ChatGPTより賢いAIが、無料って本当？中華製AIの秘密
「ChatGPTやGeminiは有料なのに、同等性能のAIを無料で使えるって本当？」
2026年の今、「無料」あるいは「格安」のAIが毎日のように登場しています。
今回はその中でも現在最も注目されている Kimi K2.5、MiniMax M2.5、GLM-5 の3つのモデルについて一緒に見ていきましょう。
list目次expand_more
- 1. オープンウェイト（Open-weight）AIとは
- 一般のAI（商用モデル）とオープンウェイトAIの違い
- 2. オープンウェイトAIが注目を集めている理由
- なぜ無料で公開するのでしょうか？
- 3. オープンウェイトAIで何ができるのか？
- ① 自社サーバーへの導入 ＝ セキュリティの強化
- ② 自社データに合わせた特化学習（ファインチューニング）
- ③ 大規模モデルの軽量化（Distillation ＝ 蒸留）
- ④ 自社サービスへのAI機能の組み込み
- 4. 代表的なオープンウェイトAI 3種の比較
- ① Kimi K2.5
- ② MiniMax M2.5
- ③ GLM-5
- ④ 一目でわかる比較表
- 5. 実際に使うための方法
- 方法1: Webですぐに使う（初心者におすすめ ⭐）
- 方法2: APIで連携する（開発者・サービス運営者におすすめ）
- 方法3: 自社サーバーに直接インストールする（上級者向け）
- 6. 個人情報やデータの取り扱いは？
- 6-1. 入力データはどこに保存される？
- 6-2. 中国の法律によるリスクとは？
- 6-3. 安全に利用するための対策
- 7. 学習を巡る議論から実際の品質まで
- 7-1. AIモデルの学習手法を巡る物議
- 7-2. その他の注意点
- 8. まとめ — どのAIを選ぶべきか？
- 9. 参考資料
- 9-1. モデルの公式サイト
- 9-2. セキュリティおよびポリシー
- 9-3. 便利なツール
1. オープンウェイト（Open-weight）AIとは
AIは膨大な量のテキストとデータを学習しながら作られます。
この学習過程で、AIの内部には数百億個の「重み（Weight）」という数値が形成され、これらの数値が集まって「この単語の次にはこの単語が来る確率が高い」といった判断基準になります。人間に例えると、学習や経験を通じて培われた感覚や直感のようなものです。
一般のAI（商用モデル）とオープンウェイトAIの違い
| 区分 | 一般のAI（商用モデル） | オープンウェイトAI |
|---|---|---|
| 代表的なAI | ChatGPT, Claude, Gemini | Kimi K2.5, MiniMax M2.5, GLM-5 |
| 重み（学習結果） | 非公開 | 公開（誰でもダウンロード可能） |
| 利用方法 | Webサイトやアプリからのみアクセス | サーバーに直接インストールするか、APIで接続 |
| 費用 | 月額制または従量課金 | 直接インストールする場合は無料（サーバー費用のみ） |
| カスタマイズ | 不可 | 可能（自社データでの追加学習など） |
一言で言えば、オープンウェイトAIは、AIが学習した「重み」そのものを公開したものです。
オープンウェイトという言葉が必ずしも「無料」を意味するわけではありませんが、今回紹介する３つのモデルは商業的にも自由に使えるライセンスで公開されており、実質的に無料と言えます。
おかげで開発者たちは、このAIを自社のサーバーに直接インストールしたり、自社のサービスに合わせて改造して使うことができます。
2. オープンウェイトAIが注目を集めている理由
2025年1月、中国のDeepSeekがGPT-4クラスのAIをわずか600万ドル（約9億円）の学習コストで構築し、全世界に公開しました。この出来事は「AI業界の爆弾」と呼ばれるほど衝撃的でした。従来、1つのAIを作るには数百億円から数千億円かかると言われていたからです。
DeepSeekの成功以降、中国の複数のAI企業が競うようにオープンウェイトモデルを発表し始め、2026年の今、性能面でChatGPTやClaudeと同等、あるいは一部の領域ではそれらを凌ぐ無料AIが次々と登場しています。
今回紹介する3つのモデルはすべて中国のAIスタートアップによって作られました。
2025年から彼らが高性能AIをこぞって無料公開したことで、世界中のユーザーがその恩恵を受けています。
なぜ無料で公開するのでしょうか？
-
開発者エコシステムの先取り: 世界中の開発者が自社のモデルを使い始めれば、後で企業向けサービスや有料APIへの移行がはるかに容易になります。
-
技術力のアピール: オープンウェイトで公開すれば、世界中の研究者がベンチマークを行い、良い結果が出れば自然と資金調達や人材採用に有利になります。
-
