商用利用できる国産LLM（45モデル）
要点
配布物のライセンスや提供元の発表で、商用利用できることを確認できた国産のAI・LLMの一覧です。掲載中の 66 モデルのうち 45 モデルが当てはまります。
| モデル | 開発元 | 出自 | 用途 | 総パラメータ数 | コンテキスト長（トークン） | ライセンス | 商用利用 | 公開日 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Fugaku-LLM-13B | Fugaku-LLM（東工大・東北大・富士通・理研ほか） | 国内独自事前学習 | 文章生成（LLM） | 13.3B | 2,048 | Fugaku-LLM Terms of Use | 商用利用可 | 2024年5月10日 |
| llm-jp-3-13b-instruct3 | LLM-jp（国立情報学研究所） | 国内独自事前学習 | 文章生成（LLM） | 13.7B | 4,096 | Apache-2.0 | 商用利用可 | 2025年2月5日 |
| llm-jp-3-8x13b-instruct3 | LLM-jp（国立情報学研究所） | 国内独自事前学習 | 文章生成（LLM） | 73.2B（活性 22.2B） | 4,096 | Apache-2.0 | 商用利用可 | 2025年3月26日 |
| llm-jp-3.1-13b-instruct4 | LLM-jp（国立情報学研究所） | 国内独自事前学習 | 文章生成（LLM） | 13.7B | 4,096 | Apache-2.0 | 商用利用可 | 2025年5月30日 |
| llm-jp-3.1-8x13b-instruct4 | LLM-jp（国立情報学研究所） | 国内独自事前学習 | 文章生成（LLM） | 73.2B（活性 22.2B） | 4,096 | Apache-2.0 | 商用利用可 | 2025年5月30日 |
| llm-jp-4-32b-a3b-base | LLM-jp（国立情報学研究所） | 国内独自事前学習 | 文章生成（LLM） | 32.1B（活性 3.8B） | 65,536 | Apache-2.0 | 商用利用可 | 2026年4月3日 |
| llm-jp-4-32b-a3b-thinking | LLM-jp（国立情報学研究所） | 国内独自事前学習 | 文章生成（LLM） | 32.1B（活性 3.8B） | 65,536 | Apache-2.0 | 商用利用可 | 2026年4月3日 |
| llm-jp-4-33b-base | LLM-jp（国立情報学研究所） | 国内独自事前学習 | 文章生成（LLM） | 33.2B | 65,536 | Apache-2.0 | 商用利用可 | 2026年8月18日 |
| llm-jp-4-33b-thinking | LLM-jp（国立情報学研究所） | 国内独自事前学習 | 文章生成（LLM） | 33.2B | 65,536 | Apache-2.0 | 商用利用可 | 2026年8月18日 |
| llm-jp-4-8b-instruct | LLM-jp（国立情報学研究所） | 国内独自事前学習 | 文章生成（LLM） | 8.6B | 65,536 | Apache-2.0 | 商用利用可 | 2026年4月3日 |
| llm-jp-4-8b-thinking | LLM-jp（国立情報学研究所） | 国内独自事前学習 | 文章生成（LLM） | 8.6B | 65,536 | Apache-2.0 | 商用利用可 | 2026年4月3日 |
| LLM-jp-4-VL 9B | LLM-jp（国立情報学研究所） | 国内派生（既存モデルを改良） | 画像言語（VLM） | 9.1B | 65,536 | Apache-2.0 | 商用利用可 | 2026年9月1日 |
| llm-jp-4.1-32b-a3b-thinking | LLM-jp（国立情報学研究所） | 国内独自事前学習 | 文章生成（LLM） | 32B（活性 3.8B） | 65,536 | Apache-2.0 | 商用利用可 | 2026年9月28日 |
| llm-jp-4.1-33b-thinking | LLM-jp（国立情報学研究所） | 国内独自事前学習 | 文章生成（LLM） | 33.2B | 65,536 | Apache-2.0 | 商用利用可 | 2026年9月28日 |
