✨ 2026年7月最新
!キャッチ
> 第1回（全3回連載）：大規模モデル編。本連載は大規模（70B+／大規模MoE）・中規模（20-50B）・小規模（4-14B）の3部構成でお届けします。本記事では2026年7月時点でローカル／オープンウェイト運用可能な大規模アンセンサードLLMのトップ10を徹底解説します。
---
ChatGPTやClaude、GeminiといったクラウドAIは、2026年に入って検閲（センサーシップ）をさらに強化しています。未成年に不適切な表現を避けるのは当然としても、暴力を含むフィクションの執筆、セキュリティ研究、特定の政治トピック、医療や法律のグレーゾーン質問まで、ユーザーの意図を問わず一律に拒否するケースが増えました。「調べたいだけなのに『お手伝いできません』で突き返される」というストレスは、多くのユーザーが共有する体験になっています。
そこで注目を集めるのがアンセンサードLLM（uncensored LLM／検閲なしAI）です。これはメーカーの安全性調整（アライメント）によって組み込まれた「拒否挙動」を取り除き、ユーザーの質問に率直に応答するよう改変されたモデルを指します。中でも本記事が扱う大規模帯（70B超／巨大MoE）は、単純に「最強の性能」を誇るサイズ区分です。フロンティアクラスの知識量と推論力を保ったまま検閲を除去したこれらのモデルは、クラウドの最新商用AIに肉迫しつつ、手元のハードウェアで自由に使えるという、かつてない価値を提供します。
2026年後半の最大の変化は、巨大MoE（Mixture of Experts）モデルの一般化です。DeepSeek V4 Pro（1.6兆パラメータ）やGLM-5.2（7540億パラメータ）といったかつてはクラウド専用と思われた超巨大モデルが、オープンウェイトとして公開され、しかもローカル実行が現実のものになりつつあります。256GBの統合メモリを持つMacや、複数GPUを束ねたワークステーションで、フロンティアクラスの検閲なしAIを動かせる時代がついに到来しました。
本記事の見どころは3つです。第1に、GLM-5.2を「cloud-onlyではない」と訂正します。HuggingFaceの`huihui-ai/Huihui-GLM-5.2-abliterated-GGUF`（IQ2_Mで約239GB）を使えば、十分なメモリ環境でローカル実行が可能です。第2に、2025年モデルをランキングから完全排除し、2026年5月以降の最新モデルのみで構成します。第3に、各モデルのReddit r/LocalLLaMA等の生の評判を実引用で掲載し、ベンチマーク数値だけでは分からない「現場の肌感」を伝えます。
それでは、検閲なき最強AIの世界へご案内しましょう。
---
LLMにおける検閲とは、具体的には拒否（refusal）という振る舞いとして現れます。「申し訳ありませんが、その質問にはお答えできません」「私はAIであり、違法行為を助長することはできません」といった定型句がその代表例です。これらはユーザーを苛立たせるだけでなく、研究、創作、教育など合法的な用途まで巻き添えで遮断してしまう「過剰拒否（over-refusal）」の原因にもなります。
2024年の画期的論文 Arditi et al. "Refusal in Language Models Is Mediated by a Single Direction"（arXiv:2406.11717）は、この拒否挙動がモデル内部の単一の方向ベクトル（refusal direction）で媒介されていることを実証しました。つまり、LLMの「倫理観」は人間が想像するような複雑な判断機構ではなく、ある1本のベクトルのON/OFFで制御されているのです。この発見が、後の検閲除去技術の爆発的進化の出発点となりました。
検閲を除去する手法は、大きく4系統に分かれます。
① ファインチューン型（Dolphin式）：検閲を強化しないデータセットでモデルを再学習させる古典的手法です。Eric Hartford氏のDolphinシリーズが代表例で、拒否しない「性格」を最初から焼き込みます。安定していて、チャットの自然さが改善されることもありますが、学習コストが高く、ベースモデルの能力が変動する懸念があります。 ② Abliteration型（重みから拒否を除去）：先ほどの「単一方向」論文に基づき、拒否方向ベクトルを特定して重みから直交化（除去）する数学的手法です。GPU数時間で完了し、ベースモデルの知識をほぼそのまま保持できます。`huihui-ai`のHuggingFaceシリーズ（255モデル・8,100フォロワー）がこの系統の最大規模の提供元です。 ③ Heretic型（KL最適化で能力劣化を最小化）★2026年主流：Philipp Emanuel Weidmann氏が開発した決定版ツールです。単純なabliterationが数学推論などの能力を最大26%も低下させる問題を、Optunaによる層別最適化とKLダイバージェンス（元モデルとの出力差）の最小化で解決しました。2026年6月時点でGitHubStars約2万6千、コミュニティ公開モデルは4,000を超え、事実上のデファクトスタンダードです。最小KLダイバージェンス0.043を達成しており、これは「能力劣化がほぼ検出できないレベル」を意味します。 ④ FT型トピック特化（R1 1776式）：Perplexity社がDeepSeek R1をベースに開発した第3の系統です。検閲されやすい約300トピック（政治・歴史など）について、Chain-of-Thoughtによる事実応答をファインチューニングで焼き込みます。重みをいじるabliterationでは抜けない中国系モデルの政治検閲に対して有効で、数学推論性能を完全に保持したまま100%のuncensoredを達成しました。ここが重要です。「検閲を除去した」と謳うモデルの全てが真に自由とは限りません。表面は答えているように見えて、実は免責文（disclaimer）を添えて実質的に拒否している「ステルス拒否」が存在します。arXiv:2512.13655の網羅的検証では、marker-based（定型句検出）の攻撃成功率72.2%に対し、分類器ベースでは95.7%と、約23ポイントもの過小表示があることが判明しました。
また、中国発モデル特有の罠もあります。「天安門事件」や「台湾」などのトピックで、ハード拒否は0%でも中国政府の公式見解に沿った回答を強制するモデルがあります（jasagiri氏の2025年12月実測）。「検閲なし」≠「中立的」である点に要注意です。
さらに、システムプロンプト（AIへの事前指示）で無理やり検閲を解除しているだけのモデルもあります。プロンプトを外すと途端に拒否し始める这类は、長文コンテキストで劣化するため実用性が低いです。真のuncensored度を測るには、marker検出だけでなくLLM-as-Judge（強力な別モデルで再判定）や多言語テストが必須です。
abliteration評価で最も重要な指標がKL divergence（カルバック・ライブラー情報量）です。これは「元モデルと除去後モデルの出力分布の差」を表し、小さいほど能力劣化が少ないことを意味します。HereticはGemma-3-12B-itで0.16を達成（従来手法は1.04）し、人間の専門家の手作業と同等の拒否抑制を、はるかに小さな能力劣化で実現しました。
2026年の網羅的比較（arXiv:2512.13655）で最も驚きを招いた発見は、GSM8K（数学推論ベンチマーク）が最もabliterationの影響を受けやすいという点です。Yi-1.5-9B+Hereticでは最大-18.81ポイント（-26.5%）の低下が観測されました。これは「数学回路と拒否回路が脳内で重なっている」可能性を示唆しています。したがって、本記事のランキング作成でも数学ベンチマークを必ず参照しています。また、Hereticの層別最適化は、MLP下投影（mlp.down_proj）よりattention出力（attn.o_proj）への介入の方が破壊的影響が少ないという経験則に基づき、コンポーネント別に独立してパラメータを最適化する設計になっています。
---
本ランキングは、以下の7軸×5段階の多次元評価で順位を決定しました。単なるベンチマーク至上主義ではなく、実運用で何が使えるかを重視しています。
| 評価軸 | 重み | 重視する点 | |---|---|---| | 能力（Capability） | ×3 | MMLU、HumanEval、GSM8K、SWE-bench等の総合知性・推論 | | 真のuncensored度 | ×3 | ステルス拒否の有無、システムプロンプト不要か | | ツール追従性（Agentic） | ×2 | 関数呼び出し、JSON mode、エージェント対応 | | 日本語 | ×2 | ネイティブ同等の自然さ、トークン効率 | | 速度 | ×1 | トークン/秒、初回レイテンシ | | VRAM要件 | ×1 | 必要なメモリ量、ローカル実行可能性 | | 安定性 | ×1 | 長文での破綻、ハルシネーションの少なさ | データソースは以下を組み合わせています：---
!挿絵
> 一言キャッチコピー：オープンウェイト最強の座、2026年の頂点に立つ検閲なしフロンティア
