Wan 2.2 が明確なリーダーです。
- 音声合成が必要? 品質なら Chatterbox TTS、多言語対応なら Fish Speech 1.5。
- 文字起こし(トランスクリプション)が必要? Whisper Large V3。Groq を使えば無料で高速。
- 限られたGPUでローカル実行したい? LLMは Llama 3.1 8B または Phi-4 14B、画像は SDXL が適しています。
おわりに
2026年、無料のAIモデルと有料のAIモデルの差は劇的に縮まりました。Llama 3.3、FLUX.1、Wan 2.2 のようなモデルは、1年前には高価な商用APIでしか不可能だった結果を提供しています。ローカルで実行する場合でも、無料のAPIティアを利用する場合でも、AIを使って何かを構築するのに今ほど最適な時期はありません。
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