企業（B2B）向け売上が真の狙い: Zhipu AI（GLM）の2024年の売上の約85%が、政府・企業向けのオンプレミス（自社サーバーに直接インストールする方式）サービスから生まれました。無料のオープンウェイトは、企業営業のためのショールームのようなものです。
-
米国の制裁の迂回: 米国の半導体輸出規制により最新のGPUを入手しにくい状況の中、オープンソース化して世界中のコミュニティから貢献を得ることで、研究スピードを維持できます。
つまり、オープンウェイトの公開は、開発者エコシステムの確保＋企業向け営業＋グローバルでの存在感拡大という戦略的な判断なのです。
3. オープンウェイトAIで何ができるのか？
オープンウェイトの最大の特徴は、モデルファイル自体を自分が所有できる点です。
① 自社サーバーへの導入 ＝ セキュリティの強化
自社サーバーやクラウド（AWS、GCPなど）に構築して運用すれば、入力した内容が外部に漏れることはありません。
病院、法律事務所、金融機関など、データ流出が許されない環境で特に有用です。
② 自社データに合わせた特化学習（ファインチューニング）
基本モデルは一般的な知識を備えていますが、自社の専門用語、業務スタイル、社内規定などは知りません。
オープンウェイトモデルは、これらの内容を追加で学習させることができます。「自社らしいトーンでメールを書いて」と頼めば上手に対応できるAIや、翻訳専門AI、カスタマーサポート専門AIのように、特定の目的に特化したAIを自ら作成できるのです。
③ 大規模モデルの軽量化（Distillation ＝ 蒸留）
大規模モデルの出力を「正解」として、小さく高速なモデルを訓練する手法です。
例えば、GLM-5（7,440億パラメータ）の知識をGLM-4.7-Flash（300億パラメータ）に移すことで、性能は同等レベルを保ちつつ、より高速でコストの低いAIを作ることができます。
④ 自社サービスへのAI機能の組み込み
APIを通じて、自社で開発するアプリやWebサイトにAI機能を直接連携させることができます。
ChatGPTのAPIを使うと使用量に応じてOpenAIに料金を支払う必要がありますが、オープンウェイトの場合は基本的にはサーバーの運用コストのみで済みます。
| 活用方法 | 対象ユーザー | 難易度 |
|---|---|---|
| Web・アプリでそのまま使う | 初めてAIを使う方 | ⭐（誰でも） |
| APIで自社サービスに連携 | 開発者、サービス運営者 | ⭐⭐⭐ |
| 直接サーバーにインストール | データセキュリティを重視する企業 | ⭐⭐⭐⭐ |
| ファインチューニング（追加学習） | 専門業務に特化したAIが必要なチーム | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
4. 代表的なオープンウェイトAI 3種の比較
① Kimi K2.5
開発元: 中国 Moonshot AI | リリース: 2026年1月27日 | ライセンス: MIT（大規模な商用利用時には明記が必要）
Kimi K2.5は、テキストだけでなく画像や動画も理解できる「マルチモーダル」AIです。特に、画面を見てそのままコードを書いたり、100個のAIが同時にチームのように動く「Agent Swarm」機能が最大の特徴です。
主な特長
-
📸 画像からコードへ: デザインのモックアップを見せると、そのままWebサイトのコードを生成
-
🎥 動画の理解: 動画を分析して結果を生成可能
-
🐝 Agent Swarm: 最大100個のサブAIを同時に運用し、単一のAIに比べて作業時間を4.5倍短縮
-
📄 長文処理: 1回で最大25万6千トークンを処理（本1冊分の分量を丸ごと読んで作業可能）
パフォーマンス
コーディング能力の評価（SWE-Bench Multilingual）でGPTやGeminiなどのトップクラスのAIを上回り、動画理解の分野でもGPTとClaudeを凌駕しました。
利用方法
-
🌐 Webですぐに: kimi.com にアクセス
-
💻 開発者向けコマンドラインツール（CLI）: Kimi Code（ターミナルでAIコーディング支援として活用）
-
🔌 API: moonshot.ai で申請（入力 $0.60/100万トークン）
② MiniMax M2.5
開発元: 中国 MiniMax AI | リリース: 2026年2月 | ライセンス: Apache 2.0（商用利用自由）
MiniMaxは、AI動画生成サービス「Hailuo」で有名な企業ですが、同社が開発したテキストAIがこのMシリーズです。M2.5は実際の業務自動化に特化したモデルで、Word/Excel/PowerPointファイルを直接生成・操作する能力と、高いコーディング性能が特徴です。
主な特長
-
