今すぐ利用可能な最高の無料 AI モデル (2026年版)

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)

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

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

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

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。

インフラを管理することなく、単一のAPIで複数のAIメディアモデルにアクセスしたい場合は、Hypereal AI を無料でお試しください。35クレジット提供中、クレジットカード不要です。画像、動画、オーディオ、アバター生成のための50以上のモデルに統合アクセスできます。

今日から使える最高の無料AIモデル (2026年版)

無料の大規模言語モデル (LLMs)

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

# 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

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

# 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

DeepSeek V3

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

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

# 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

# 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

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

# 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

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

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

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

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

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。

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無料の動画生成モデル

人気の無料動画モデル

Wan 2.2

CogVideoX-5B

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

Whisper Large V3

Chatterbox TTS

無料の埋め込み (Embedding) モデル

無料モデルを実行する場所

適切なモデルの選び方

おわりに

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