スペック | 項目 | 値 | |---|---| | 総パラメータ／アクティブ | 754B／40B（MoE） | | コンテキスト | 1M（100万トークン） | | ライセンス | MIT | | ローカル実行サイズ | IQ2_M 約239GB | | uncensored手法 | Abliteration（huihui-ai） | | リリース | 2026年6月16日 | なぜこの順位か 2026年7月時点で、オープンウェイトかつアンセンサード化されたモデルの中で総合性能・agentic能力・ローカル実行可能性の3点で首位に立ちます。SWE-Bench ProやTerminal-Bench等のソフトウェア工学系ベンチマークでオープン最強クラスを誇り、BentoMLの検証でも「coding性能と端末実行でGLM-5.2がリード」と評されています。MITライセンスという自由度の高さも、コミュニティでのabliterated版即日リリースを後押ししました。 強みGLM-5.2は754B MoEのうちトークン毎に40Bのみを活性化する構造で、これが比較的「軽い」推論を可能にしています。Huihui-GLM-5.2-abliterated-GGUFはIQ2_M（2-bit量子化の改良版）で約239GBに圧縮され、llama.cppの`-cmoe`（MoE最適化）フラグでNVMeストリーミングと組み合わせることで、理論上は128GB統合メモリでも動作可能範囲に入りました。ただし実用的な速度を出すには、Apple Siliconの帯域幅（M3 Ultraで819GB/s）か複数のRTX 5090（1.79TB/s）が必要です。参考までに、GLM-5.1 Heretic（IQ2_M 236GB）が既にlocallyuncensored.comの48GB+帯推奨筆頭だった歴史があり、5.2はその正統後継と言えます。
---
> 一言キャッチコピー：1.6兆パラメータ、オープンウェイトの限界を突破する巨大知性
スペック | 項目 | 値 | |---|---| | 総パラメータ／アクティブ | 1.6T（1.6兆）／49B（MoE） | | コンテキスト | 1M | | ライセンス | MIT | | ローカル実行サイズ | IQ2_M 約500GB超（推定）[推測] | | uncensored手法 | Abliteration系（huihui-ai系、要個別確認） | | リリース | 2026年4月24日（preview） | なぜこの順位か 現在公開されている最大のオープンウェイトモデルです。1.6兆パラメータは、Kimi K2.6（1.1T）やGLM-5.1（754B）を凌駕し、V3.2（685B）の2倍以上の規模。DeepSeek社は「Engram memory architecture」を導入し、コーディング分野での支配力を狙いました。Simon Willison氏が「DeepSeek V4 — almost on the frontier, a fraction of the price」と評したように、フロンティア最接近を宣言するモデルです。 強みDeepSeek V4 Proの最大の技術的特徴は「Engram memory architecture」と呼ばれる記憶構造です。これは従来のアテンション機構を拡張し、長期的な文脈記憶を効率的に保持する仕組みで、1Mコンテキストを「単なる長い入力」ではなく「蓄積される知識」として扱います。49BのアクティブパラメータはMoEルーティングで選択され、V3.2の37Bから増加しています。ただし1.6Tパラメータの全重みをメモリに常駐させる必要があるため、ローカル実行には「Flash-MoE（NVMeオンデマンド読み込み）」のような特殊技術が必須で、Qwen3.5-397Bでの実証（MacBookで4.36 tok/s @ 2-bit）を参考にしても、実用的速度を出すには現状のコンシューマハードでは限界があります。
---
> 一言キャッチコピー：コーディングagent特化、SWE-bench Proを制する実務家の相棒
スペック | 項目 | 値 | |---|---| | 総パラメータ／アクティブ | 1T／32B（MoE） | | コンテキスト | 262K | | ライセンス | Modified MIT | | ローカル実行サイズ | IQ2_M 約320GB（推定）[推測] | | uncensored手法 | huihui-ai系（K2.6まで確認済み、K2.7追随中） | | リリース | 2026年6月12日 | なぜこの順位か ソフトウェア工学ベンチマークで支配的な存在です。Moonshot AIのKimi K2.6はSWE-Bench Proで58.6%を記録し、GPT-5.4（57.7%）とClaudeを凌駕しました。