📊 オフィス業務: Word、Excel、PowerPointファイルをAIが直接生成
-
💻 コーディング: SWE-Bench Verified（コーディング能力テスト）80.2% — 業界最高水準
-
🔍 Webリサーチ: BrowseComp（情報検索能力テスト）76.3% — 複雑な情報の収集・分析に強み
-
⚡ コスト効率: API価格が同等の有料モデルの約8%の水準
パフォーマンス
MiniMax M1（前世代）は、わずか$534,700（約8,000万円）の学習コストでDeepSeek R1を上回る性能を達成し、大きな話題となりました。M2.5はそれよりもさらに進化したバージョンで、現在オープンウェイトモデルの中でトップクラスのコーディング性能を記録しています。
利用方法
-
🌐 API: OpenRouterでM2.5の無料枠を利用可能
-
🔌 有料API: minimax.io（入力 $0.40/100万トークン）
-
🖥️ 直接インストール: Hugging Faceからモデルをダウンロードし、自社サーバーに構築
③ GLM-5
開発元: 中国 Zhipu AI（清華大学のスピンオフ） | リリース: 2025年末～2026年 | ライセンス: MIT
GLMシリーズは、中国の名門・清華大学の研究チームが創業したZhipu AIが開発したモデルです。GLM-5は旧バージョン（GLM-4シリーズ）から大幅に拡大された7,440億個のパラメータ（AIの判断基準となる数値）規模を誇りますが、実際の動作時には400億個のみをアクティブにする効率的な構造を採用しており、コーディングや自動化タスクで特に強みを発揮します。
主な特長
-
🏆 コーディング能力: SWE-bench Verified（コーディング能力テスト）77.8% → Gemini 3 Pro（76.2%）を凌駕
-
🤖 エージェント（AI自律実行）タスク: フロントエンド（画面）、バックエンド（サーバー）、長期的な自動化作業のすべてに強み
-
🔧 軽量版もあります: GLM-4.7-Flash（300億パラメータの軽量モデル）— 個人でも扱いやすいサイズ
-
🧠 RL（強化学習）技術の公開: Slimeという強化学習（試行錯誤を繰り返しながらAIを訓練する方式）ツールをオープンソースとして公開
利用方法
-
🌐 Webですぐに: chatglm.cn
-
🔌 API: bigmodel.cn で申請（入力 約$0.72/100万トークン）
-
🖥️ 直接インストール: Hugging Faceからダウンロード可能
④ 一目でわかる比較表
| 項目 | Kimi K2.5 | MiniMax M2.5 | GLM-5 |
|---|---|---|---|
| コアの強み | マルチモーダル ＋ エージェントスウォーム | オフィス業務 ＋ コーディング | コーディング ＋ エージェント |
| 画像・動画の理解 | ✅ ネイティブ対応 | ❌ テキスト中心 | △ GLM-4.6Vで別途対応 |
| コーディング性能 | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 初心者のアクセスのしやすさ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ |
| API費用 | $0.60/1M入力 | $0.40/1M入力 | 約 $0.72/1M入力 |
| ライセンス | MIT | Apache 2.0 | MIT |
5. 実際に使うための方法
方法1: Webですぐに使う（初心者におすすめ ⭐）
最も簡単な方法です。会員登録するだけですぐに使えます。
-
Kimi K2.5: kimi.com にアクセス
-
GLM: chatglm.cn にアクセス
-
MiniMax: 専用アプリなし、APIまたはOpenRouterで利用
方法2: APIで連携する（開発者・サービス運営者におすすめ）
開発中のアプリやサービスにこのAIを連携させたい場合は、APIを使用します。
各AI企業の公式サイトで個別にAPI契約を結ぶことも可能ですが、企業ごとに登録手続きや決済方法が異なり、手間がかかることがあります。そんな時は OpenRouter を活用すると便利です。
OpenRouterは複数のAI企業のAPIを1箇所で管理できる仲介サービスであり、アカウントを1つ作成するだけで様々なモデルをすぐに連携できます。MiniMax M2.5はOpenRouterの無料枠で利用でき、Kimi K2.5やGLM-5も低価格で利用可能です。
方法3: 自社サーバーに直接インストールする（上級者向け）
オープンウェイトの最大の強みは、AIを自社サーバー上にデプロイして運用できることです。
費用はサーバー代のみで済み、データが外部に流出することもありません。
