r/MachineLearningで注目された94件のLLM比較、open modelの距離はどこまで縮んだか

2026年3月1日にr/MachineLearningで広く読まれたこの投稿は、25社のproviderにまたがる94件のLLM endpoint比較をまとめたものだった。スレッドの主張は明快で、2026年1月のスナップショットではopen modelがproprietary最上位に対しておおむね一桁のquality gapまで近づいたというものだ。この話が強く響いたのは、「open sourceが良くなった」という印象論ではなく、実際の導入戦略を組み替える必要があるほど運用条件が変わってきたからである。

議論の土台になっているのはWhatLLMの比較フレームワークだ。WhatLLMはQuality Indexを、GPQA Diamond、AIME 2025、LiveCodeBench、MMLU-Pro、さらにreasoningやagentic系の評価を束ねた正規化スコアとして説明している。2026年3月30日時点のWhatLLMホームページを見ても、大きな構図は同じだ。Gemini 3 Pro PreviewやGPT-5.2のようなproprietary frontier modelは73付近に位置する一方、open系でもKimi K2 Thinkingが67、DeepSeek V3.2とMiMo-V2-Flashが66まで上がっている。トップの差はまだあるが、無視できるほど遠くはない。

ここで変わるのはモデル選定の考え方だ。以前なら「最も賢いendpointを買う」が自然な出発点だった。しかし今はproviderごとに価格も、出力速度も、context windowも、region availabilityも、自前運用の可否も違う。WhatLLM自身も、同一モデルでもproviderによってトークン単価やthroughputが大きく変わると明記している。quality spreadが狭くなるほど、こうした運用変数は付随要素ではなくアーキテクチャの中心になる。

subredditが読んだメッセージ

r/MachineLearningの本当のメッセージは、open modelがもはや単なる“安い代替”ではないという点にある。reasoning、coding、knowledge benchmarkを横断して差がここまで小さいなら、多くのチームは最難関ルートだけをproprietaryに残し、それ以外をopen-weightや低コスト構成へ移せる。

コスト感度の高い用途ではopen modelの魅力が大きく増す。

quality gapが縮むほどlatencyとthroughputの重要度が上がる。

評価対象はmodelだけでなくprovider選択まで広がる。

もちろんQuality Indexだけで全ての本番要件を説明できるわけではない。tool use、multimodal挙動、安定性、prompt依存性は個別検証が必要だ。それでも2026年3月1日のr/MachineLearningスレッドが重要なのは、LLM評価が単なる順位表ではなく、intelligence・cost・speed・deployment freedomを同時に最適化する問題へ移ったことを示したからだ。関連情報は Reddit原文、Tera.fm要約、WhatLLM で確認できる。