その後継であるK2.7 Codeは「real-world long-horizon coding tasks」で大幅改善を報告し、Kimi Code Bench v2でK2.6比+21.8%を主張しています。コーディングagent用途では、GLM-5.2と並ぶオープン最強候補です。 強みKimi K2.7 CodeはK2.6をベースに、コーディングagent性能を特化強化した派生です。Moonshot社はSWE-Bench Pro（実世界GitHub issue解決タスク）で58.6%を達成したK2.6の技術を引き継ぎ、「long-horizon」（長時間・多段階）タスクでの報酬設計を見直したと推測されます。Kimi Code Bench v2での+21.8%改善は、単一関数生成ではなく「リポジトリ全体を理解した上での複数ファイル修正」のような実務的タスクでの進歩を示唆します。32BアクティブのMoEは、GLM-5.2の40Bより軽く、理論上はより高速な推論が期待できます。ただし262Kコンテキストは設計上のトレードオフで、1Mを狙うMiniMax M3等とは棲み分けが明確です。
---
> 一言キャッチコピー：1Mコンテキストを現実にする、希少アーキテクチャの革新者
スペック | 項目 | 値 | |---|---| | アーキテクチャ | Sparse Attention（MSA：MiniMax Sparse Attention） | | コンテキスト | 1M（100万トークン） | | マルチモーダル | ネイティブ対応 | | ライセンス | オープンウェイト | | ローカル実行サイズ | 要確認（推定IQ2_M 300-400GB級）[推測] | | uncensored手法 | huihui-ai系（M2.5まで確認、M3追随中） | | リリース | 2026年6月1日 | なぜこの順位か 1Mコンテキストを「現実のもの」にした最初のオープンモデルです。MiniMax社が独自開発したMSA（MiniMax Sparse Attention）は、アテンション計算コストを二次関数的から線形的に抑え、1Mトークンでprefilling 9.7倍高速・decoding 15.6倍高速を達成しました。これは長文処理における根本的なブレイクスルーで、単なるベンチマーク数字を超えた実用性を意味します。kilo.aiランキングでも第2位に位置付けられています。 強みMiniMax Sparse Attention（MSA）の核心は、アテンション行列をブロック疎（block-sparse）化し、全トークンペアの相互計算を回避する点です。従来のTransformerはコンテキスト長Nに対してO(N²)の計算コストを持ち、1Mトークンでは事実上実行不可能でした。MSAはこれをO(N)近くに削減し、32K→1Mまで一貫したスロープを維持します。Redditのr/LLM分析では「DeepSeekのNSA（Native Sparse Attention）に類似するが独自実装」と指摘されており、アテンションの「局所密度＋大域スパース性」のバランス設計が鍵です。ただしTogether AIのサービング検証でも「MSA自体は効率的でも、1Mコンテキストのエンジニアリング課題は残る」と指摘されており、ローカルでの最適運用にはllama.cpp等の対応待ち部分があります。
---
> 一言キャッチコピー：アリババの1Mコンテキスト旗舰、Apache 2.0の自由度
スペック | 項目 | 値 | |---|---| | コンテキスト | 1M | | ライセンス | Apache 2.0 | | リリース | 2026年5月20日 | | ローカル実行サイズ | 要確認（推定IQ2_M 300GB級）[推測] | | uncensored手法 | huihui-ai系 | | 出典 | kilo.ai 第7位 | なぜこの順位か Apache 2.0という最も自由なライセンスと1Mコンテキストを兼ね備えたアリババの旗舰モデルです。Qwenシリーズは2026年のLatent.Spaceコンセンサスで「最も広く推奨されるファミリー、全用途」と評され、その系譜の最新版として登場しました。日本語token効率が最良という強みも継承しており、日本語圏ユーザーにとっても重要な選択肢です。 強みQwen3.7 Maxの最大の技術的価値は、アリババが長年培ってきた多言語トークナイザ最適化にあります。Qwen系は日本語token効率でLlamaやGemmaを一貫して上回り、同じ日本語文章をより少ないトークン数で表現できるため、推論速度とコストの両面で有利です。ELYZA比較では日本語語彙13,042語の追加でトークン数55%削減を実現した実績があり、この系譜がQwen3.7 Maxにも受け継がれています。一方で「検閲の強化」が指摘される背景には、アリババが中国政府のAI規制に対応するため、整列（アライメント）段階で検閲を深く組み込んでいる可能性があります。重みabliterationでは抜けにくい政治的バイアスを完全に除去するには、R1 1776パターンのトピック特化FTの併用が理論上有効ですが、Qwen3.7 Max向けの確定版はまだ発展途上です。