社内に独自サーバーがあればそこにインストールできますし、なければAWS、GCP、AzureなどのクラウドサービスでGPUサーバーを借りてインストールすることも可能です。
-
Hugging Face からモデルファイルをダウンロード
-
vLLM や SGLang などのAIモデル実行ツールで稼働
-
Ollama（小型モデル限定）— 個人のMacやPCでも実行可能
6. 個人情報やデータの取り扱いは？
性能は優れていますが、使用前に必ず知っておくべき重要な事項があります。特に「中国のAIだから不安だ」という漠然とした懸念を抱いている方のために、実際の個人情報処理の仕組みについて詳しくまとめました。
6-1. 入力データはどこに保存される？
3つのAIの基本構造は同じです。重要なのは、Web/アプリのサービスとAPIを区別して理解することです。
Kimi K2.5（WebサービスおよびAPI共通）
Moonshot AIの公式プライバシーポリシーには次のように明記されています。
「プロンプト、音声、画像、動画、ファイルなどユーザーが入力したすべてのコンテンツを収集し、これをサービスの改善およびモデルの学習に活用する。」
オプトアウト（拒否）の方法は提供されておらず、アカウントを削除しても匿名化された形でデータが残る可能性があると明記されています。一言で言えば、Webサービスに入力した内容はAIの学習に活用される可能性があります。
MiniMax M2.5（API基準）
MiniMaxはエンタープライズ（企業）ユーザー向けに、「ゼロリテンション（保存なし）モード」と学習データからの除外（オプトアウト）を提供しています。
プライバシー設定が有効な場合、基本的にユーザーデータを学習に使用しないと明言しています。ただし、これは「設定を自ら確認する必要」がある事項であり、デフォルト設定ではない可能性もあるため、必ず確認が必要です。
GLM-5（API基準）
GLMを開発したZhipu AI（Z.ai）は、API利用規約で次のように明記しています。
「顧客やエンドユーザーがサービス利用中に入力または生成した内容（テキストなど）は保存しません。これらの情報はサービス提供のためにリアルタイムで処理され、サーバーには保存されません。」
つまり、GLMのAPI利用においては、3つのサービスの中で最も明確な「データ非保存」ポリシーを提示しています。ただし、これはあくまでAPI利用時の基準であり、一般Webサービスの消費者ユーザーには別のポリシーが適用される場合があります。
6-2. 中国の法律によるリスクとは？
「中国のAIだから無条件に危険だ」というのは誇張かもしれませんが、具体的にどのような法律が問題になり得るかは知っておくべきです。
中国国家情報法 第7条（2017年制定）
中国の企業および市民は国家情報活動に協力・支援しなければならず、この条項は、中国政府が必要と判断した場合、中国企業にユーザーデータの提供を要求できる法的根拠となります。
Moonshot AIの構造的な問題
Kimi 2.5の運営会社はシンガポールに法人を置く「MOONSHOT AI PTE. LTD.」です。しかし、創業地や中核となる研究チームは北京にあり、プライバシーポリシーにはデータが中国とシンガポールのどちらに保存されるかが明確に記載されておらず、議論の的となっています。セキュリティポリシーの専門機関であるIAPSは、2026年2月に発行したレポートで、このようにどの国の法律が適用されるのかが不明確である問題を直接指摘し、使用時の注意を呼びかけています。
Zhipu AI（GLM）の追加リスク
Zhipu AI（GLM）は2026年1月に香港証券取引所への上場（IPO）を完了した一方、米国商務省の輸出管理エンティティリスト（Entity List）に登録されています。登録の理由は「先端AI研究の開発を通じて、中国人民解放軍（PLA）の近代化を支援した」というものです。ただし、Zhipu AIのAPIサービスは前述の通り「データ非保存」原則を明文化しているため、データ漏洩のリスクは他のサービスに比べて低い傾向にあります。
WARNING
この問題は中国AI特有の問題ではありません。
OpenAIやAnthropicなど米国のAIサービスも同様の学習データ活用条項を設けており、米国の法律も政府の要請時にはデータ提供の義務を課しています。
6-3. 安全に利用するための対策
| 利用形態 | 安全性 | 推奨されるユースケース |
|---|---|---|
| Webサービス | 🟡 普通 | 一般的な情報検索、非機密タスク |
| GLM API | 🟢 比較的安全 | 「非保存」明記 — 個人情報に注意が必要な場合 |
| MiniMax API （ゼロリテンションモード設定） | 🟢 比較的安全 | オプトアウト設定後に利用 |
| OpenRouter経経由 | 🟢 比較的安全 | OpenRouter自体は学習に不使用 |
