2026年8月14日／株式会社東京ネット工務店 海老沢敦
① 事実
Vol.05で、政府の命令でAIが三週間止まった話を書きました。その続きが起きています。
2026年6月中旬、GLM 5.2 というAIが公開された。オープンウェイト（AIそのものが、ファイルとして無料で公開されている形。誰でもダウンロードして、自社の機械の中で動かせる）である。
性能は、オープンウェイトの中で1位。Artificial Analysisという第三者の指標（各社のAIを共通の物差しで採点したもの。100点満点の試験ではなく、世界の最上位でも50点台に並ぶ物差しである）で51点。有料の最上位クラスであるClaude Fable 5の、約5ポイント下にあたる。
公開は、米国の輸出管理の指令がAnthropicにFable 5とMythos 5の停止を強いた、その数日後である。
止められたモデルの隣に、止められない形をしたものが並んだ。
値段
2026年4月に公開された DeepSeek V4 Flash は、100万トークン（AIが読み書きする文章の量の単位。日本語ならおおむね1文字が1〜2トークン。100万トークンは、単行本にして数冊分にあたる）あたり、入力0.14ドル・出力0.28ドル。こちらが送った文章の分と、AIが書いて返した文章の分で、値段が別に付く。
GPT-5.5の出力の料金と比べて、およそ150分の1である。
性能が落ちているわけではない。プログラムの修正課題を実際に解かせる試験（SWE-bench Verified）で<strong>79.0%</strong>。同じ試験でDeepSeek V4 Proは<strong>80.6%</strong>を出しており、OpenRouter（各社のAIへの接続を仲介する事業者）はこれを「GPT-5.5クラスの水準に並んだ」と書いている。
そしてV4 Flashについては、こう書いている——「フロンティアモデル（現時点で最も性能の高い最先端AI群）の現実的な代替として、開発チームが実際の業務の流れにそのまま投入した、最初のオープンウェイトモデル」。
差は、縮んでいない。一定のまま続いている
OpenRouterの分析はこう書いている。オープンウェイトのモデルは米国のフロンティア勢に追随しており、<strong>「3〜6か月の差を、18か月以上にわたって一定に保っている」。</strong> そして<strong>「フロンティア勢が引き離しにかかっている様子は、少なくとも現時点では見えない」。</strong>
7月20日には、AI研究者のNathan Lambertが同じことを別の言い方で書いている。「議論されてきた6〜9か月の差は、3〜5か月程度まで縮まった」。
つまり、最先端と無料の差は、詰まりも開きもせず、数か月のところで固定されている。
7月には、史上最大のものが出た
Moonshot AIの Kimi K3。公式のモデルカードによれば、パラメータ（AIの中身の数値の個数。多いほど大きい）は2.8兆、うち一度の処理で実際に使うのは1,040億。一度に読み込める分量（文脈窓）は1,048,576トークン——本一冊分をはるかに超える。
7月16日に発表され、7月27日に、そのファイルが誰でもダウンロードできる形で公開された。 公開された時点で、史上最大のオープンウェイトモデルである。ベンチマーク（共通の試験）では、Vals AI指数で総合2位、Artificial Analysisの指数で総合3位、利用者が実際に目にする画面まわりのプログラムを書かせて競う場では1位を取っている。
そして、中国だけの話ではない
オープンウェイトで2位に付けているのは、米NVIDIAの <strong>Nemotron 3 Ultra</strong>（48点）である。OpenRouterはこれを<strong>「強いオープンウェイトモデルが中国のラボからだけ出ているわけではない、という最も明確な証拠」</strong>と書いている。
ただし、「無料」の中身は、一社ずつ違う
同じ「オープン」でも、使ってよい条件（ライセンス＝使用許諾の取り決め）は、まったく揃っていない。
- DeepSeek V4 Flash ＝ MITライセンス（改造も商用利用もほぼ自由）
- Kimi K3 ＝ 独自の「Kimi K3ライセンス」
- MiniMax M3 ＝ 独自ライセンス。商用利用には出所の表示が要り、規模の大きい商用製品には事前の書面による許諾が要る
- Nemotron 3 Ultra ＝ OpenMDWライセンス。AI本体だけでなく、学習に使ったデータ・手順・評価の道具まで公開している
もう一つ、値札は金額だけに付いていない
DeepSeekが自社で運営している窓口（API＝プログラムからAIを呼び出すための接続口）は、送られたデータを、そのAIの学習（中身を作り直す工程）に使うと明記している。
