AI Stack Catalog
AIライブラリ・基盤モデル
モデルを作るためのライブラリと、すぐに利用できる基盤モデルを分けて整理し、開発目的に合う選択肢を比較します。
Catalog Scope
8
Tools
2
Categories
Collection 01
ライブラリ / フレームワーク(4)
PyTorch
ディープラーニング
動的計算グラフで直感的に書けるディープラーニングのフレームワーク。研究から実装まで事実上の主流。
TensorFlow
ディープラーニング
本番運用・モバイル・大規模に強い DL フレームワーク。高レベル API の Keras を統合している。
scikit-learn
古典的 ML（非ディープ）
分類・回帰・クラスタリングなど “ディープラーニング以外” の機械学習の定番ライブラリ。手軽で実務的。
JAX
数値計算 / 自動微分
NumPy ライクに自動微分・JIT・並列化ができる高性能な数値計算ライブラリ。研究や大規模学習で台頭。
| 項目 | PyTorch | TensorFlow | scikit-learn | JAX |
|---|---|---|---|---|
| 種別 | ディープラーニング | ディープラーニング | 古典的 ML（非ディープ） | 数値計算 / 自動微分 |
| 提供元 | Meta | コミュニティ | ||
| ライセンス | オープンソース（BSD） | オープンソース（Apache 2.0） | オープンソース（BSD） | オープンソース（Apache 2.0） |
| 一番の強み | Python ライクでデバッグが容易 | 本番/モバイル/組込み（TF Lite）に強い | 古典的 ML が一通り揃う | 自動微分＋XLA で高速 |
| 主な用途 | DL の研究・実装 | 本番 DL / MLOps | 表形式データの予測 | 研究・大規模学習 |
Collection 02
基盤モデル（LLM）(4)
基盤モデルは更新が速いため、最新の仕様や料金は各公式サイトでも確認してください。
GPT（OpenAI）
商用 LLM（クローズド）
OpenAI の大規模言語モデル系列。ChatGPT で広く普及し、API 経由で汎用的な生成・対話・エージェントに使われる。
Claude（Anthropic）
商用 LLM（クローズド）
Anthropic の大規模言語モデル系列。長文の扱いやコーディング、安全性への配慮で知られ、API や Claude で利用する。
Gemini（Google）
商用 LLM（クローズド）
Google の大規模言語モデル系列。テキスト/画像/音声を扱うマルチモーダルと、Google サービス統合が特徴。
Llama（Meta）
オープンウェイト LLM
Meta が“重み（モデル）を配布する”大規模言語モデル系列。自前ホストやファインチューニングができ、オープン LLM の中心。
| 項目 | GPT（OpenAI） | Claude（Anthropic） | Gemini（Google） | Llama（Meta） |
|---|---|---|---|---|
| 種別 | 商用 LLM（クローズド） | 商用 LLM（クローズド） | 商用 LLM（クローズド） | オープンウェイト LLM |
| 提供元 | OpenAI | Anthropic | Meta | |
| ライセンス | プロプライエタリ（API 提供） | プロプライエタリ（API 提供） | プロプライエタリ（API 提供） | オープンウェイト（コミュニティライセンス） |
| 一番の強み | 汎用性・エコシステムが広い | 長いコンテキストの扱い | マルチモーダル | 重みが公開され自前ホスト可 |
| 主な用途 | チャット / 文章生成 | コーディング支援 | マルチモーダル処理 | セルフホスト / オンプレ |