| llm-jp-4.1-8b-thinking | LLM-jp（国立情報学研究所） | 国内独自事前学習 | 文章生成（LLM） | 8.6B | 65,536 | Apache-2.0 | 商用利用可 | 2026年9月28日 |
| Qwen2.5 Bakeneko 32B | rinna株式会社 | 国内派生（既存モデルを改良） | 文章生成（LLM） | 32.8B | 131,072 | Apache-2.0 | 商用利用可 | 2025年2月13日 |
| QwQ Bakeneko 32B | rinna株式会社 | 国内派生（既存モデルを改良） | 文章生成（LLM） | 32.8B | 131,072 | Apache-2.0 | 商用利用可 | 2025年3月13日 |
| Sarashina2-70B | SB Intuitions株式会社 | 国内独自事前学習 | 文章生成（LLM） | 70.1B | 8,192 | MIT | 商用利用可 | 2024年8月21日 |
| Sarashina2.2-3B-instruct-v0.1 | SB Intuitions株式会社 | 国内独自事前学習 | 文章生成（LLM） | 3.4B | 8,192 | MIT | 商用利用可 | 2025年3月7日 |
| GPT-OSS-Swallow-120B-RL-v0.1 | Swallow（東京科学大学・産総研） | 国内派生（既存モデルを改良） | 文章生成（LLM） | 116.8B | 131,072 | Apache-2.0 | 商用利用可 | 2026年2月20日 |
| GPT-OSS-Swallow-20B-RL-v0.1 | Swallow（東京科学大学・産総研） | 国内派生（既存モデルを改良） | 文章生成（LLM） | 20.9B | 131,072 | Apache-2.0 | 商用利用可 | 2026年2月20日 |
| Medical-GPT-OSS-Swallow-120B | Swallow（東京科学大学・産総研） | 国内派生（既存モデルを改良） | 文章生成（LLM） | 116.8B | 131,072 | Apache-2.0 | 商用利用可 | 未確認 |
| Medical-Qwen3-Swallow-30B-A3B | Swallow（東京科学大学・産総研） | 国内派生（既存モデルを改良） | 文章生成（LLM） | 30.5B | 40,960 | Apache-2.0 | 商用利用可 | 未確認 |
| Medical-Qwen3-Swallow-32B | Swallow（東京科学大学・産総研） | 国内派生（既存モデルを改良） | 文章生成（LLM） | 32.8B | 40,960 | Apache-2.0 | 商用利用可 | 未確認 |
| Medical-Qwen3-Swallow-8B | Swallow（東京科学大学・産総研） | 国内派生（既存モデルを改良） | 文章生成（LLM） | 8.2B | 40,960 | Apache-2.0 | 商用利用可 | 未確認 |
| Qwen3-Swallow-32B-RL-v0.2 | Swallow（東京科学大学・産総研） | 国内派生（既存モデルを改良） | 文章生成（LLM） | 32.8B | 40,960 | Apache-2.0 | 商用利用可 | 2026年2月20日 |
| Qwen3-Swallow-8B-RL-v0.2 | Swallow（東京科学大学・産総研） | 国内派生（既存モデルを改良） | 文章生成（LLM） | 8.2B | 40,960 | Apache-2.0 | 商用利用可 | 2026年2月20日 |
| KARAKURI LM 32B Thinking 2501 Experimental | カラクリ株式会社 | 国内派生（既存モデルを改良） | 文章生成（LLM） | 32.8B | 32,768 | Apache-2.0 | 商用利用可 | 未確認 |
| KARAKURI VL 2 8B Thinking 2603 | カラクリ株式会社 | 国内派生（既存モデルを改良） | 画像言語（VLM） | 8.8B | 262,144 | Apache-2.0 | 商用利用可 | 未確認 |
| Stockmark-2-100B-Instruct | ストックマーク株式会社 | 国内独自事前学習 | 文章生成（LLM） | 96B | 32,768 | MIT | 商用利用可 | 未確認 |