学習に使わせない形で同じモデルを動かしたい場合は、西側の事業者（Fireworks、Together、DeepInfraなど）が提供している窓口を経由することになる。OpenRouterによれば、その価格は開発元の窓口を直接使う場合の、およそ2倍である。
同じモデル、同じ性能。違うのは、自分のデータをどう扱われるかだけ。その差が、2倍の値段になっている。
出典（一次）：
- オープンウェイトモデルの分析（OpenRouter公式・2026年6月27日／性能差3〜6か月・GLM 5.2＝51点・DeepSeek V4 Flashの価格と150分の1・SWE-bench 79.0%／80.6%・Nemotron 3 Ultra・各ライセンス・データ方針と約2倍の価格差） https://openrouter.ai/blog/insights/the-open-weight-models-that-matter-june-2026/
- Kimi K3のモデルカード（Moonshot AI公式・Hugging Face／2.8兆パラメータ・活性1,040億・文脈窓1,048,576トークン・Kimi K3ライセンス） https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K3
- Kimi K3の公開と性能差の評価（Nathan Lambert／Interconnects・2026年7月20日／3〜5か月・ファイル公開日7月27日・各ベンチマーク順位） https://www.interconnects.ai/p/kimi-k3-the-open-weights-escalation
- ※ Vol.05の①（2026年6月の輸出管理によるアクセス停止・約三週間）は、本号の起点として参照している。
② 構造 — 上の階層で止められると、その階層の外に土俵ができる
三つある。
1. 配られてしまったものは、止められない
Vol.05で見たのは、企業の製品判断が、国家の安全保障判断に上書きされる構造だった。統制の対象は、半導体（装置）→モデル（中身）→誰に見せてよいか（人）と、階層を上げてきた。
だが、上げた先には出口があった。
一度ダウンロードされたファイルに、輸出の許可は効かない。窓口を閉じることはできても、すでに配られたものを回収する方法はない。 GLM 5.2が止められた数日後に出たことは、偶然かもしれない。だが、偶然だとしても構造は同じところを指している。政府に止められる形のものと、止められない形のものが、ほとんど同じ性能で、並んでしまった。
ここで階層を見誤らないほうがいい。無償で配ることは、値下げではない。
値下げは戦術である——同じ土俵の上で、価格で殴る。無償公開は、土俵そのものの定義を変える動きであり、戦略の階層にある。 相手の優位（高い性能を、有料の窓口越しにしか使わせない）が成立する前提そのものを消しにいっている。だから、追随している側が「3〜6か月遅れ」でいることは、負けを意味しない。その差でよければ払わなくていい、という選択肢が常設された時点で、値付けの主導権は移っている。
2. 「先に持っている」ことの値打ちは、数か月分しかない
歴史循環で読むと、これは何度も通った道である。新しい技術は、最初は希少で高い。やがて普及し、希少性に付いていた割増（プレミアム）が消えていく。
今回わかったのは、その減価の速度が、数字で見えたことだ。18か月にわたって、3〜6か月差で一定。
これを値段の側から言い直すと、こうなる。最先端に払っている割増は、「3〜6か月早く使えること」への対価である。それ以上でも、それ以下でもない。
150分の1という価格差は、その数か月に、いくら払っているかの表示でもある。
高いか安いかは、事業による。数か月早いことが決定的に効く仕事なら、150倍は安い。効かない仕事なら、高い。問題は、その判断を「性能で選ぶ」という形でやっていると、この問いが出てこないことだ。
3. 無料であることと、自由であることは別
「オープンウェイト」は一つの言葉だが、中身は、ほぼ何をしてもよいものから、規模の大きい商用利用には事前の書面による許諾が要るものまで幅がある。
値札は、金額にだけ付いていない。安く使う代わりにデータを渡すか、渡さないために2倍払うか。
支払いの形が、お金からデータへ移っているだけで、支払いは消えていない。
Vol.06で「値付けとは、利害の向きの設計だ」と書いた。「無料だから、こちらに不利なことは何もない」という読み方だけは、成り立たない。
③ 経営者の自分事
まず、前に書いたことを一つ訂正します。
Vol.05で、私はこう書きました。別のAIに乗り換えても、逃げ道にはならない、と。
理由は、乗り換えた先も、同じ規制の圏内にいるからです。米国政府が命令を出せば、そちらも同じように止まる。だから乗り換えは、その場しのぎにしかならない——そう書きました。
あれは、半分間違っていました。
規制の外側に、実際に選択肢が育っていました。
①に書いたモデルは、AIそのものが、誰でも無料でダウンロードできる形で配られています。 そして、一度ダウンロードされたものを、あとから政府が回収することはできません。
