2026年7月版！最新LLMコーディング能力比較のまとめ
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2026年7月版！最新LLMコーディング能力比較のまとめ

今日現在、2026年7月における最新LLMのコーディング能力の比較をまとめました。Claude Fable 5等のスコア、ローカル運用に理想的なVRAMサイズ、推奨ハードとコストなど、AI（LLM）を使う時の指針に役立つと幸いです。

2026年7月現在、AIによる自動コーディングの能力は劇的な進化を遂げています。特に、ソフトウェアエンジニアリングタスクの解決能力を測る「SWE-bench Pro」におけるスコアは、各LLM（大規模言語モデル）のコーディング力を評価する上で非常に重要な指標となっています。本記事では、主要なクローズドモデルとオープンモデルのスコアを比較し、さらにオープンモデルをローカルで稼働させるためのハードウェア構成やコスト、クラウドAPI利用時との損益分岐点について詳しく解説します。

最新LLMコーディング能力比較（SWE-bench Pro）

現時点での主要モデルのスコアと特徴は以下の通りです。※スコアは、SWE-bench Pro での評価
順位 モデル名 開発元 タイプ
(必要VRAM)		 スコア 特徴
1 Claude Fable 5 Anthropic
（米国）		 クローズド 80.0% 圧倒的なデバッグ能力を持つ現時点の絶対王者。米国政府の許可が出て他国でも使えるようになった。
2 Claude Mythos クローズド 77.8% 先行提供されている超強力な推論モデル。特にセキュリティに特化しており、銀行や証券会社など許可された法人しか使えない。
3 Claude Opus 4.8 クローズド 69.2% Fable5 が使えない場合の利用可能なモデルの中で最高峰の性能。
4 GPT-5.6 Sol OpenAI
（米国）		 クローズド 64.6% OpenAI社の中での最高峰。エージェント動作に優れた推論モデル。
5 GLM-5.2 Z.ai
（中国）		 オープン
(2TB)		 62.1% 中国製に限らず、オープンウェイトで世界1位、クローズドに肉薄。
6 Claude Sonnet5 Anthropic
（米国）		 クローズド 59.6% Opus 4.8の4割以下の価格で同等のコーディング力を発揮する超高コスパモデル。
7 Qwen3.7 Max Alibaba
（中国）		 オープン
 (2TB)		 60.6% 様々なウェイトのモデルを持ち多くのベンチャーが独自AIのベースに選ぶ、高い汎用性を持つオープンモデル。
8 MiniMax M3 MiniMax
（中国）		 オープン
(1TB)		 59.0% 2026年6月に公開したばかり、長文対応に強みを持つ。画像や動画入力も可能なマルチモーダルモデル。
9 DeepSeek-V4 DeepSeek
（中国）		 オープン
(1TB)		 55.4% コストパフォーマンスに優れたモデル。
注目ポイント: 上位はAnthropicのClaudeファミリーが独占していますが、中国製オープンモデル（GLM-5.2やQwen3.7 Max）がGPT-5.6 Solなどの強力なクローズドモデルに肉薄している点が注目に値します。

大規模ローカルLLMを稼働させるためのハードウェア要件

オープンモデルの多くは1TB〜2TBクラスの非常に巨大なパラメータ数を持っています。これらをローカル環境で実用的な速度（量子化を適用した状態）で動かすための「理想的なVRAMサイズ」とハードウェア構成について解説します。

必要なVRAMサイズの目安

2TBクラス（GLM-5.2, Qwen3.7 Max等）: 4bit量子化（INT4/AWQ等）を適用しても、モデルのロードとコンテキストウィンドウ（KVキャッシュ）のために最低でも192GB以上のVRAMが必要です。
1TBクラス（MiniMax M3, DeepSeek-V4等）: 同様に4bit量子化で 128GB以上 のVRAMが理想的です。

ローカルLLMの最安推奨ハードウェア構成と費用まとめ

現行のGPU市場において、大容量VRAMを最も安価に構築する方法は、現在においてはAMD一択でしょう。昔であればMacStudioなども候補に上がりましたが、メモリ不足問題で現在では最大メモリが96MBが上限（というよりこれしかない）となり、価格も30%上がり最低でも120万ぐらいからになりました。
機種CPU(TOPS)VRAM (メモリ)概算費用特徴と評価 
NVIDIA DGX Spark1000 TOPS
(INT 4)		128 GB
(Unified Memory)		80万円
（1台）		パソコンいらずLinuxで動く。2台を繋げて256GBに増やせる。消費電力が低く、静音性に優れる。
NVIDIA A1001248 TOPS
(INT 4)		80 GB
(VRAM)		430 万円
（1台）
＋PC代		グラボみたいな見た目だが、AI処理しか出来ないので、画像出力端子がない。消費電力が異常なほどかかる。中古のみ。
NVIDIA H1003958 TOPS
(INT 8)		80 GB
(VRAM)		570 万円
（1台）
＋PC代		A100 の後継機。帯域が大幅に増え計算速度は倍。中国への輸出規制がかかった。
RTX 3090 × 8台
＋PC 構成		2504 TOPS
(INT 8)		192 GB
(VRAM)		180 万円〜
（PC代込み）		8枚のグラボをさせるマザボが必要。
AMD AI Max+ 39550 TOPS
128 GB
(Unified Memory)		59 万円〜最強のコスパ。消費電力が低く、静音性に優れる。
Apple MacSudio M3 Ultra36 TOPS96 GB
(Unified Memory)		116万円〜消費電力が低く、静音性に優れる。
クローズドモデルAPI利用時のトークン単価と損益分岐点
これほどのスペックのPCを導入すべきか、あるいはクラウドのAPI（Claude OpusやGPT-5.6など）を従量課金で使い続けるべきか、その損益分岐点を簡単に試算します。 現在、一般的な高性能クローズドモデルのAPI単価は以下のような相場です（※例としてSonnet5クラスを想定）: - 入力（Input）: $3.00 / 1M token - 出力（Output）: $15.00 / 1M token コーディングタスクでは、コンテキスト（既存のコードベースなど）を大量に読み込ませるため、入力トークンが非常に多くなります。 例えば、1回のやり取りで 入力: 50,000 token / 出力: 2,000 token を消費する場合、1回あたりのコストは約 $0.18（約27円）です。 
損益分岐点の計算:月額 27,700円 ÷ 27円/回 = 月間 約1,025回の推論リクエスト つまり、1日あたり約34回以上、大規模なコードベースを渡してのコーディングタスクを実行するヘビーユーザーや開発チームであれば、クラウドAPIを使い続けるよりもコスト的に有利になる計算です（※オープンモデルの回答精度がクローズドモデルに十分代替できると仮定した場合）。
実際には皆さんサブスクを使っており、月額利用のトークン費用はもっと少なく、メモリが異常に高くなっている状況であれば、正直、損益分岐まではかなりのヘビーユーザーでも元が取れるか怪しいです。
 

まとめ

2026年7月現在、Claude Fable 5を筆頭とするクローズドモデルが依然としてトップを走っていますが、GLM-5.2やQwen3.7 Maxなどのオープンモデルも実用レベルに達しています。 データプライバシーの観点であれば、開発者にとって非常に魅力的な選択肢となりますが、コスパはかなり悪い印象になりました。なので難しい処理はクローズドに、簡単な作業は小さいウェイトのオープンモデルというのが一番良い選択なのかもしれません。 


  【出典】 

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