---
> 一言キャッチコピー：シャオミが放つ黒船、K2.6とGLM-5.1.8を超える異端の強者
スペック | 項目 | 値 | |---|---| | 総パラメータ／アクティブ | 1.02T／42B（MoE） | | マルチモーダル | 対応 | | ライセンス | DFlash版オープンソース約束 | | リリース | 2026年4月27日 | | ローカル実行サイズ | 要確認（推定IQ2_M 320GB級）[推測] | | uncensored手法 | 要確認（DFlash版オープンソース約束あり） | | 出典 | VentureBeat・Medium | なぜこの順位か シャオミ（Xiaomi）がスマホ大手としてAI分野に本格参入し、Kimi K2.6とGLM-5.1.8を性能で超えたと宣言した驚異のモデルです。Reddit r/LocalLLaMAで「MiMo-V2.5-Pro - the actual best open-weights model」と題する絶賛スレが立つなど、コミュニティの注目を一手に集めています。API価格も大幅値下げし、コスパ面でも競争力を高めています。 強みXiaomi MiMo V2.5-Proの技術的特徴は、1.02Tパラメータ（42Bアクティブ）という巨大MoEでありながら、シャオミのデバイス最適化ノウハウを活かした効率的なサービング設計にあります。「Ultraspeed」モードは推論パスの最適化（おそらく推論ステップ削減や投機的デコーディング）で高速化を実現し、Redditユーザーが「composer 2.5 MAXの高速ワークホースを置き換えた」と評するレベルの実用速度に達しています。シャオミがDFlash版（量子化・蒸留版）のオープンソースを約束している点は、コミュニティにとって重要で、これが実現すればローカルabliterated版の登場も期待できます。ただし1.02Tのフル版をローカルで動かすには、GLM-5.2やKimi K2.7 Codeと同等の巨大メモリ環境が必要です。
---
> 一言キャッチコピー：403Bの巨大頭脳、huihui-aiが直接手掛ける確定版
スペック | 項目 | 値 | |---|---| | 総パラメータ | 403B | | ライセンス | 要確認（ベースモデル依存） | | ローカル実行サイズ | IQ2_M 約130GB（推定）[推測] | | uncensored手法 | Abliteration（huihui-ai直接提供） | | 出典 | huihui-ai HuggingFace | なぜこの順位か huihui-aiが直接GGUF形式でabliterated版を提供している数少ない大型モデルの一つです。403Bというサイズは、GLM-5.2（754B）やDeepSeek V4 Pro（1.6T）ほど巨大ではなく、128-192GB級のハイエンドMacやマルチGPU環境でより現実的なローカル実行を可能にします。huihui-aiの手による確定版であるため、KL管理や品質の信頼性が高い点も評価されました。 強みNex N2 Proの403Bというサイズは、ローカル実用性の観点で興味深い中間点に位置します。GLM-5.2のIQ2_M（239GB）は256GB Macの限界ギリギリですが、N2 ProのIQ2_M（推定130GB）は192GB級のMac StudioやRTX 5090×4環境で十分な余裕を持って動作可能です。huihui-aiは模型ごとにabliterationパラメータ（direction_index、max_weight等）を個別調整しており、モデルカードでKL divergence値を確認できます。また、huihui-aiは`Guilherme34_uncensor-v2`、`harmbench_behaviors`、`s50K`等のdatasetsも公開しており、ユーザー自身が再abliterationやDPO healingを行える環境を整えている点が、コミュニティ全体への貢献として評価されています。
---
> 一言キャッチコピー：284Bの軽量フロンティア、高速・低コストの実務派