つまり、同じようには止められない。
性能も、有料の最上位から大きく離れてはいませんでした。
そして、それが出てきたのは、Vol.05で書いた三週間の停止の、数日後です。
私は「逃げ道が塞がっている」と書きましたが、逃げ道は、私が書いていた時点で、すでに作られている最中でした。
ただ、Vol.05のもう一つの結論のほうは、変わっていません。むしろ、はっきりしました。
Vol.05で私は、退路の正体はハード（機械）ではない、と書きました。ハードは金で買える。買えないのは、それを自社の仕事の形に組み上げられる主体のほうだ、と。
いま、モデルは無料で配られています。 2.8兆個の数値でできたAIが、誰でもダウンロードできる場所に置いてあります。あのとき私が書いた「品薄で買えない」「値段が釣り合わない」という話は、材料の側については、ほとんど解けました。
では、当社は切り替えたか。
切り替えていません。試してすらいません。
理由を、正直に書きます。試せないからです。
Vol.18に書いたとおり、当社はAIをプログラムの中から呼び出して動かしています。人が画面に向かって質問しているのではありません。お客様からの依頼を受け取って、調べて、直して、記録を残すところまでを、プログラムが進めます。
この形で新しいモデルを試すには、二つが要ります。
一つ。手元で動かせること。 ①のモデルは無料で配られていますが、当社の設備では動きません。 Vol.05に書いたとおり、実用の大きさを自社で動かすには相応の機械が要り、そのうえで自社の仕事の形に組み上げる作業が別にあります。無料なのは、ダウンロードするところまでです。
二つ。同じコードで、同じ動きをすること。
こちらが効きます。モデルを替えると、同じ指示を出しても、同じようには動きません。 呼び出し方の型が違い、返ってくる形が違い、指示の効き方が違う。取引先を替えたら、注文書の書式も、納品書の様式も、担当者への通じ方も、全部変わっていた——それに近いことが起きます。
つまり、当社の仕組みをそのまま載せ替えて「どちらが良いか」を比べる、ということができません。
比べるには、先に、比べられる状態を作らなければならない。そこに人手が要ります。
Vol.18で、同じ会社の一つ上の世代に入れ替えようとしてできなかった話を書きました。点数表の上では上でしたが、当社の使い方では遅くて使えませんでした。
あのときは、少なくとも「試す」ことはできました。同じ会社なので、呼び出し方が近かったからです。
会社ごと替える場合は、試すところに、その前段が付きます。
点数は借りられます。自社で使えるかどうかは、借りられません。 そして今回は、その「使えるかどうかを試すこと」自体に、費用がかかります。
150分の1という値札を見て私が最初に思ったのは、「安い」ではありませんでした。「これは、比べられないな」でした。
そのうえで、書いておきます。移りたくないわけでは、ありません。
150分の1でも、75分の1でも、手元で安全に動かせるのなら、私はそちらに移りたい。
値段の話としてではありません。止まらないからです。 Vol.05で三週間止まったのは、こちらの都合ではありませんでした。
ところが、この一年で、話が逆さまになりました。
一年前、手元で動かすAIは「安全」なものでした。
データを外に出さない。自社の中で完結する。そういう文脈で語られていました。
いまは、素性の分からないAIが「恐い」ものになりました。
どこの誰が、何を入れて作ったのか分からないAIを、自社の仕事に通す。同じ「手元で動かす」が、一年で逆の意味になっています。
変わったのは、技術ではありません。
「安全」という言葉が指すものが、データの置き場所から、作った相手の素性へ移りました。
ここから先は、私の予想です。
AnthropicやOpenAIを使っていること自体が、信頼のブランドになりつつあると思っています。
「うちは○○社のAIを使っています」が、それだけで説明として通る。何かあったときに、話をしに行く先がある（Vol.09）。
無料でダウンロードしたAIには、それがありません。配った側は、あなたの事故の相手ではありません。
そこにしか価値が残らない可能性すらある、と思っています。
①で見たとおり、性能の差は3〜6か月で一定です。その数か月が効かない仕事なら、差は実質ありません。差が無くなったとき、残るのは「誰が作ったか」だけです。
つまり、各社が売っているものが、技術から信用へ移りつつある。
これは、AIに限った話ではありません。
- 同じ規格のねじを、名前のあるメーカーから買うか、安いほうから買うか
- 同じ成分の薬を、先発品で出すか、後発品で出すか
- 同じ野菜を、産地の書いてあるものから選ぶか
性能が並んだあとに人が何で選ぶかは、もう分かっています。素性です。 そして素性とは、突き詰めれば、何かあったときに話をしに行く相手がいる、ということです。
だから、私が移れない本当の理由は、値段でも性能でもありません。