| Stockmark-2-100B-Instruct-beta | ストックマーク株式会社 | 国内独自事前学習 | 文章生成（LLM） | 96B | 4,096 | MIT | 商用利用可 | 2025年3月18日 |
| Stockmark-LLM-100b | ストックマーク株式会社 | 国内独自事前学習 | 文章生成（LLM） | 96.2B | 4,096 | MIT | 商用利用可 | 2024年5月15日 |
| Stockmark-LLM-13b | ストックマーク株式会社 | 国内独自事前学習 | 文章生成（LLM） | 13.2B | 2,048 | MIT | 商用利用可 | 2023年10月2日 |
| Stockmark-Nemotron-3-Nano-Omni-JapanDocReader | ストックマーク株式会社 | 国内派生（既存モデルを改良） | 画像言語（VLM） | 33B | 131,072 | NVIDIA Open Model Agreement | 商用利用可 | 2026年7月16日 |
| ELYZA-Shortcut-1.0-Qwen-32B | 株式会社ELYZA | 国内派生（既存モデルを改良） | 文章生成（LLM） | 32.8B | 32,768 | Apache-2.0 | 商用利用可 | 2025年5月1日 |
| ELYZA-Thinking-1.0-llm-jp-4-32b-a3b | 株式会社ELYZA | 国内派生（既存モデルを改良） | 文章生成（LLM） | 32.1B | 65,536 | Apache-2.0 | 商用利用可 | 2026年10月2日 |
| ELYZA-Thinking-1.0-llm-jp-4-33b | 株式会社ELYZA | 国内派生（既存モデルを改良） | 文章生成（LLM） | 33.2B | 65,536 | Apache-2.0 | 商用利用可 | 2026年10月2日 |
| ELYZA-Thinking-1.0-Qwen-32B | 株式会社ELYZA | 国内派生（既存モデルを改良） | 文章生成（LLM） | 32.8B | 131,072 | Apache-2.0 | 商用利用可 | 2025年5月1日 |
| CAT-Paws-8B | 株式会社サイバーエージェント | 国内派生（既存モデルを改良） | 文章生成（LLM） | 8.2B | 40,960 | Apache-2.0 | 商用利用可 | 未確認 |
| CAT-Thinking-8B | 株式会社サイバーエージェント | 国内派生（既存モデルを改良） | 文章生成（LLM） | 8.2B | 40,960 | Apache-2.0 | 商用利用可 | 未確認 |
| CyberAgentLM3-22B-Chat | 株式会社サイバーエージェント | 国内独自事前学習 | 文章生成（LLM） | 22.5B | 16,384 | Apache-2.0 | 商用利用可 | 2024年7月9日 |
| Rakuten AI 3.0 | 楽天グループ株式会社 | 国内派生（既存モデルを改良） | 文章生成（LLM） | 671B（活性 37B） | 128,000 | Apache-2.0 | 商用利用可 | 2026年3月17日 |
| RakutenAI-2.0-8x7B-instruct | 楽天グループ株式会社 | 国内派生（既存モデルを改良） | 文章生成（LLM） | 46.8B（活性 13B） | 32,768 | Apache-2.0 | 商用利用可 | 2025年2月12日 |
| RakutenAI-2.0-mini-instruct | 楽天グループ株式会社 | 国内独自事前学習 | 小型LLM | 1.5B | 131,072 | Apache-2.0 | 商用利用可 | 2025年2月12日 |
| RakutenAI-7B-chat | 楽天グループ株式会社 | 国内派生（既存モデルを改良） | 文章生成（LLM） | 7.4B | 32,768 | Apache-2.0 | 商用利用可 | 2024年3月21日 |
この一覧の基準
「商用利用」が確認済みで「可」のもの（ライセンス・発表の該当箇所を各モデルのページに記録）。条件付き（年商の上限・Llama 系の規約など）は含めていません。
値はすべて一次資料と照合したもので、各モデルのページに出典と確認日を載せています。条件は変わることがあるので、使う前に提供元の最新の情報を確認してください。