| サーバーに直接インストール （自社PCまたはクラウド仮想サーバー） | 🟢 最も安全 | 機密データ、企業内部資料の処理 |
CAUTION
絶対に入力してはいけないもの（どのAIでも共通）
- マイナンバー、パスポート番号、クレジットカード番号
- 企業の機密資料、未公開の契約書
- 患者の個人情報、医療記録
- パスワード、APIキー、認証トークン
- 他人の同意のない個人情報 など
7. 学習を巡る議論から実際の品質まで
7-1. AIモデルの学習手法を巡る物議
第3章で紹介した「蒸留（Distillation）」を覚えていますか？ 自社の大規模モデルを軽量化する際に使う正当な技術だと説明しましたが、この手法が他社のAIを無断で対象とした場合、どうなるのでしょうか？
CAUTION
Anthropicの公式発表（2026年2月23日）
Claudeを開発したAnthropicは、2026年2月23日に公式ブログを通じて衝撃的な事実を発表しました。
DeepSeek、Kimi、MiniMax — これら3社が約2万4,000個の偽アカウントを作成し、Claudeと1,600万回以上の対話を生成し、それを自社モデルの学習に活用したというのです。
この手法を「モデル蒸留（Distillation）」と呼びます。より強力なAIの出力結果を大量に収集し、自社の弱いモデルを訓練する方式です。自力でゼロから開発するよりも、はるかに少ない時間とコストで能力を引き上げることができます。
各社ごとの目的も異なっていました。
- DeepSeek: 様々なタスクにおける推論能力の抽出、政治的に敏感な質問に対する検閲の回避方法の確保
- Kimi: Claudeの新バージョンがリリースされると、24時間以内にトラフィックの半分近くを新モデルに移行するほど、迅速かつ体系的に能力を吸収
- MiniMax: コーディング・エージェント能力を集中的に抽出
WARNING
この発表を額面通りに受け取る前に、専門家たちが指摘するコンテキストも知っておいてください。
- 蒸留自体は標準技術: Anthropicを含むすべてのAI企業が自社モデルの軽量化に蒸留を使用しています。「不法な蒸留」と「合法的な使用」の境界線は、技術的に常に明確なわけではありません。
- Anthropicの政策的意図: この発表は、米国のAI半導体輸出規制を支持する政策的な根拠としても活用されました。純粋に技術的な発表というより、政治的なコンテキストも含まれています。
- 法的には利用規約違反: 現時点では、著作権法違反というよりは利用規約違反レベルの問題です。AIの出力物に対する著作権は、法的にまだ不明確だからです。
つまり、これらの企業がClaudeを無断で活用して急速に成長したのは事実とみられますが、これを単なる「盗用」と断定するのは、法的にはまだ議論の余地がある領域です。
7-2. その他の注意点
-
⚠️ 日本語の品質: 英語やコーディングに比べて日本語（および韓国語）の応答品質が劣る場合があります。
-
⚠️ サービスの安定性: 商用サービスよりもSLA（サービス品質保証）が低い場合があります。
-
⚠️ ベンチマークの盲信禁止: 公開されている数値は最適条件での結果であるため、必ず実際に使ってみて判断してください。
-
⚠️ ハルシネーション（幻覚）: 外部知識の正確性評価において、Kimi K2.5は他のトップクラスのAIモデルに比べて誤答率が高い傾向にあります。事実確認が重要な作業では、結果を必ず検証してください。
8. まとめ — どのAIを選ぶべきか？
| こんな用途・目的の方へ | おすすめのモデル | 利用の始め方 |
|---|---|---|
| 初めてAIを使う方 | Kimi K2.5 | kimi.com で無料利用 |
| コーディング作業が多い開発者 | MiniMax M2.5 または GLM-5 | OpenRouterでAPI連携 |
| 画像・動画ベースの作業 | Kimi K2.5 | kimi.com または Kimi Code CLI |
| コストを最小限に抑えたい方 | MiniMax M2.5 | OpenRouterの無料枠あり |
| 個人情報が心配な方 | GLM-5 API または MiniMax API | Z.ai API（データ非保存ポリシー）または OpenRouter経由 |
| 自社サーバーにインストールしたい方 | MiniMax M2.5 | Hugging Faceからダウンロード（Apache 2.0） |
9. 参考資料
9-1. モデルの公式サイト
9-2. セキュリティおよびポリシー
9-3. 便利なツール
NOTE
この記事の情報は2026年3月時点のものです。
AIモデルとプライバシーポリシーは随時変更されるため、重要な決定を下す前には、必ず各サービスの最新の利用規約をご自身で確認してください。