お客様に「何を使っているんですか」と訊かれたときに、答えられるかどうかです。
いまは答えられます。無料でダウンロードしたAIに移ったとき、私は何と答えるのか。 「性能は同じで、150分の1です」と言って、それで話が終わるとは思えません。
そして、これを「風潮だから」と言って切り捨てることも、できません。
一年前は、逆だったのですから。 ということは、いまの風潮も、また変わります。 変わるまでのあいだ、お客様に説明する側に立っているのは、私です。
値段が150分の1になったことで、差がどこにあるかが、見えました。
モデルは、もう差ではありません。
無料で、誰でも、ほぼ同じものが手に入る状態が、18か月続いています。
差になるのは、それを自社の仕事に当てて、動くところまで持っていけるかどうかだけです。
そして、そこの費用は、1円も下がっていません。
「AIが安くなったから、うちでもできる」は、半分だけ正しい。安くなったのは材料です。組み立ては、安くなっていません。
Vol.01から本紙が書いてきたこと——作ることは安い。動かし続けることが希少——が、価格表の上に出てきた形です。材料代が150分の1になると、残りが全部、人の側だとわかります。
そのうえで、明日できることを二つ書きます。
一つ目：使っているサービスの、データの扱いを一度読む
①に書いたとおり、送ったデータを学習に使うと明記している提供元があります。使わせない形を選べる場合もありますが、そのときは値段が変わります（今回の例では、約2倍でした）。
大事なのは、どちらが正しいかではありません。それが選択だと知っているかどうかです。
Vol.17で「◯◯はしないことになっている」を確かめてください、と書きました。Vol.18で「これ、いつまで使えるんだったっけ」と書きました。今回は、その三つ目です。
「これ、送ったものはどう扱われることになってるんだったっけ。」
お客様のデータを預かって仕事をしている会社なら、これは技術の話ではありません。訊かれたときに説明できるかどうかの話です。 何かあったとき、謝りに行くのは自分です（Vol.09）。
そして、その隣にもう一問あります。
「うちは、どこのを使ってるんだったっけ。」
③に書いたとおり、いま「安全」の意味は、データの置き場所から、作った相手の素性へ移っています。 安いほうへ移るときも、移らないと決めるときも、判断の材料はそこにあります。
二つ目：「無料」と書いてあるものの、条件を一度読む
①に並べたとおり、同じ「オープン」でも中身は違います。ほぼ何をしてもよいものから、規模の大きい商用利用には事前の書面による許諾が要るものまであります。
無料で手に入ることと、自社の商売に使ってよいことは、別です。
そして、これはAIに限りません。
- 無料で配られているフォント
- 無料の写真素材
- 無料で使える業務ソフトの、無料の範囲
- プログラムの部品として組み込んでいる、オープンソースのもの
どれも、条件が書いてあります。そして、たいてい読まれていません。
値札が付いていないものほど、条件を読む機会がありません。 買うときには、金額を見て、契約書を見ます。もらうときには、その手続きがありません。
支払いが、お金以外の形で置いてあるからです。
——明日、こう話してみてください。「最先端のAIと同じくらいのやつが、いま無料で配られてるらしいよ。値段は150分の1だって。……でも、どこの誰が作ったか分からないものを、うちの仕事に通せるかな。一年前は、外に出さないほうが安全だって言ってたのにな」
今月のモデル
新しいAIが出るたびに、点数が並びます。ですが、点数と、自社の仕事で使えるかどうかは、別です。
不定期に、一つ取り上げます。点数は書きません。 何が出て、どう配られていて、いくらで、どうやって動かすのか、実際に触るとどうだったかを短く書きます。
今号：DeepSeek V4 Flash（DeepSeek／7月31日）
①で「MITライセンス」と書いたものです。 公式のモデルカードで確認しました。ライセンスはMIT。ダウンロードに、同意も登録も要りません。
では、落とせば動くか。
パラメータは3,040億。 公式の実行例には、GPUを4ノード使う構成が出ています。手元のパソコンでは動きません。
動くのは、軽くした版のほうです。 手元でAIを動かす道具（Ollama、LM Studio、llama.cpp）向けに、量子化版——元のモデルを圧縮して、普通の機械でも動くようにしたもの——が多数公開されています。
①に書いた「無料の中身は、一社ずつ違う」は、使ってよい条件の話でした。
もう一段あります。条件が一番自由なものでも、そのままの形では動きません。
出典：Hugging Face deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731（MIT License）
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