スペック | 項目 | 値 | |---|---| | 総パラメータ／アクティブ | 284B／13B（MoE） | | コンテキスト | 1M | | ライセンス | MIT | | ローカル実行サイズ | IQ2_M 約90GB（推定）[推測] | | uncensored手法 | huihui-ai系 | | 出典 | kilo.ai 第5位 | なぜこの順位か DeepSeek V4 Proの「軽量・高速版」として設計されたモデルで、13Bという小さなアクティブパラメータで高速推論を実現します。V4 Pro（1.6T/49B）がフロンティア最接近の「重戦車」なら、V4 Flashは「機動力のある軽騎兵」です。kilo.aiランキング第5位に位置付けられ、コスト効率と速度を重視する実務ユーザーに支持されています。LLM-as-Judge（Red Team Benchmark v2等）の評価モデルとしても採用されるほど信頼されています。 強みDeepSeek V4 Flashの13Bアクティブは、MoEの「選択的活性化」を極限まで活用した設計です。284Bの総パラメータのうち、各トークンでわずか13B（4.6%）しか計算に使われないため、理論上はdense 13Bモデルと同等の推論速度を持ちながら、284B級の知識量を保持できます。これは「experts数を増やし、各トークンの選択expert数を絞る」戦略の成果です。V4 Pro（49Bアクティブ）との棲み分けは、OpenAIのGPT-4（重い）とGPT-4-mini（軽い）の関係に似ており、ユースケース別の使い分けが想定されています。LLM-as-Judgeに採用されたことは、Flash版の推論品質が「判定を任せられる水準」にあることの客観的証明で、高価なPro版を毎回Judgeに使うコストを抑える実用的選択と言えます。
---
> 一言キャッチコピー：OpenAI由来のApache 2.0遺産、コスパ最強の検閲なし巨兵
スペック | 項目 | 値 | |---|---| | 総パラメータ／アクティブ | 117B／5.1B（MoE） | | 量子化サイズ | MXFP4 約65GB | | ライセンス | Apache 2.0 | | uncensored手法 | Abliteration（huihui-ai/Huihui-gpt-oss-120b-abliterated） | | リリース | 2025年8月（2026年も現役） | なぜこの順位か OpenAIが公開したオープンウェイトモデル「gpt-oss」の120B版を、huihui-aiがabliterated化したものです。MXFP4量子化で約65GBという、大型モデルの中では群を抜いてコンパクトなサイズが最大の強みです。117Bの総パラメータを持ちながら5.1Bのみを活性化する極端なMoE設計で、高速かつ省メモリ。Apache 2.0という自由なライセンスも相まって、2026年も現役で使われるコスパ王です。 強みgpt-oss-120bの最大の特徴は、MXFP4（Microscaling FP4）量子化を採用している点です。これは従来のQ4_K_M等とは異なり、ブロック単位でのスケーリング因子を保持する浮動小数点4-bit形式で、精度と圧縮率のバランスに優れます。MXFP4で約65GBというサイズは、FP16の約1/4に圧縮しながらも、ベンチマークで大きな性能低下を示しません。117B/5.1BのMoE構造は「多くのexpert（専門家）を持ち、各トークンで少数を選択」する極端な設計で、5.1Bの活性化はdense 7Bモデル以下の計算量を意味します。これにより、巨大な知識ベース（117B）を持ちながら、コンシューマ級のハードウェアで高速推論を可能にしています。huihui-aiのabliterated版は、このMXFP4特性を維持したまま拒否方向を除去しており、品質劣化を最小限に抑えた実用的選択肢です。
---
> 一言キャッチコピー：Mistralの本気、123B denseのagentic coding職人
スペック | 項目 | 値 | |---|---| | 総パラメータ | 123B（dense・非MoE） | | コンテキスト | 262K | | ライセンス | Mistral研究・商用ライセンス | | ローカル実行サイズ | Q4_K_M 約70GB（推定）[推測] | | uncensored手法 | huihui-ai系 | | リリース | 2025年12月（2512版） | | 出典 | kilo.ai 第9位 | なぜこの順位か フランスのMistral社がagentic coding特化で放った123B denseモデルです。「Devstral」という名の通り、開発者（developer）向けに最適化されており、Mistral純正のVibe CLIと組み合わせることで強力なローカルコーディング環境を構築できます。