無料で使える国産LLM（58モデル）
要点
無料プラン・無料ベータで使えるもの、重みを無料で入手できるものをまとめました。重みを自分で動かすときのパソコン・サーバーの費用は別です。掲載中の 66 モデルのうち 58 モデルが当てはまります。
無料プラン・無料ベータで使える（7モデル）
| モデル | サービス | 料金 | 条件 |
|---|---|---|---|
| Sarashina3 embedding | Sarashina Service（無料ベータ） | 無料ベータ（期間限定） | — |
| Sarashina3 guard | Sarashina Service（無料ベータ） | 無料ベータ（期間限定） | — |
| Sarashina3 mini | Sarashina Service（無料ベータ） | 無料ベータ（期間限定） | — |
| Sarashina3 nano | Sarashina Service（無料ベータ） | 無料ベータ（期間限定） | — |
| Sarashina3 rerank | Sarashina Service（無料ベータ） | 無料ベータ（期間限定） | — |
| Sarashina3 translate | Sarashina Service（無料ベータ） | 無料ベータ（期間限定） | — |
| PLaMo 3.1 Prime | PLaMo API（Free プラン） | 無料（恒久） | 利用上限・レートリミットあり |
重みを無料で入手できる（51モデル）
ダウンロードは無料ですが、動かすパソコン・サーバーの費用は別です。重みの大きさは BF16 で計算した当サイトの目安（動かすにはこれ以上のメモリが要ります）。
| モデル | 開発元 | 出自 | 用途 | 総パラメータ数 | 重みの大きさ（目安） | コンテキスト長（トークン） | ライセンス | 商用利用 | 公開日 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 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 | 約 27 GB | 4,096 | Apache-2.0 | 商用利用可 | 2025年2月5日 |
| llm-jp-3-172b-instruct3 | LLM-jp（国立情報学研究所） | 国内独自事前学習 | 文章生成（LLM） | 172.4B | 約 345 GB | 4,096 | llm-jp-3-172b-instruct3 License Agreement | 条件付き | 2024年12月24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） | 約 146 GB | 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 | 約 27 GB | 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） | 約 146 GB | 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） | 約 64 GB | 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） | 約 64 GB | 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 | 約 66 GB | 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 | 約 66 GB | 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 | 約 17 GB | 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 | 約 17 GB | 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 | 約 18 GB | 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） | 約 64 GB | 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 | 約 66 GB | 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 | 約 17 GB | 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 | 約 66 GB | 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 | 約 66 GB | 131,072 | Apache-2.0 | 商用利用可 | 2025年3月13日 |
| TinySwallow-1.5B-Instruct | Sakana AI株式会社 | 国内派生（既存モデルを改良） | 小型LLM | 1.5B | 約 3 GB | 32,768 | Apache-2.0・Gemma Terms of Use | 条件付き | 2025年1月30日 |
| Sarashina2-70B | SB Intuitions株式会社 | 国内独自事前学習 | 文章生成（LLM） | 70.1B | 約 140 GB | 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 | 約 7 GB | 8,192 | MIT | 商用利用可 | 2025年3月7日 |
| Gemma-2-Llama Swallow 27B IT 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） | 27.2B | 約 54 GB | 8,192 | Gemma Terms of Use・Llama 3.3 Community License | 条件付き | 2025年5月19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 | 約 234 GB | 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 | 約 42 GB | 131,072 | Apache-2.0 | 商用利用可 | 2026年2月20日 |
| Llama 3.1 Swallow 8B Instruct v0.5 | 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） | 8B | 約 16 GB | 131,072 | Llama 3.3 Community License・Gemma Terms of Use | 条件付き | 2025年6月25日 |
| Llama 3.3 Swallow 70B Instruct v0.4 | 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） | 70.6B | 約 141 GB | 131,072 | Llama 3.3 Community License・Gemma Terms of Use | 条件付き | 2025年3月10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 | 約 234 GB | 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 | 約 61 GB | 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 | 約 66 GB | 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 | 約 16 GB | 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 | 約 66 GB | 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 | 約 16 GB | 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 | 約 66 GB | 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 | 約 18 GB | 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 | 約 192 GB | 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 | 約 192 GB | 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 | 約 192 GB | 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 | 約 26 GB | 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 | 約 66 GB | 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 | 約 66 GB | 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 | 約 64 GB | 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 | 約 66 GB | 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 | 約 66 GB | 131,072 | Apache-2.0 | 商用利用可 | 2025年5月1日 |
| Llama-3-ELYZA-JP-8B | 株式会社ELYZA | 国内派生（既存モデルを改良） | 文章生成（LLM） | 8B | 約 16 GB | 8,192 | Llama 3 Community License | 条件付き | 2024年6月26日 |
| PLaMo 3 610M Fin Instruct | 株式会社Preferred Networks | 国内独自事前学習 | 小型LLM | 890.3M | 約 2 GB | 262,144 | PLaMo community license | 条件付き | 未確認 |
| 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 | 約 16 GB | 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 | 約 16 GB | 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 | 約 45 GB | 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） | 約 1,342 GB | 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） | 約 94 GB | 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 | 約 3 GB | 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 | 約 15 GB | 32,768 | Apache-2.0 | 商用利用可 | 2024年3月21日 |
この一覧の基準
提供サービスに無料プラン・無料ベータがあるもの、または重みが公開されているもの（確認済みの値だけ）。
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。