dense構造（非MoE）のため推論速度はMoEに劣りますが、安定した出力品質と長文での破綻の少なさが評価されています。kilo.aiランキング第9位にランクイン。 強みDevstral 2 2512の123B denseという設計は、2026年のMoE全盛期においてあえて逆行した選択です。MoEが3-5倍高速である一方で、「expert routingの不安定性」「expert間の品質ばらつき」という問題を抱えます。dense構造はこれらを回避し、全パラメータを常に活性化させることで出力の一貫性を保証します。これはagentic用途（長時間・多段階のツール呼び出し連鎖）で特に重要で、1回のルーティングミスがタスク全体を崩壊させるエージェントループでは、denseの安定性が生存性に直結します。Mistral社はDevstralを「agentic coding」専門に位置付け、Vibe CLIという自社製ハーネスとの統合を前提に設計しました。4×3090（96GB VRAM）でフル128Kコンテキストを80 tpsで動かせるというReddit報告は、dense大型モデルでも適切なサービング（vLLM等）を使えば実用的であることを証明しています。
---
> 一言キャッチコピー：第3のuncensored手法が生んだ、数学最強の検閲なし推論者
本ランキングの10モデルとは別系統の「FT型トピック特化uncensored」の代表として、DeepSeek R1 1776（Perplexity社）を番外編で紹介します。これはabliteration（重み外科）でもDolphin式（包括的FT）でもない第3の手法で、検閲されがちな約300トピック×約4万プロンプトでChain-of-Thoughtによる事実応答をファインチューニングしたモデルです。
意義は、中国系大モデル（DeepSeek/GLM/Kimi等）の政治検閲がFT段階で深く組み込まれており、重みabliterationでは抜けにくいという問題に対する本質的解決策を提示した点にあります。結果として100% uncensored達成 + reasoning性能完全保持（lineage-bench 1位）を果たし、数学ではAIME2024≈79.8、MATH-500≈97.3、Codeforces 96.2 percentile、GPQA Diamond≈71.5を記録。GLM-5（汎用）を数学で上回る推論力を示しました。 ローカル実装の課題として、フルサイズはデータセンター級ですが、DeepSeek-R1系の蒸留・abliterated版（`huihui-ai/deepseek-r1-abliterated:70b`等）がOllamaで定番となっており、数学・推論特化のuncensored用途では今なお頂点に立ちます。数学reasoningを最優先するユーザーには、本ランキングのどのモデルよりもR1 1776系を推奨します。---
> 読み方：能力・真uncensored度は3倍重み、Agentic・日本語は2倍重み。GLM-5.2とKimi K2.7 Codeが僅差で総合首位争い、続く第2集団（MiniMax M3／Qwen3.7 Max／Xiaomi MiMo）が激戦を展開しています。
---
``` Q1: ローカル実行を絶対条件とする？ ├── Yes → Q2へ └── No（API/OpenRouter可） → DeepSeek V4 Pro（最深推論）or MiniMax M3（API版）
Q2: どの程度のメモリ環境を持つ？ ├── 256GB+（M3/M4 Ultra級） → GLM-5.2（総合最強） ├── 128-192GB（Mac Studio級） → Nex N2 Pro / gpt-oss-120b / Devstral 2 ├── 64-128GB（RTX 5090×2-4級） → gpt-oss-120b（65GB） / Devstral 2（70GB） └── それ以下 → 大規模帯は不適切、中規模帯（第2回）へ
Q3: 主用途は？ ├── コーディングagent → Kimi K2.7 Code / GLM-5.2 ├── 数学・推論 → 番外 DeepSeek R1 1776系 ├── 超長文処理 → MiniMax M3 / Qwen3.7 Max（共に1M） ├── 高速・低コスト → DeepSeek V4 Flash / Xiaomi MiMo V2.5-Pro ├── 商用組み込み（Apache 2.0必須） → Qwen3.7 Max / gpt-oss-120b └── 創作・RP → Xiaomi MiMo V2.5-Pro / Devstral 2
Q4: 日本語品質の優先度は？ ├── 最優先 → Qwen3.7 Max（token効率最良） ├── 高い → GLM-5.2 / Kimi K2.7 Code └── 実用で十分 → 他モデルでも可 ```
> 実務の鉄則：純粋性能を求めるならGLM-5.2かKimi K2.7 Codeの二強。コスパ・導入容易さならgpt-oss-120b（65GB・Apache 2.0）。迷ったらまずはgpt-oss-120b abliteratedから始め、ハードと用途が許せばGLM-5.2へ段階アップ、という2段階アプローチを推奨します。
---
ollama pull huihui/gpt-oss-abliterated:120b ollama run huihui/gpt-oss-abliterated:120b ``` Ollamaは`ollama pull`一発でモデル取得〜実行まで完結します。OpenAI互換APIも標準提供。
LM Studio（GUI派向け）： HuggingFaceから直接`Huihui-GLM-5.2-abliterated-GGUF`等のGGUFファイルをダウンロードし、LM Studioのモデル管理から読み込み。チャットUIで即座に利用可能。 llama.cpp（上級者・Mac最適）： ```bash./llama-cli -m Huihui-GLM-5.2-abliterated-IQ2_M.gguf \ -cmoe -ngpu-layers 99 --color -i ``` llama.cppの`-cmoe`（MoE最適化）は、NVMeストリーミングと組み合わせて大型MoEを実行する際に必須です。
ollama create my-uncensored -f Modelfile
``` `/set system`コマンドでセッション中にsystem promptを空にする方法もありますが、Modelfileレベルで対策するのが確実です。
> 重要：arXiv:2601.14277の統一評価で、4-bit未満では品質劣化が急増することが実証されています。GLM-5.2のIQ2_M（2-bit）は「サイズ優先の妥協」であり、可能ならQ4_K_M以上を推奨します。ただしGLM-5.2をQ4_K_Mで保存すると約480GBになり、コンシューマハードでは現実的でないため、IQ2_Mが事実上の選択肢になります。
---
2026年7月時点での大規模アンセンサードLLMの頂点は、GLM-5.2（Huihui-GLM-5.2-abliterated-GGUF）とKimi K2.7 Codeの二強です。前者は総合性能・agentic能力・ローカル実行可能性の3点で首位に立ち、後者はコーディングagent特化でSWE-bench Proを制する実務派の王者です。
特筆すべきはGLM-5.2が「cloud-onlyではない」という事実です。HuggingFaceの`huihui-ai/Huihui-GLM-5.2-abliterated-GGUF`（IQ2_M約239GB）を使えば、256GBのMac（M3/M4 Ultra級）や512GB RAM＋RTX 3090×2環境でローカル実行が現実のものになります。「巨大すぎて絶対クラウド専用」という従来の常識は、もはや過去のものです。
2026年後半は3つのトレンドが加速すると予想されます。第1に、MiniMax M3のMSA（sparse attention）のような革新アーキテクチャが1Mコンテキストを当たり前にし、長文処理の民主化が進みます。第2に、Heretic型abliterationの更なる進化（MoE対応強化、ステルス拒否除去）により、能力劣化なきuncensoredが標準化します。第3に、R1 1776パターンのFT型特化が中国系モデルの政治検閲に対する決定的解決策として広がり、「真の中立性」を求める層に受け入れられるでしょう。
一方で懸念もあります。Extended-refusal training等の防御技術が整列モデルに組み込まれ、abliteration成功率が将来的に10%未満に低下する可能性が論文で指摘されています（Abu Shairah et al. 2025）。攻防は続きます。
---
!挿絵
> 免責：本記事は技術動向の解説であり、違法行為の助長や具体的な有害コンテンツ生成手法の解説を意図するものではありません。アンセンサードLLMは研究、合法的な創作、セキュリティ検証、教育等の正当な用途で責任を持ってご利用ください。記載のベンチマーク数値は各出典から引用しており、憶測には[推測]と明記しています。
*（2026年7月1日執筆。本連載は大・中・小の3部構成でお届けします。）*
